이 MCP 서버는 Cypher 쿼리를 통해 전산화 시스템 인벤토리를 지식 그래프(Knowledge Graph)로 노출합니다. 이제 모든 Claude/ChatGPT 에이전트가 할루시네이션 없이 GxP 마스터 데이터를 조회할 수 있습니다.
Claude / ChatGPT / Cursor
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| MCP (stdio)
v
mcp_server.py (14 tools)
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| Cypher queries
v
Neo4j (or MOCK mode: NetworkX + JSON) <- your MDM golden recordBlast radius(영향 범위) — 그래프 탐색: MATCH (start)-[:SENDS_VIA*1..3]->(downstream) — SQL로는 불가능
Data Lineage(데이터 계보) — ALCOA+ 조사용 정보 제공
규제 Ground Truth — 에이전트가 Cypher가 반환한 조항만 인용할 수 있어 할루시네이션을 방지
Related MCP server: NOMIK
도구 | Cypher | 기능 |
| Custom | 탐색을 위한 안전한 읽기 전용 Cypher 쿼리 |
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| 전체 인벤토리 – 감사자들이 가장 먼저 물어보는 항목 |
| 전체 서브그래프 | 시스템 및 기능, 전자 기록(e-records), 공급업체, 인터페이스 |
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| 킬러 앱: 변경 시 어떤 다운스트림 GxP 시스템이 영향을 받는가? |
| 역방향 탐색 | 데이터는 어디에서부터 오는가? |
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| 할루시네이션 방지: 이들 조항만 인용 가능 |
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| GxP 플래그가 있는 API/파일/수동 인터페이스 |
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| 검증되지 않은 GxP Direct 시스템 |
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| 기한이 지난 주기적 검토 |
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| 전자서명, 배치 릴리스, 역가(potency) |
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| 공급업체 감사 상태, SOC2 |
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| 레코드 유형에 대한 데이터 라이닉스 |
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| GxP Direct 인벤토리 |
| 복합 쿼리 | 3개의 Cypher 쿼리를 오케스트레이션 + GAMP 5 / CSA에 따른 영향 평가 생성 |
cd gxp_mdm_mcp_server
pip install -r requirements.txt
# Mock mode: uses JSON + NetworkX, no Neo4j required
python scripts/test_tools.py
# Should show:
# - List 4 systems
# - Veeva QMS details with downstream SAP
# - Blast radius: Veeva -> SAP
# - REJECT for audit trail purge
# - Minor for version upgradeMock 모드는 POC와 Claude Desktop 테스트에 적합합니다.
# .env - set Neo4j creds
cp .env.example .env
# Edit .env with your Neo4j URI
# Start Neo4j
docker-compose up -d neo4j
# Load sample data + schema
python scripts/load_sample_data.py
# Test with Neo4j
python scripts/test_tools.py
# Start API harness (optional)
uvicorn src.api_server:app --reload --port 8000
# http://localhost:8000/cypher/list_all_systems
# http://localhost:8000/cypher/blast_radius?system_id=SYS-VEEVA-QMS-001Claude 설정 파일을 찾습니다: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Mac) 또는 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Win)
절대 경로를 사용하여 추가합니다:
{
"mcpServers": {
"gxp-mdm-cypher": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/gxp_mdm_mcp_server/src/mcp_server.py"],
"env": {
"NEO4J_URI": "",
"NEO4J_USERNAME": "neo4j",
"NEO4J_PASSWORD": "password"
}
}
}
}Mock 모드에서는 NEO4J_URI를 비워 두세요. Neo4j를 사용한다면 bolt://localhost:7687로 설정하세요.
Claude Desktop을 재시작하세요. 🔌 아래의 14개 도구가 표시됩니다.
다음 프롬프트를 시도해 보세요:
List all GxP Direct systems in my inventory
> calls list_all_systems(gxp_impact="Direct")
What happens if I change Veeva QMS? Show blast radius
> calls get_blast_radius(system_id="SYS-VEEVA-QMS-001")
Assess this change: Enable audit trail purge after 7 years for Veeva QMS
> calls assess_change_impact -> should REJECT per 21CFR11.10(e)
Assess Veeva upgrade from 24R1 to 24R2 with no e-sig change
> calls assess_change_impact -> should be Minor per CSA low riskconfig/cursor_config.json.example을 참고하여 .cursor/mcp.json에 추가하세요.
MCP를 지원하는 ChatGPT custom GPT에서 사용한다면 config/chatgpt_mcp_config.json을 참고하세요. ChatGPT가 stdio를 통해 도구를 호출합니다.
모든 쿼리는 src/cypher_tools.py에 있습니다. 주요 쿼이는 다음과 같습니다.
Blast radius (해자):
MATCH (start:ComputerizedSystem {system_id: $system_id})
MATCH path = (start)-[:SENDS_VIA*1..$depth]->(downstream:ComputerizedSystem)
WHERE downstream.gxp_impact IN ['Direct', 'GxP Relevant']
RETURN downstream.system_id, length(path) as distance규제 할루시네이션 방지:
MATCH (s:ComputerizedSystem {system_id: $system_id})
OPTIONAL MATCH (s)-[:HAS_FUNCTION]->(f)-[:REGULATED_BY]->(reg)
RETURN collect(DISTINCT reg) as regulations에이전트는 반드시 이곳에서 반환된 clause_ids만 인용해야 합니다.
data/*.json을 실제 Veeva Vault API + ServiceNow CMDB + Okta로 교체하세요.
validation_\_status 업데이트를 위한쓰기 도구(승인 워크플로 as 포함)를 추가하세요.
규제 RAG를 위한 vector search 도구를 추가하세요 (GAMP 5 2nd Ed 및 임베딩).
일정에 따라 find_periodic_review_overdue를 호출하는 주기적 검토 에이전트를 추가하세요.
이제 모든 CSV 에이전트가 쿼리해야 하는 레이어의 주인은 바로 당신입니다.
No module named mcp: pip install mcp
Claude가 도구를 표시하지 않는 경우: 설정의 절대경로를 확인하거나 Claude Restart 및 ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log 로그를 확인하세요.
Neo4j 연결에 실패한 경우: 런타임에서 mock 모드로 자동 전환됩니다. NEO4J_URI를 확인하세요.
시장을 끌어가기 위한 행운을 빕니다.
This server cannot be deployed
Governance layer for AI coding agents: knowledge-graph grounding, session audit, policy controls.
Deterministic IT asset registry operated by AI agents over MCP. Agents propose, humans approve.
Register every AI agent, log every action, prove it. EU AI Act compliance built in.
AI inventory and EU AI Act compliance. Find AI tools and use cases, check new AI uses before launch.
