MCP를 활용한 파이썬 기반 고객 피드백 수집 및 분석 시스템 구축 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 MCP 프레임워크와 파이썬을 활용하여 고객 피드백을 수집, 분석하고 요약 보고서를 생성하는 AI 서버를 구축하는 방법을 안내합니다. MCP 프로토콜의 기본 구조와 리소스/툴 등록, 그리고 실제 서버 구현까지 단계별로 설명합니다.

기술적 세부사항

• 개발 환경 설정: Windows, macOS, Linux 환경별 파이썬 설치 및 가상 환경(venv) 설정 방법을 안내합니다.
• MCP 서버 구조: MCP 서버의 세 가지 주요 구성 요소(리소스, 툴, 인터페이스)를 설명합니다.
• 리소스 구현: feedback://recent (최근 피드백 조회) 및 feedback://summary (피드백 요약) 두 가지 리소스를 정의하고 구현합니다.
• 툴 구현: collect_feedback (피드백 수집 및 등급 기반 감성 분석) 및 analyze_sentiment (텍스트 기반 감성 분석) 두 가지 툴을 정의하고 구현합니다.
• 서버 로직: 메모리에 피드백 데이터를 저장하고, 클라이언트(AI 에이전트)의 요청을 처리하는 FeedbackServer 클래스를 작성합니다.
• 실행 및 테스트: feedback_server.py 스크립트를 실행 가능하게 만들고, mcp-inspector를 사용하여 서버의 리소스와 툴을 테스트하는 방법을 제시합니다.
• 문제 해결: 파이썬 환경 설정, 모듈 누락, 권한 문제 등 일반적인 개발 중 발생하는 오류에 대한 해결책을 제공합니다.

개발 임팩트

이 가이드를 통해 개발자는 MCP 프레임워크의 기본 원리를 이해하고, AI 에이전트와 상호작용할 수 있는 자체 서버를 빠르게 구축할 수 있습니다. 이는 향후 더욱 복잡한 AI 기반 애플리케이션 개발의 기초를 다지는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 마지막에 제시된 질문('Your server is now ready to be used by AI agents. How would you extend this to handle your specific use case?')은 독자들의 참여를 유도하며, 개발 커뮤니티에서 아이디어를 공유하도록 장려합니다.