ERP MCP Server

사용자 정의 비즈니스 도구를 **MCP(Model Context Protocol)**를 사용하여 배포하는 방법을 보여주는 Python 기반 백엔드 서버입니다. 이 프로젝트는 Anthropic의 FastMCP 프레임워크를 활용하여 표준 엔터프라이즈 데이터 소스(주문, 재고, 공급업체)를 LLM이 사용할 수 있는 구조화된 도구로 손쉽게 노출합니다.

데모 목적으로, 로컬 목업 데이터베이스를 읽어 이를 MCP 호환 전송 계층을 통해 원활하게 호스팅하도록 설계되었습니다.

🚀 주요 기능

• FastMCP 통합: 고수준 FastMCP 래퍼를 사용하여 스키마를 자동 생성하고 함수를 LLM 호출 가능한 도구로 노출합니다.

• 세분화된 ERP 모듈: 주문, 재고 수량, 공급업체 메타데이터에 대한 개별적이고 분리된 데이터셋을 가져오는 별도의 엔드포인트를 제공합니다.

• JSON 기반 영속성: 가볍고 예측 가능한 JSON 플랫 파일을 사용하여 프로덕션 데이터베이스 상호작용을 시뮬레이션합니다.

• 견고한 오류 처리: 조회 실패 시 LLM에 우아하게 알리기 위해 잘 구성된 JSON 오류 스키마를 반환합니다.

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🛠️ 노출된 도구

서버는 연결된 모든 클라이언트에 4가지 주요 개발자 도구를 동적으로 브로드캐스트합니다:

1. get_sales_order(order_id: int): 상태, 가격, 트랜잭션 라인을 포함한 정확한 판매 주문 데이터를 가져옵니다.

2. get_stock(product_id: int): 실시간 재고 수준과 재주문 매개변수를 확인하기 위해 재고 테이블을 조회합니다.

3. get_vendor(vendor_id: int): 단일 파트너에 대한 명시적인 비즈니스 자격 증명, 위험 프로필, 결제 주기를 조회합니다.

4. get_vendors_information(): 광범위한 분석 개요를 위해 모든 활성 공급업체의 포괄적인 레지스트리를 가져옵니다.

설치

uv를 사용하여 필요한 종속성을 개별적으로 추가합니다 (최신 버전을 자동으로 가져옵니다):

uv add gradio
uv add "mcp[cli]"
uv add openai

서버 실행

uv run mcp run server.py --transport streamable-http