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junhyeok0703

policy-mcp

by junhyeok0703
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Python
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policy-mcp

정책 문서를 벡터 검색으로 Claude.ai에 연결하는 MCP 서버입니다.

폴더 구조

policy-mcp/
├── pyproject.toml
├── docs/                  ← 정책 문서 여기에 (.txt .md .pdf)
├── chroma_db/             ← 자동 생성 (벡터 DB)
└── src/policy_mcp/
    ├── config.py          ← 공유 설정
    ├── indexer.py         ← 문서 인덱싱
    └── server.py          ← MCP 서버

시작하기

1. uv 설치 (없는 경우)

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 의존성 설치

cd policy-mcp
uv sync

3. 문서 준비

docs/ 폴더에 정책 문서를 넣으세요. (.txt, .md, .pdf 지원)

4. 문서 인덱싱 (최초 1회 / 문서 변경 시)

uv run index

첫 실행 시 한국어 임베딩 모델 (~400MB) 이 자동으로 다운로드됩니다.

5. MCP 서버 실행

uv run serve

6. ngrok으로 외부 공개

ngrok http 8000
# → https://xxxx.ngrok-free.app

7. Claude.ai에서 연결

Settings → Integrations → Add MCP server

https://xxxx.ngrok-free.app/mcp

환경 변수

변수

기본값

설명

POLICY_DOCS_DIR

./docs

정책 문서 폴더 경로

CHROMA_DIR

./chroma_db

벡터 DB 저장 경로

MCP_HOST

0.0.0.0

서버 바인드 주소

MCP_PORT

8000

서버 포트

POLICY_DOCS_DIR=/Users/me/정책문서 uv run index
POLICY_DOCS_DIR=/Users/me/정책문서 uv run serve

Claude.ai 사용 예시

연결 후 대화창에서:

  • "정책 문서 목록 보여줘"

  • "개인정보 수집 동의 절차 알려줘"

  • "보안 사고 발생하면 어떻게 해야 해?"

  • "보안정책.md 전체 내용 읽어줘"

제공 도구 (MCP Tools)

도구

설명

policy_list

인덱싱된 문서 목록 조회

policy_search

자연어 의미 기반 검색

policy_get

특정 문서 전문 조회

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Resources

Related MCP Connectors