pip install cbci-mcp

from cbci_mcp import CBCIMCPClient

# 클라이언트 생성
client = CBCIMCPClient()

# 서버 시작
client.start_server()

# 설정 (키워드 인수 지원)
client.setup(config="config.yaml", questions="questions.yaml", schema="schema.yaml")

# 질문하기
answer = client.ask("서울 2023년 학생수")
print(answer)

# 서버 종료
client.stop_server()

# OpenAI API 설정
openai:
  api_key: "your-api-key-here"
  model: "gpt-4"
  temperature: 0.3
  max_tokens: 1000

# 데이터베이스 연결
database:
  host: "your-db-host"
  port: 25010
  user: "your-username"
  password: "your-password"
  database: "your-database"
  db_type: "db2"

# 챗봇 설정
chatbot:
  name: "데이터 분석 어시스턴트"
  show_sql: false
  show_technical_details: false
  max_history: 20

qa_pairs:
  - id: "example_students"
    question: "학생수"
    keywords: ["학생수", "학생", "총", "전체"]
    sql_template: |
      SELECT SUM(A.STDNT_NOPE) AS TOTAL_STUDENTS 
      FROM YOUR_TABLE A 
      LEFT JOIN REGION_TABLE B ON A.RGN_CD = B.RGN_CD 
      WHERE 1=1
      {{REGION_FILTER}}
      {{YEAR_FILTER}}
    answer_template: "조건에 맞는 학생수는 {TOTAL_STUDENTS:,}명입니다."
    verified: true

sql_filters:
  REGION_FILTER: "AND B.RGN_NM = '{{RGN_NM}}'"
  YEAR_FILTER: "AND A.CRTR_YR = {{CRTR_YR}}"

matching:
  similarity_threshold: 0.3
  fallback_message: "죄송합니다. 해당 질문에 대한 정보를 찾을 수 없습니다."

tables:
  students_table:
    description: "학생수 테이블"
    columns:
      RGN_CD: "지역 코드"
      CRTR_YR: "기준 연도"
      STDNT_NOPE: "학생수"

business_rules:
  join_patterns:
    - "지역 조회시: [데이터테이블] LEFT JOIN REGION_TABLE ON RGN_CD"
  data_structure:
    - "RGN_CD: 지역별 고유코드"
    - "CRTR_YR: 연도별 데이터"