Content Interviewer MCP

Content Interviewer MCP는 연구 주제를 발견하고, 인터뷰를 통해 당신의 고유한 관점을 도출하며, 그 통찰을 숏폼 Reel 스크립트와 같은 콘텐츠로 전환하는 로컬 Python MCP 서버입니다.

프로젝트 상태

MVP가 완성되어 Codex와 같은 MCP 호환 클라이언트에서 로컬로 사용할 준비가 되었습니다.

Related MCP server: mcp-usercall

요구 사항

• Python 3.11 이상

• FTS5를 지원하는 SQLite

개발 환경 설정

가상 환경을 생성합니다:

python3 -m venv .venv

활성화합니다:

source .venv/bin/activate

프로젝트 및 개발 의존성을 설치합니다:

python -m pip install -e ".[dev]"

개발 검사

테스트를 실행합니다:

python -m pytest

린팅을 실행합니다:

python -m ruff check .

소스가 컴파일되는지 확인합니다:

python -m compileall -q src

아키텍처

초기 버전은 다음을 사용합니다:

• 공식 Python MCP SDK

• 입력 검증을 위한 Pydantic

• 로컬 저장을 위한 SQLite

• 전문 검색을 위한 SQLite FTS5

• 자동화된 테스트를 위한 pytest

• 린팅을 위한 Ruff

• Codex와의 통신을 위한 STDIO

프로젝트는 로컬 단일 사용자 애플리케이션으로 시작합니다. SQLite는 별도의 데이터베이스 서버 없이 개인 데이터를 로컬에 유지합니다. FTS5는 초기 검색 구현을 제공하며, 임베딩은 MVP가 그 필요성을 입증한 후에만 고려됩니다.

프로젝트 구조

src/
  content_interviewer/
    server.py
    config.py
    db/
      connection.py
      migrations/
      repositories/
    services/
    tools/
    schemas/
    utils/
    resources/
tests/
fixtures/
docs/
data/

개인정보 보호

ChatGPT 내보내기, SQLite 데이터베이스, 환경 파일, 로그 및 기타 개인 로컬 데이터는 버전 관리에 커밋되어서는 안 됩니다. 서버는 가져온 대화 또는 기사 본문 전체를 로깅해서는 안 됩니다.

MVP 범위

버전 0.1에는 웹 대시보드, 다중 사용자 계정, 원격 배포, 임베딩, 자동 소셜 미디어 게시 또는 ChatGPT 계정에 대한 실시간 액세스가 포함되지 않습니다.