이 MCP 시스템은 지식 기반 서버와 클라이언트 측 Python 애플리케이션을 연결하여, MCP 프로토콜과 OpenAI의 API를 통해 회사 정책에 대한 자연어 쿼리를 가능하게 합니다.
추가 날짜：
작성자：
Apr 28 2025
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MCP Knowledge Base Assistant란?
MCP 지식 기반 어시스턴트는 도구로 노출된 서버를 통해 지식 기반을 쿼리할 수 있게 해주며, Server-Sent Events(SSE)를 사용하는 클라이언트 애플리케이션과 통합되어 있습니다. 이는 컨테이너화를 위해 Docker를 사용하고 자연어 처리를 위해 OpenAI의 API를 통합합니다. 사용자들은 회사 정책에 대한 질문을 하고, 시스템은 json 기반의 지식 기반에서 관련 정보를 검색하여 정확하고 효율적인 응답을 제공합니다. 새로운 정책을 지식 기반에 추가하거나 추가 도구를 통합하여 확장성을 지원하며, MCP 표준을 사용하는 기업 지식 관리의 재사용 가능하고 확장 가능한 환경을 조성합니다.
MCP Knowledge Base Assistant을 사용할 사람은?
- MCP 호환 AI 어시스턴트를 구축하는 개발자
- 내부 회사 정책을 관리하는 조직
- 도구 통합을 탐색하는 AI 연구자
- 지식 기반 솔루션을 배포하는 기술 팀
MCP Knowledge Base Assistant 사용 방법은?
- 1단계: 저장소를 복제하고 환경을 설정합니다.
- 2단계: .env 파일에 OpenAI API 키를 구성합니다.
- 3단계: MCP 서버를 로컬 또는 Docker를 통해 실행합니다.
- 4단계: client.py 스크립트를 실행하여 서버에 연결합니다.
- 5단계: 클라이언트에서 정책이나 지식 기반 콘텐츠에 대한 질문을 입력합니다.
- 6단계: 클라이언트는 MCP를 통해 쿼리를 전송하고, 응답은 지식 기반에서 검색됩니다.
MCP Knowledge Base Assistant의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- get_knowledge_base
- expand knowledge base
- add custom tools
장점
- 조직 정책에 대한 자연어 쿼리를 가능하게 합니다.
- 확장 가능하고 컨테이너화된 배포를 지원합니다.
- intelligent 응답을 위해 OpenAI와 원활하게 통합됩니다.
- 추가 지식 및 도구로 확장 가능합니다.
MCP Knowledge Base Assistant의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 기업을 위한 내부 정책 FAQ 챗봇
- 인사 부서를 위한 자동화된 지식 검색 시스템
- 직원 온보딩을 위한 AI 기반 지원 도구
- MCP 프로토콜과 지식 기반 통합을 위한 연구 프로토타입
MCP Knowledge Base Assistant의 자주 묻는 질문
개발자
- kofiadom
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