MCP 프로젝트

명언 수집 MCP-서버

이 프로젝트에서 당신은 개인 명언 수집을 위한 MCP-서버를 개발합니다. 서버는 영감을 주는 명언을 수집하고, 분류하며, 특정 조건에 맞거나 무작위로 다시 찾을 수 있게 해야 합니다.

전제 조건:

• AI-First: AI-First 접근 방식을 활용하고 개발의 모든 단계에서 AI 도구를 적극적으로 사용하여 지원합니다.

• 영속성: 데이터는 JSON 파일에 저장되어야 합니다.

• 언어 선택: 구현 언어는 자유롭게 선택할 수 있습니다.

• 기술적 견고성: 검색은 대소문자를 구분하지 않아야 하며, 서버는 오류를 견고하게 처리해야 합니다.

단계:

1. 계획 및 설계: 적절한 구현 언어를 선택하는 것으로 시작하고 MCP-서버의 아키텍처를 결정합니다.

• 데이터 구조: 명언의 영속성을 위한 JSON 데이터 구조를 정의합니다.

2. 데이터 모델 및 기본 기능: 데이터 모델을 만들고 저장 관리를 위한 기본 기능을 구현합니다.

• 데이터 모델: 명언은 다음 필드를 포함해야 합니다:

  • 고유 ID

  • 명언 텍스트

  • 생성 날짜

  • 태그: 저자 태그(누가 말했는지), 주제 태그(예: "동기부여", "사랑"), 언어 태그(예: "독일어", "영어").

• 저장: 개별 명언을 저장하는 기능을 구현합니다.

• 일괄 가져오기: 여러 명언을 한 번에 가져올 수 있게 합니다.

데이터 형식 예시: { "text": "Be yourself; everyone else is already taken.", "autor_tag": "Oscar Wilde", "themen_tag": "Authentizität", "sprachen_tag": "englisch" }

3. 검색 기능 및 로직: 명언을 다시 찾고 관리하기 위한 로직을 개발합니다.

• 검색: 세 가지 태그 유형 모두 또는 텍스트 자체를 기준으로 명언을 찾는 검색 기능을 구현합니다(대소문자 구분 없음).

• 무작위 명언: 무작위 명언을 반환하는 함수를 만듭니다. 이 함수는 선택적으로 특정 태그로 필터링할 수 있어야 합니다.

• 삭제: 명언을 제거할 수 있는 기능을 구현합니다.

4. MCP-서버 통합: 로직을 MCP 프레임워크에 통합하여 서버를 사용 가능하게 만듭니다.

• 통합: 구현된 기능(도구)을 MCP 인터페이스에 연결합니다.

• 테스트: Claude 또는 해당 MCP 클라이언트로 서버의 기능과 견고성을 테스트합니다.

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제출

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