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사용자가 업로드한 문서 양식(DOCX / HWP / HWPX / PDF)에 챗봇이 생성한 내용을 채워 넣고 원본 서식·표·이미지를 그대로 보존한 채 파일로 저장하는 Model Context Protocol 서버.

• 입력: 사용자가 첨부한 빈 양식 파일 + 챗봇의 답변
• 출력: 양식의 디자인을 그대로 따른 보고서 파일 (DOCX→DOCX, HWP/HWPX→HWPX)
• 핵심 가치: "재생성"이 아니라 원본 IR을 그대로 수정. 글자 크기·색·표·이미지·페이지 레이아웃 손상 없음.

동작 흐름

사용자 첨부 양식.hwpx        챗봇이 만든 답변 텍스트
        ↓                              ↓
    describe / inspect          ←──→  목차·셀·길이 한도 파악
    list_template_targets
        ↓                              ↓
    edits 목록 (target_id, new_text)
        ↓
    fill_and_save  →  결과.hwpx (원본 서식 유지, 내용만 교체)

노출되는 도구 (7개)

도구	용도
register_template(template_b64, template_filename)	템플릿을 서버에 캐싱해서 template_id 받음. 같은 파일에 여러 도구 호출 시 base64 재업로드 회피
unregister_template(template_id)	캐시 해제 (자동 만료 1시간)
describe_template(...)	한눈 요약 — 포맷, 페이지·표·이미지 개수, 상위 단락
inspect_template(..., start, limit)	페이지네이션된 단락 보기
list_template_targets(..., target_kinds, start, limit)	편집 가능한 모든 위치 + target_id + text_hash + 길이 정보
fill_and_save(..., edits, ...)	검증 → 필터 → 적용 → 저장
convert_to_hwpx(...)	HWP/HWPX/HWTX → HWPX 변환 (편집 없이)

입력·출력 모드 (파일시스템 격리 대응)

모든 도구는 두 가지 방식 중 하나로 템플릿을 받습니다:

• template_path — 서버가 실행되는 머신의 파일 경로 (예: C:/Users/.../template.hwpx). 빠르고 복사 비용 없음.
• template_b64 + template_filename — base64 인코딩된 원본 바이트 + 원본 파일명 (예: template_b64="UEsDBBQ...", template_filename="template.hwpx"). 챗봇 세션과 MCP 서버가 다른 파일시스템에 있을 때 (예: Anthropic 샌드박스 ↔ 사용자 Windows) 사용.

fill_and_save는 추가로:

• output_path — 서버 머신에 결과 파일 저장
• return_output_bytes=True — 응답에 output_b64 (base64 바이트) + output_size_bytes 포함. 챗봇이 사용자에게 직접 전달 가능.

챗봇 세션(샌드박스)에서 호출 예

import base64
file_bytes = open("template.hwpx", "rb").read()
b64 = base64.b64encode(file_bytes).decode("ascii")

# 1. 양식 분석
desc = describe_template(template_b64=b64, template_filename="template.hwpx")

# 2. 편집 가능 위치 조회
targets = list_template_targets(template_b64=b64, template_filename="template.hwpx")

# 3. 챗봇이 edits 구성 후 적용
result = fill_and_save(
    template_b64=b64,
    template_filename="template.hwpx",
    edits=[...],
    return_output_bytes=True,
)
output_bytes = base64.b64decode(result["output_b64"])
# output_bytes를 사용자에게 첨부로 전달

설치

사전 요구사항

• Python 3.13+ (document-processor 의존성)
• JDK 11+ (HWP 또는 PDF 입력 시에만 필요. DOCX·HWPX만 쓸 거면 생략 가능)
• git (document-processor를 git에서 직접 받아옴)

프로젝트 설치

git clone https://github.com/jaykim429/report-mcp.git
cd report-mcp
py -3.13 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e .

document-processor의 알려진 _edited 누적 버그는 apply_library_patches()가 import 시 자동 monkey-patch하므로 별도 조치 불필요. 더 영구적인 fix를 원하면 patches/document_processor_edited_cumulation.patch 적용.

MCP 클라이언트 등록

Claude Code (프로젝트 단위)

.claude/mcp_servers.json이 이미 포함돼 있어 이 폴더에서 Claude Code를 실행하면 자동 인식.

Claude Desktop (전역)

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "report-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\report-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "report_mcp"],
      "env": { "PYTHONIOENCODING": "utf-8" }
    }
  }
}

저장 후 Claude Desktop 재시작하면 도구 메뉴에 4개 도구가 표시됨.

