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KETI FLOW MCP

KETI FLOW MCP

KETI FLOW MCP

송풍기/펌프 운전점 데이터를 서버 시작 시마다 학습하고, 에이전트가 MCP tool로 최적 제어값을 조회할 수 있게 하는 독립 MCP 서버입니다.

구조

KETI_FLOW_MCP/
├─ src/
│  ├─ train/
│  ├─ mcp_server/
│  └─ utils/
├─ data/
├─ tests/
├─ config/
│  └─ config.json
├─ main.py
├─ pyproject.toml
├─ uv.lock
├─ README.md
└─ .gitignore

src/mcp/는 Python MCP SDK의 mcp 패키지명과 충돌할 수 있어 사용하지 않습니다.

Related MCP server: GridWatch MCP

설치

cd C:\Users\keti\workspace\KETI_FLOW_MCP
uv sync

가상환경은 .venv/에 생성됩니다.

데이터

학습 데이터는 data/ 아래에 둡니다. 이 폴더는 기밀 데이터 위치이므로 git에서 추적하지 않습니다.

기본 설정은 다음 파일을 사용합니다.

data/blower/fan_training.csv
data/pump/pump_training.csv

기본 CSV 컬럼은 다음과 같습니다.

Flowrate,Head,Power,Angle,Speed

현재 MCP tool은 요구 유량 Flowrate를 입력받아 Power가 최소가 되는 Angle 값을 찾습니다.

설정

설정 파일은 config/config.json입니다.

주요 항목:

  • data.base_dir: 학습 데이터 기준 폴더

  • machines.<name>.data_file: 장비별 CSV 경로

  • flow_column: 유량 컬럼

  • control_column: 최적화할 제어값 컬럼

  • target_column: 최소화 또는 최대화할 목표 컬럼

  • optimization: minimize 또는 maximize

  • candidate_count: 실시간 탐색 후보 개수

  • respect_control_flow_range: 제어값별 학습 유량 범위를 엄격히 적용할지 여부

실행

uv run python main.py

서버는 실행 시 다음 순서로 동작합니다.

  1. config/config.json 로딩

  2. data/의 CSV 로딩

  3. 송풍기/펌프 모델 메모리 학습

  4. MCP stdio 서버 시작

모델 파일과 LUT 파일은 생성하지 않습니다.

MCP Tools

get_optimal_blower_angle

입력:

{
  "required_flow": 500.0
}

응답 예:

해당 유량에서 적절한 각도 제어 값은 49 입니다. 예측 Power: 2.739 kW

범위 밖 응답 예:

해당 유량은 학습 데이터 범위 내 값이 아닙니다. 지원 범위: 500 ~ 900

get_optimal_pump_control

입력:

{
  "required_flow": 5.0
}

MCP Resources

keti-flow://training-status

현재 서버 프로세스에 학습된 모델 상태, 데이터 파일, 행 수, 유량 범위를 반환합니다.

Codex 등록 예시

Codex MCP 설정에서 다음 형태로 등록합니다.

{
  "mcpServers": {
    "keti-flow": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\Users\\keti\\workspace\\KETI_FLOW_MCP",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

Claude 등록 예시

Claude Desktop 설정 파일의 mcpServers에 다음 항목을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "keti-flow": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\Users\\keti\\workspace\\KETI_FLOW_MCP",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

로컬 검증

tests/는 로컬 검증용 폴더이며 git에서 추적하지 않습니다.

간단한 smoke 검증:

uv run python -c "from src.mcp_server.server import build_runtime; r=build_runtime(); print(r.status())"

송풍기 예측 확인:

uv run python -c "from src.mcp_server.server import build_runtime, optimal_control_text; r=build_runtime(); print(optimal_control_text(r, 'blower', 500))"

git 추적 제외

다음 항목은 git에 포함하지 않습니다.

  • data/

  • tests/

  • .venv/

  • 모델 산출물 파일

  • 로그와 로컬 출력물

Available Tools

2 tools
get_optimal_blower_angleB

이 도구는 송풍기의 날개 각도를 최적 제어하는 도구로서, 사용자가 송풍기의 유량을 입력하며 운전점을 알고 싶다고 하면 해당 도구를 호출하여 최적 운전점을 도출함.

Inputs: required_flow (required). Returns: result

get_optimal_pump_controlC

이 도구는 펌프의 VIGV를 최적 제어하는 도구로서, 사용자가 펌프의 유량을 입력하며 운전점을 알고 싶다고 하면 해당 도구를 호출하여 최적 운전점을 도출함.

Inputs: required_flow (required). Returns: result

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    B3/5.0

    Scored across 2 tools

    Disambiguation5/5

    The two tools address completely different physical devices (blower vs. pump), so there is no ambiguity in their purposes. Each has a clear and distinct function.

    Naming Consistency5/5

    Both tools follow the same pattern of 'get_optimal_<device>_<control/angle>', using consistent verb_noun structure and snake_case. The minor difference in the last word (angle vs control) does not break consistency.

    Tool Count3/5

    With only 2 tools, the server is very narrowly scoped. While this may be acceptable for a focused use case, it feels minimal for a general flow control system, suggesting the surface is thin.

    Completeness2/5

    The tools cover only optimization for two specific devices. There are no tools for monitoring current state, setting parameters, or managing other equipment, leaving significant operational gaps.

    Maintenance

    ActivityInactive
    ResponsivenessNo recent community issues

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • A
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      MCP server exposing distributed industrial asset data (battery storage, EV chargers, solar arrays) with tools for asset status, geospatial search, alerts, anomaly explanation, and load simulation.
      7,805 npm
      MIT
    • A
      license
      Not graded
      quality
      C
      maintenance
      Exposes industrial motor telemetry data to AI agents via MCP and REST, enabling natural-language queries about motor status, health, and alerts. Provides a single tool and resource for retrieving real-time motor metrics and escalating critical conditions.
      MIT