SKALA_MCP_Server_Test

YunCheol07/SKALA_MCP_Server_Test

3.2

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The Agent Builder MCP Server is designed to automate the creation of complex AI agent workflows by integrating with Claude Code and LangGraph/LangChain.

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Agent Builder MCP Server

에이전트 흐름 초안 및 노드 구조를 자동 추천하고 개발을 지원하는 MCP 서버입니다. Claude Code 및 LangGraph/LangChain과 연동하여 복잡한 AI 에이전트 워크플로우 생성 자동화를 제공합니다.

주요 기능

  • 프롬프트 분석: 사용자의 요구를 분석하여 필요한 도구 및 흐름 파악
  • 노드 추천: 의도/기능/복잡도 기반 최적 노드 구조 및 연결 자동 설계
  • 워크플로우 최적화: 속도/비용/신뢰성 목표에 맞춰 자동 최적화 제안
  • 도구 목록/패턴 제공: Agent 설계에 필요한 모든 컴포넌트 정보 API 제공

폴더 구조

agent-builder-mcp/
└── src/
    ├── __init__.py
    ├── server.py
    ├── config/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── tools_config.py
    │   └── patterns.py
    ├── services/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── prompt_analyzer.py
    │   ├── node_recommender.py
    │   └── workflow_optimizer.py
    └── utils/
        ├── __init__.py
        └── helpers.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_services.py
├── requirements.txt
├── .env
├── .env.example
├── pyproject.toml
├── .gitignore
├── README.md
└── setup.sh

설치 및 실행

  1. 가상환경 생성 및 활성화

    python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

  2. 의존성 설치

    pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

  3. 환경 변수 설정

    • .env.example 기반으로 .env 생성 후, 필요한 API 키 등 수정

  4. 서버 실행

    python -m src.server
    • 최초 실행 시 정상적으로 FastMCP 서버 화면이 나오면 성공!

주요 서버 진입점/구현 설명

  • src/server.py
    • FastMCP 기반 MCP 서버 진입점
    • MCP 도구 등록: analyze_prompt, recommend_nodes, optimize_workflow, get_available_tools, get_node_patterns
  • src/config/tools_config.py
    • MCP에서 제공할 도구의 스키마, 설명, 의존 정보 등 DB화
  • src/config/patterns.py
    • 흐름/노드 패턴 정의 (순차, 병렬, 조건, 반복 등)
  • src/services/prompt_analyzer.py
    • 프롬프트 의도 및 기능 분석, 필요한 도구/캡빌리티 자동 추출
  • src/services/node_recommender.py
    • 분석 결과 기반, 실제 노드 및 연결 설계 자동 추천
  • src/services/workflow_optimizer.py
    • 목표(속도/비용/신뢰성)별 워크플로우 최적화 로직

.gitignore 주요 항목

  • 가상환경, 캐시, 로그, 환경변수 파일, MCP 캐싱 등 모두 제외

Claude MCP 서버 연동법

  1. MCP 서버 실행
  2. 새로운 터미널에서: 
    claude mcp add --scope user agent-builder python -m src.server
claude mcp list
claude mcp get agent-builder
  3. Claude Code에서 워크플로우 설계 자동화 도구 사용

예시 사용 흐름

  1. Claude에서 프롬프트 입력: 
    "특정 고객의 구매 이력과 관심사를 분석해서 자동으로 추천 상품 워크플로우를 설계해줘"
  2. MCP 서버가 필수 노드・흐름・최적화 제안 제공
  3. LangGraph 기반 자동 상태 그래프 생성/실행 가능

요구사항

  • Python 3.9+
  • FastMCP, MCP, LangChain, LangGraph 등 requirements.txt 참고

참고