Automation Audit MCP

이 MCP 서버는 AI 어시턴트가 비즈니스 프로세스의 자동화 가능성을 평가할 수 있도록 돕는 도구입니다. 구조화된 발견 답변을 수집하고, 수동 노동 비용을 추정하며, 자동화 가능성을 채점해 완료된 감사 내역을 SQLite에 저장합니다.

주요 기능

이 서버는 MCP 클라이언트가 다음을 할 수 있는 도구를 제곱합니다:

• 평가 대상 비즈니스와 프로세스를 생성합니다.

• 반복 작업의 월간 소요 시간과 인건 비를 계산।

• 빈도, 규칙 명확성, 데터 준비도, 프로세스 안정성, 그리고 필인 인간 판단을 기반으로 자동화 가능성을 채점합니다.

• 발견 답변과 완료된 감사 권고사항을 저장합니다.

• 저장된 감사의 목록을 조회하고 감사 발견 답변과 함께 완전한 감사를 조회합니다.

또한 start_automation_audit 프롬프트가 포함되어 있어, 어시턴트가 없는 정보를 임의 만들지 않거나, 자용자 확정을 받지 전에 결과 저장지 않도록 안내입니다.

Related MCP server: WinScript

사용 가능한 도구

요구 사항

• Python 3.12 이상

• uv

• MCP와 호환된 후라이언트

로컬에서 실행

git clone https://github.com/zuperRuslana/automation-audit-mcp.git
cd automation-audit-mcp
uv sync
uv run python main.py

이 서버는 표준 입력/출력으로 통신하므로, 터미널에서 직접 실행하는 것이 아니라 일반적으로 MCP 클라이언트가 시작합니다.

MCP 클라이언트 설정

MCP 클라이언트 설정에 아래와 같이 서버 항목을 추가합니다. 이때 디렉토리 부분을 프로젝트를 클론한 절대 경로로 바꿉니다:

{
  "mcpServers": {
    "automation-audit": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/automation-audit-mcp",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

예시 작업 흐름

1. create_business로 비즈니스를 생성합니다.

2. 반환된 비즈니스 ID를 사용해 프로세스를 만듭니다.

3. save_discovery_answer로 발견 답변을 기록합니다.

4. calculate_time_cost로 시간과 인건비를 계산합니다.

5. calculate_automation_score로 적합성을 점수화합니다.

6. 권장사항을 검토하고 사용자와 확인합니다.

7. save_audit로 결과를 저장합니다.

8. get_audit으로 전체 기록을 조회합니다.

데이터 및 검증

감사 데이터는 로컬에 있는 automation_audits.db에 저장됩니다. 이 데이터베이스 파일은 Git에서 무시되므로 비즈니스 데이터가 소스 코드와 함께 업로드되지 않습니다.

서버는 음수 비용 입력, 지원 범위 밖의 평점, 상위레코드가 없는(고독된) 데이터베이스 레코드, 점수와 충돌하는 감사 카테고리를 거부합니다.

테스트

uv run pytest

회귀 테스트 세트는 시작 처리, 입력 검증, 데이터베이스 연결 안전성, 외래 키 위반, 감사 일관성 검증을 포함합니다.

프로젝트 구조

automation-audit-mcp/
├── main.py              # MCP server entry point
├── server.py            # Tools, prompt, validation, and SQLite storage
├── tests/               # Regression tests
├── pyproject.toml       # Python package and dependency metadata
└── uv.lock              # Reproducible dependency lock file