Enterprise Architecture Server

아키텍처

사용자
  ↓
FastAPI
  ↓
OpenAI
  ↓
MCP Client
  ↓ stdio / JSON-RPC
MCP Server
  ├── File Tool
  ├── DB Tool
  ├── GitHub Tool
  ├── Slack Tool
  ├── Browser Tool
  ├── Calendar Tool
  ├── Email Tool
  ├── Vector Search Tool
  └── Python 실행 Tool
  ↓
외부 시스템

이 프로젝트는 PyCharm에서 각 계층의 역할을 직접 실행하고 확인할 수 있도록 구성했습니다.

Tool 구성

범주	MCP Tool
File	file_list, file_read, file_write
DB	db_add_note, db_list_notes, db_search_notes
GitHub	github_list_issues, github_create_issue
Slack	slack_post_message
Browser	browser_fetch_text
Calendar	calendar_create_event, calendar_list_events
Email	email_send
Vector Search	vector_rebuild_index, vector_search
Python	python_calculate

안전한 기본 동작

• LIVE_MODE=false에서는 GitHub, Slack, Email이 데모 결과를 반환합니다.
• File Tool은 data/files 폴더 밖에 접근할 수 없습니다.
• Browser Tool은 .env의 허용 호스트에만 접근합니다.
• DB Tool은 임의 SQL을 실행하지 않고 업무 메모 기능만 제공합니다.
• Python Tool은 임의 코드를 실행하지 않고 산술 표현식만 처리합니다.
• Calendar Tool은 로컬 JSON 파일을 사용합니다.
• Vector Search는 외부 모델 없이 TF-IDF 방식으로 작동합니다.

1. PyCharm에서 프로젝트 열기

압축을 해제한 뒤 mcp_enterprise_architecture_project 폴더를 엽니다.

Python 3.11 가상환경을 권장합니다.

2. 패키지 설치

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
Copy-Item .env.example .env

3. FastAPI 실행

python -m app.main

접속 주소:

• 웹 UI: http://127.0.0.1:8000
• Swagger: http://127.0.0.1:8000/docs
• 상태: http://127.0.0.1:8000/api/health

4. MCP Server만 실행

python -m mcp_server.server

stdio 서버는 화면을 제공하지 않고 MCP Client의 연결을 기다립니다.

5. MCP Inspector 실행

Node.js가 설치되어 있다면 다음 명령을 실행합니다.

npx -y @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server.server

6. 웹 UI에서 Tool 직접 호출

Python 계산

Tool 이름:

python_calculate

인수:

{
  "expression": "(12 + 8) * 3"
}

파일 목록

file_list

{}

업무 메모 등록

db_add_note

{
  "title": "MCP 회의",
  "content": "금요일까지 Tool 연동을 완료한다."
}

Vector 인덱스 생성

vector_rebuild_index

{}

Vector 검색

vector_search

{
  "query": "MCP Tool 보안 원칙",
  "top_k": 2
}

일정 등록

calendar_create_event

{
  "title": "MCP 프로젝트 회의",
  "start": "2026-07-15T14:00:00",
  "end": "2026-07-15T15:00:00",
  "description": "Tool 통합 상태 점검"
}

7. OpenAI + MCP 자동 Tool 선택

.env에 API 키를 설정합니다.

OPENAI_API_KEY=발급받은_OpenAI_API_KEY
OPENAI_MODEL=gpt-4.1-mini

FastAPI를 다시 시작한 뒤 웹 UI의 OpenAI + MCP Assistant에서 자연어로 요청합니다.

업무 문서 목록을 확인해줘.

OpenAI는 MCP Server에서 받은 Tool 스키마를 보고 필요한 Tool을 선택합니다. FastAPI 내부의 MCP Client가 stdio로 MCP Server를 실행하고 Tool 결과를 OpenAI에 다시 전달합니다.

8. 실제 GitHub, Slack, Email 연결

.env에서 다음 값을 설정합니다.

LIVE_MODE=true

GITHUB_TOKEN=...
GITHUB_OWNER=...
GITHUB_REPO=...

SLACK_BOT_TOKEN=...
SLACK_CHANNEL_ID=...

SMTP_HOST=smtp.example.com
SMTP_PORT=587
SMTP_USER=...
SMTP_PASSWORD=...
EMAIL_FROM=...

LIVE_MODE=true에서는 외부 시스템이 실제로 변경될 수 있으므로 테스트 저장소와 테스트 채널을 먼저 사용해야 합니다.

9. 테스트

pytest -q

10. 주요 API

Method	URL	설명
GET	/api/health	서버 상태
GET	/api/mcp/tools	MCP Tool 목록
POST	/api/mcp/call	MCP Tool 직접 호출
POST	/api/assistant	OpenAI + MCP Assistant