AI 기반 보고서 앱 개발 가이드: Python, LLM, MCP 활용
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- Python 개발자, 데이터 분석가, AI 시스템 구축 담당자
- 중간~고급 수준의 프로그래밍 지식 보유자
핵심 요약
- LLM(Anthropic)과 MCP(Model Context Protocol)을 활용한 AI 보고서 생성 시스템 구축
- Postgres MCP 서버와 시각화 MCP 서버를 통한 데이터 처리 및 시각화
- Python 3.12+, Node.js 23.10+, Postgres DB 설치 및 환경 설정
섹션별 세부 요약
1. AI 기반 보고서 시스템의 핵심 기술
- LLM(Anthropic): 자연어 처리 및 분석을 위한 대규모 언어 모델
- MCP(Model Context Protocol): AI 모델과 외부 시스템 간의 컨텍스트 유지 및 동적 상호작용 프레임워크
- Postgres MCP 서버: 구조화 데이터 쿼리 수행
- 시각화 MCP 서버: 데이터 시각화 생성 및 관리
2. 시스템 아키텍처
- 앱: 사용자 쿼리 처리 및 MCP 서버, LLM 간 중개
- MCP 서버 연결: Postgres MCP 서버(데이터 쿼리), 시각화 MCP 서버(데이터 시각화)
- LLM 도구 호출: 쿼리 분석 후 필요한 MCP 서버에 요청
- 결과 통합: LLM 및 MCP 서버 결과를 사용자에게 반환
3. 개발 준비 사항
- Python 3.12 이상 설치 (uvicorn, fastapi 등 사용)
- Postgres DB 구성 및 테이블 스키마 설정
- Anthropic API 키 발급 및 환경 변수 설정
- Node.js 23.10 이상 설치 (Postgres MCP 서버 실행)
4. API 엔드포인트 예시
- /servers: 연결된 MCP 서버 목록 조회
- /tools: MCP 서버에서 추가된 도구 목록 조회
- /query: 사용자 쿼리 기반의 분석 및 시각화 생성
- 예시 쿼리: "List the top 3 organization id with the highest average messages count from metrics_rooms. Please generate chart visualization with type bar and also please give me analysis for that result."
- 응답: base64 인코딩된 차트 이미지 포함
5. 분석 결과 예시
- 상위 3개 조직의 평균 메시지 수:
- 1위: 51160f9a-253c-4db2-a564-80af1321874f
(25 메시지)
- 2위: b223aab1-68cc-49e6-9b52-b459a0c917e4
(20 메시지)
- 3위: b462ea35-c804-4cc6-b7a5-535023924ee1
(18 메시지)
- 핵심 관찰:
- 상위 3개 조직 간 평균 메시지 수 차이: 7 메시지
- 모든 조직의 평균 메시지 수가 고수준 유지
- 메시지 수 감소가 점진적으로 이루어짐
결론
- LLM + MCP 아키텍처를 활용한 AI 보고서 시스템은 사용자 친화적인 데이터 분석을 가능하게 함
- Python 3.12+, Postgres, Node.js 23.10+ 환경 구축이 필수적
- base64 인코딩된 차트를 통해 API 응답에 시각화 포함 가능
- 실제 구현 시 Anthropic API 키 및 MCP 서버 구성에 주의해야 함