챗봇이 받는 응답 표준

모든 도구는 다음 필드를 포함한 dict를 반환:

status        : ok / dry_run_ok / 그 외 13종 실패 상태
recovery_hint : 실패 시 챗봇이 다음에 무엇을 할지 (실패 target_id + 현재 hash 포함)

정의된 status

status	상황
ok	정상 적용
dry_run_ok	검증만 통과 (파일 안 씀)
not_found	템플릿 경로 없음
bad_argument	잘못된 인자 (음수 start, 잘못된 target_kinds, 디렉터리 경로 등)
edit_parse_failed	edits 스키마 오류
duplicate_target_id	같은 target_id에 두 편집
style_field_target_mismatch	run 속성을 paragraph 타겟에 (또는 반대)
validation_failed	hash mismatch 등 (failed_targets에 상세)
output_extension_mismatch	출력 확장자가 템플릿 포맷과 안 맞음
format_not_writable	PDF 출력 등
format_requires_java	PDF·binary HWP 입력 시 Java 미설치
file_error / permission_error	OS-level 파일 문제
apply_failed / runtime_error	그 외 라이브러리 예외

자체 흡수한 함정 (챗봇은 신경 쓸 필요 없음)

1. 컨테이너/자식 편집 충돌 자동 해소 — 단락과 셀(또는 그 안의 run)을 동시에 편집해도 우선순위 결정 후 충돌 항목을 skipped_redundant_edits로 안내.
2. 중복 target_id 사전 검사 — 챗봇이 같은 위치에 두 번 보내면 즉시 duplicate_target_id 응답.
3. 출력 확장자 검증 — .pdf로 잘못 보내도 output_extension_mismatch로 안전 거절.
4. 방어적 타입 처리 — edits=None / edits="string" 모두 깨끗하게 처리.
5. EAW 인지 길이 가드레일 — 한글 한 글자는 2 display cell로 계산해서 length_warnings에 정확히 반영.
6. document-processor _edited 누적 버그 monkey-patch — pip 재설치 후에도 idempotent하게 유지.
7. in-place 덮어쓰기 — template_path == output_path 케이스에서 임시 파일 경유하여 안전 처리.

프로젝트 구조

report-mcp/
├── src/report_mcp/
│   ├── server.py        FastMCP wiring + 4개 도구 정의
│   ├── documents.py     TemplateReader 클래스 (읽기 API)
│   ├── pipeline.py      FillPipeline 클래스 (검증→필터→적용)
│   ├── length.py        LengthGuardrail 클래스 (EAW 폭 계산)
│   ├── errors.py        ExceptionClassifier 클래스
│   ├── responses.py     ok/error/not_found 팩토리
│   └── patches.py       document-processor monkey-patch
├── tests/               10개 probe·test 스위트
├── archive/             일회용 데모 스크립트
├── patches/             document-processor 패치 파일
└── .claude/             Claude Code MCP 등록 설정

테스트

.\.venv\Scripts\Activate.ps1
foreach ($f in Get-ChildItem tests\*.py) { python $f.FullName }

10개 스위트 항목:

• verify_patch_no_batching.py — 라이브러리 패치 검증 (32 edits 단일 호출)
• probe_edge_cases.py — 빈 편집 / 중복 / 미지 target / 제자리 덮어쓰기 등 10건
• probe_pdf_input.py — Java 없을 때 PDF 입력의 깨끗한 거절
• probe_round_two/three/four/five.py — describe + StructuralEdit + StyleEdit + MCP transport + stdout 청정 등 누적 검증
• probe_real_defects.py — 6대 본질적 결함 회귀 방지
• test_mcp_production_ready.py — 서버 instructions / 도구 docstring / batching / cell-conflict 등 게이트
• test_length_guardrail.py — EAW 길이 경고

알려진 제약

• HWP (binary, .hwp): Java 11+ 필요. 출력은 HWPX로만 가능.
• PDF: 입력만 가능. 출력 불가능 (라이브러리 미지원). DOCX로 저장하도록 요청 권장.
• 이미지 제거: 현재 미지원. 라이브러리에 remove_image 구조 편집 없음.
• 표시 폭 휴리스틱: max_recommended_chars는 EAW 기반 근사. 비례 글꼴에서는 정확도 한계.

라이선스 / 의존 라이브러리

이 프로젝트의 핵심 기능은 CGINSIDE-ROOKIES/document-processor에 의존합니다. 사내 레포 접근 권한이 필요합니다.

관련 문서

• Model Context Protocol 공식
• Anthropic FastMCP SDK