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DreamTeam For Development

RAG 기반 개발팀 페르소나 지식 검색 MCP 서버

Created by Sean Shin (@seanshin0214)

이것은 단순히 "당신은 백엔드 개발자입니다"라고 선언하는 페르소나가 아닙니다. 17명의 World-Class 개발팀 전문가의 실제 지식, 코드 패턴, 의사결정 프레임워크, 체크리스트가 벡터 데이터베이스에 임베딩되어 RAG(Retrieval Augmented Generation)로 검색됩니다.

Why RAG-based Persona?

기존 페르소나의 한계

❌ 선언형 페르소나:
"당신은 시니어 백엔드 개발자입니다. FastAPI 전문가입니다."

→ LLM의 기존 지식에만 의존
→ 구체적인 코드 패턴, 체크리스트 없음
→ 조직/팀 특화 지식 반영 불가

DreamTeam의 접근

✅ RAG 기반 페르소나:
267KB의 전문 지식이 185개 청크로 분할되어 ChromaDB에 임베딩

→ 질문에 관련된 지식만 정확히 검색
→ 실제 코드 예시, 아키텍처 다이어그램 포함
→ 의사결정 프레임워크, 체크리스트 제공
→ Google/Meta/Amazon 수준의 엔지니어링 지식

포함된 지식

17명의 전문가 페르소나

고급 주제

빠른 시작

자동 설치

# 저장소 클론
git clone https://github.com/seanshin0214/dreamteam-for-development.git
cd dreamteam-for-development

# 설치 스크립트 실행
# macOS/Linux
chmod +x install.sh && ./install.sh

# Windows
install.bat

수동 설치

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/seanshin0214/dreamteam-for-development.git
cd dreamteam-for-development

2. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

3. 지식 베이스 구축

샘플 데이터로 시작:

python src/data_loader.py "examples/personas"

또는 자체 페르소나 파일:

python src/data_loader.py "your/persona/files/path"

4. MCP 서버 등록

Claude Code (~/.claude/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "dreamteam-for-development": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/dreamteam-for-development/src/server.py"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop (%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "dreamteam-for-development": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/dreamteam-for-development/src/server.py"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

📁 예시 설정 파일: examples/mcp-claude-code.json, examples/mcp-claude-desktop.json

Claude Code 슬래시 커맨드

Claude Code에서 /dreamteam 명령어로 바로 사용할 수 있습니다.

설치 방법

# Windows
copy claude-code\dreamteam.md %USERPROFILE%\.claude\commands\

# macOS/Linux
cp claude-code/dreamteam.md ~/.claude/commands/

Claude Code 재시작 후 사용 가능!

사용법

/dreamteam FastAPI에서 JWT 인증 구현 방법
/dreamteam Kubernetes 배포 전략
/dreamteam React 성능 최적화
/dreamteam PostgreSQL 인덱스 설계
/dreamteam 인시던트 대응 프로세스

지원 클라이언트

사용 가능한 도구

1. search_knowledge

전체 지식 베이스에서 검색

예시: "FastAPI에서 JWT 인증 구현 방법"
→ Security Lead + Backend Lead 지식에서 관련 코드/패턴 반환

2. search_by_role

특정 역할의 지식만 검색

예시: role="backend_lead", query="비동기 패턴"
→ Backend Lead의 async/await 패턴, 코드 예시 반환

3. list_roles

사용 가능한 역할 목록 조회

4. get_stats

벡터 스토어 통계 (문서 수, 역할 수)

기술 스택

• MCP: Model Context Protocol (Anthropic)
• Vector Store: ChromaDB
• Embedding: sentence-transformers (all-MiniLM-L6-v2)
• Language: Python 3.10+

RAG vs 선언형 페르소나 비교

프로젝트 구조

dreamteam-for-development/
├── src/
│   ├── server.py          # MCP 서버 메인
│   ├── vector_store.py    # ChromaDB 래퍼
│   └── data_loader.py     # 마크다운 → 벡터 변환
├── claude-code/
│   └── dreamteam.md       # 슬래시 커맨드
├── examples/
│   ├── personas/          # 샘플 페르소나 파일
│   ├── mcp-claude-code.json
│   └── mcp-claude-desktop.json
├── data/
│   └── chroma_db/         # 벡터 DB (자동 생성)
├── install.sh             # Linux/macOS 설치
├── install.bat            # Windows 설치
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
├── LICENSE
├── CONTRIBUTING.md
└── README.md

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라이선스

MIT License - Copyright (c) 2024 Sean Shin (@seanshin0214)

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Author

Sean Shin (@seanshin0214)

• Email: sshin@geri.kr
• GitHub: https://github.com/seanshin0214

"페르소나는 선언이 아니라 지식이다."

DreamTeam은 17명의 전문가가 실제로 알고 있는 것을 RAG로 검색합니다.