MCPLite는 MCP (Multimodal Capabilities Protocol) 서버를 생성하기 위해 설계된 경량 Python 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 개발자가 AI 에이전트가 프로그래밍적으로 호출할 수 있는 서버 측 기능이나 리소스를 정의, 노출 및 실행할 수 있게 해줍니다. 여러 전송 메커니즘을 지원하며 서버-클라이언트 통신을 단순화하여 서버 기능을 AI 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있게 합니다.
MCPLite는 MCP (Multimodal Capabilities Protocol) 서버를 생성하기 위해 설계된 경량 Python 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 개발자가 AI 에이전트가 프로그래밍적으로 호출할 수 있는 서버 측 기능이나 리소스를 정의, 노출 및 실행할 수 있게 해줍니다. 여러 전송 메커니즘을 지원하며 서버-클라이언트 통신을 단순화하여 서버 기능을 AI 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있게 합니다.
MCPLite는 개발자가 확장 가능하고 쉽게 접근할 수 있는 서버 측 기능을 생성할 수 있도록 하는 Python MCP 서버 프레임워크입니다. 사용자가 장식자를 사용하여 기능을 정의할 수 있도록 하여, 이를 서버 프로세스를 통해 노출하는 FastAPI와 유사하게 작동합니다. 이 프레임워크는 클라이언트와의 통신을 용이하게 하기 위해 직접, HTTP, stdio 및 SSE와 같은 다양한 전송 메커니즘을 지원합니다. 실행 중일 때 클라이언트로부터 구조화된 JSON 요청을 수신하고, 이를 적절한 기능에 라우팅하고, 이러한 기능을 실행한 후 구조화된 응답으로 결과를 반환합니다. 이 설정은 특정 기능을 호출하거나 리소스에 동적으로 접근해야 하는 AI 에이전트를 통합하는 데 이상적이며, 자동화 및 기능 관리를 AI 워크플로 내에서 간소화하고 효율적으로 만듭니다.
MCPLite을 사용할 사람은?
AI 개발자
연구원
자동화 엔지니어
AI 에이전트와 백엔드 기능을 통합하는 개발자
MCPLite 사용 방법은?
Step1: Python 프로젝트에서 MCPLite 프레임워크를 가져옵니다.
Step2: 제공된 장식자를 사용하여 서버 기능을 정의합니다.
Step3: app.run(host, port)로 서버를 실행합니다.
Step4: 클라이언트 라이브러리를 사용하여 구조화된 JSON 요청을 보내 기능을 호출합니다.
Step5: 클라이언트는 응답을 수신하고 구문 분석한 후 결과를 애플리케이션에 사용합니다.