Storm MCP Server with Sionic AI serverless RAG

Korean (한국어)

Storm MCP (Model Context Protocol) Server

Storm MCP (Model Context Protocol) 서버는 LLM 응용 프로그램과 RAG 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 가능하게하는 개방형 프로토콜입니다. Anthropic의 Model Context Protocol 을 구현하여 Claude Desktop에서 Storm Platform을 바로 활용하십시오.

Sionic AI의 Storm Platform 을 통합하여 사용하면 자신 만의 강력한 임베딩 모델과 벡터 DB 제품군을 연결하여 사용할 수 있습니다. https://sionicstorm.ai 에서 에이전트 단위로 가입하여 API Token을 얻어서 RAG 솔루션을 바로 만드실 수 있습니다.

사용 예

API Key는 scripts/run.sh 에있는 export STORM_API_KEY='' 에 입력하십시오.

주요 기능

• 컨텍스트 공유 : LLM과 데이터 소스 간의 상호 작용을위한 표준 프로토콜을 제공합니다.

• 도구 시스템 : 도구를 정의하고 호출하는 표준화 된 방법을 제공합니다 (send_nonstream_chat, list_agents, list_buckets, upload_document_by_file 등).

• 파일 관리 : 파일 업로드, 읽기 및 관리를위한 파일 시스템 작업을 구현합니다.

• API 통합 : Storm의 API 엔드 포인트와 연결하여 다양한 기능을 제공합니다.

프로젝트 구조

• main.py : MCP 서버를 초기화하고 이벤트 핸들러를 설정합니다.

• core / file_manager.py : 파일 작업을위한 FileSystemManager 클래스를 구현합니다.

• core / internal_api.py : Storm의 REST API 엔드 포인트와 상호 작용하기위한 API 클라이언트 함수를 포함합니다.

• tools / tool_definitions.py : MCP 서버에서 사용 가능한 도구를 정의합니다.

• tools / tool_handlers.py : 도구 작업을위한 핸들러를 구현합니다.

• tools / tool_upload_file.py : 자체 MCP 핸들러가있는 파일 작업을위한 별도의 파일 서버를 구현합니다.

아키텍처

MCP는 호스트 (LLM 응용 프로그램), 클라이언트 (프로토콜 구현) 및 서버 (기능 공급자) 간의 3 계층 구조로 설계되었습니다. Storm MCP 서버는 서버 부분을 구현하여 리소스와 도구를 LLM에 제공합니다.

시작하기

Claude Desktop 환경에서 MCP 서버를 연결하려면 다음 설정을 적용해야합니다.

1. 설정 파일 열기

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. JSON 내부에 MCP 서버 설정 추가:

{
  "mcpServers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}

Related MCP server: MCP Python SDK

Japanese (일본어)

Storm MCP (Model Context Protocol) Server

Storm MCP (Model Context Protocol) 서버는 LLM 응용 프로그램과 RAG 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 가능하게하는 개방형 프로토콜입니다. Anthropic의 Model Context Protocol 을 구현하고 Claude Desktop에서 Storm Platform을 직접 사용할 수 있습니다.

Sionic AI의 Storm Platform을 통합하여 사용하면 자신만의 강력한 임베디드 모델과 벡터 DB 제품군을 연결하여 사용할 수 있습니다. https://sionicstorm.ai 에서 에이전트별로 등록하여 API 토큰을 얻고 즉시 RAG 솔루션을 만들 수 있습니다.

사용 예

API 키는 scripts/run.sh 의 export STORM_API_KEY='' 에 입력하십시오.

주요 기능

• 컨텍스트 공유 : LLM과 데이터 소스 간의 상호 작용을위한 표준 프로토콜을 제공합니다.

• 도구 시스템 : 도구를 정의하고 호출하는 표준화된 방법을 제공합니다(send_nonstream_chat, list_agents, list_buckets, upload_document_by_file 등).

• 파일 관리 : 파일 업로드, 로드 및 관리를 위한 파일 시스템 작업을 구현합니다.

• API 통합 : Storm의 API 엔드포인트와 연결하여 다양한 기능을 제공합니다.

프로젝트 구조

• main.py : MCP 서버를 초기화하고 이벤트 핸들러를 설정합니다.

• core/file_manager.py : 파일 조작을 위한 FileSystemManager 클래스를 구현합니다.

• core/internal_api.py : Storm의 RESTAPI 엔드포인트와 상호작용하기 위한 API 클라이언트 함수를 포함합니다.

• tools/tool_definitions.py : MCP 서버에서 사용할 수 있는 도구를 정의합니다.

• tools/tool_handlers.py : 도구 조작을 위한 핸들러를 구현합니다.

• tools/tool_upload_file.py : 고유한 MCP 핸들러로 파일 조작을 위한 별도의 파일 서버를 구현합니다.

아키텍처

MCP는 호스트(LLM 애플리케이션), 클라이언트(프로토콜 구현), 서버(기능 제공자) 간의 3계층 구조로 설계되었습니다. Storm MCP 서버는 이 중 서버 부분을 구현하고 리소스와 도구를 LLM에 제공합니다.

시작하는 방법

Claude Desktop 환경에서 MCP 서버를 연결하려면 다음 설정을 적용해야 합니다.

1. 설정 파일 열기

code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. JSON 내에 MCP 서버 설정 추가:

{
  "mcpServers": {
    "storm": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "/Users/sigridjineth/Desktop/work/storm-mcp-server/scripts/run.sh"
      ]
    }
  }
}