반응형 IT/python46 MCP 만들고 테스트 하기 간단한 MCP 만들기 예제와 이를 테스트하는 툴입니다. 사실 테스트 하는 툴 소개 하려고 이 글을 쓰는겁니다 =ㅁ= 간단한 MCP 서버 만들기1. 환경 구성 (패키지 설치)uv pip install mcp[cli] 2. 샘플소스#simple_mcp_server.pyfrom mcp.server.fastmcp import FastMCPmcp = FastMCP("Simple MCP Server")@mcp.tool()def hello(name: str = "World") -> str: """간단한 인사말을 반환하는 도구""" return f"안녕하세요, {name}님!"@mcp.tool()def get_prompt(prompt_type: str = "general") -> str: """사전 정.. 2025. 10. 31. 구글 Agent 만들기 ( ADK 활용 ) 출처 : 요즘 AI 에이전트 개발 (책) * 환경 구성1. API 키 얻기https://aistudio.google.com/app/api-keys 로그인 - Google 계정이메일 또는 휴대전화accounts.google.com접속 후, 오른쪽 상단의 API 키 만들기로 키를 얻는다. 개발 환경구성 .env 에 아래와 같이 추가 한다.GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSEGOOGLE_API_KEY=API키 파이썬 개발 환경구성을 하고, google-adk 를 설치한다.uv venv --python 3.11uv pip install google-adk # 현재 기준 1.17.0 설치됨 !!Agent 폴더 구성!!전체 프로젝트 폴더 밑에 각 agent 를 구성하는 폴더가 있고, 각 폴더안에.. 2025. 10. 30. CrewAI 사용하기 # 환경설정mkdir test-crewaicd test-crewaiuv venv test-crewaitest-crewai\Script\activate.batuv pip install crewai[tools]uv pip install agentops agentops 기능을 사용하기 위해서는 아래 사이트 가입후, API KEY 발급 필요https://app.agentops.ai/ AgentOps DashboardBuild your next agent with evals, observability, and replays.app.agentops.ai .env 파일에 필요한 키 저장OPENAI_API_KEY="sk-..."AGENTOPS_API_KEY="9c...." 샘플01 농담만드는 크루AIimport age.. 2025. 9. 3. Autogen 사용하기 샘플 # 환경 구성mkdir test-autogencd test-autogenuv venv test-autogentest-autogen\Scripts\activate.batuv pip install autogenstudio pyautogenuv pip install ag2[openai] OpenAI API 키설정OAI_CONFIG_LIST 파일 생성하여 저장[ { "model": "gpt-4.1", "api_key": "sk-...", "tags": ["gpt-4", "tool"] }] 샘플 autogen 프로그램 assistant 에이전트를 하나 만들어서 파이썬 게임 코드 짜기from autogen import ConversableAgent, UserProxy.. 2025. 9. 2. [AI Agent in Action] 기본 구성 - OpenAI 연결 확인 # 환경 구성uv venv agent-in-actioncd agent-in-actionuv pip install openai python-dotenv# .env 파일 생성하고 OPEN_API_KEY 저장OPENAI_API_KEY=sk-... # 연결 테스트 질문import osfrom openai import OpenAIfrom dotenv import load_dotenvload_dotenv()api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')if not api_key: raise ValueError("API 키 없음 - .env 파일 확인")client = OpenAI(api_key=api_key)def ask_chatgpt(user_message): response = c.. 2025. 9. 1. 나만의 MCP 서버 만들기 서비스 항목은 날씨다. data.go.kr 의 API 를 이용해서, 서비스 하는 MCP다.API KEY 를 발급받아 놓는다!https://www.data.go.kr/index.do 공공데이터 포털국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datasewww.data.go.kr 1. 파이썬 설치 ( 현재 기준 3.11.9 설치함 ) 2. uv 설치pip install uv 3. 다음 명령어 차례대로 수행uv init weathercd weatheruv venv.venv\Scripts\activateuv add mcp[cli] httpx xmltodict 4. weathe.. 2025. 8. 13. OpenAI API 의 ChatCompletion API 이용하기 Asistant 기능보다 이쪽으로 OpenAI API 는 활용하는걸 권장 하는듯하다. Asistant 와 동일하게 tool 을 선언하고, 해당 함수를 구현해서, LLM 에게 선택의 기회?를 주고,응답에 대해서 API 를 호출해, 마지막 응답을 정리하는 방법이다. asistant 기능활용보다 좀더 단순해서 직관적이다. 아래 예제는 꽃 재고를 확인하는 ChatCompetion 이다.import osOPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]from openai import OpenAIclient = OpenAI()import json# 지정된 도시의 꽃 재고 조회 함수def get_flower_inventory(city): if "서울" in city: .. 2025. 7. 24. OpenAI API 의 assistant 기능 이용하기 assistant 를 생성하고, 필요한 함수를 정의하여 assistant 가 필요한 함수에 접근하고 호출하는 프로그램 작성하기 1. assistant 생성OpenAI API 접속 -> assistants -> Create 2. 함수 추가Functions 다음 json 을 넣는다.{ "name": "get_encouragement", "description": "사용자의 기분에 따라 응원 메시지를 제공합니다.", "strict": false, "parameters": { "type": "object", "properties": { "mood": { "type": "string", "description": "사용자의 현재 기분, 예: 행복, 슬픔, 스.. 2025. 7. 23. Llama Index 예제 # pdf 문서 로드from llama_index.core import SimpleDirectoryReaderdocuments = SimpleDirectoryReader("data").load_data()# 문서 색인 생성from llama_index.core import VectorStoreIndexindex = VectorStoreIndex.from_documents(documents)# 색인을 로컬에 저장index.storage_context.persist()# 요청 엔진 생성agent = index.as_query_engine()# 요청 예제response = agent.query("꽃말의 비밀 정원의 직원에게는 몇 가지 역할이 있나요?")print(response)response = agent... 2025. 7. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
