데이터 인식 챗봇 개발: VoltAgent와 Peaka 통합

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, DevOps

대상자

AI 챗봇 개발자 및 Node.js/TypeScript 기반 애플리케이션 개발자(중간 수준)

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol)을 통해 VoltAgent와 Peaka를 통합, 실시간 데이터 쿼리 기능 구현
• @voltagent/core 및 @peaka/mcp-server-peaka 모듈을 사용한 데이터 중개 플랫폼 구축
• MCPConfiguration과 getTools() API를 통해 외부 데이터 소스와의 자동 연동 가능

섹션별 세부 요약

1. Peaka 소개

• 데이터 통합을 간소화하는 중개 플랫폼 제공
• 데이터베이스/스프레드시트 등 다양한 데이터 소스와의 연결 지원
• SQL 또는 자연어로 쿼리 가능, 복잡한 파이프라인 개발 없이 사용 가능

2. VoltAgent 아키텍처

• @voltagent/core 모듈을 기반으로 AI 애플리케이션 개발
• @voltagent/voice 및 @ai-sdk/openai 등 확장 모듈 지원
• VercelAIProvider와 gpt-4o-mini 모델 활용 가능
• VoltAgent Console을 통해 에이전트 모니터링 및 디버깅 지원

3. MCP 통합 구현

• MCPConfiguration 설정을 통해 Peaka 도구 연결

const mcp = new MCPConfiguration({
  id: "peaka-mcp",
  servers: {
    peaka: {
      type: "stdio",
      command: "npx",
      args: ["-y", "@peaka/mcp-server-peaka@latest"],
      env: { PEAKA_API_KEY: process.env.PEAKA_API_KEY }
    }
  }
});

• mcp.getTools() API로 Peaka 기능 목록 획득
• Agent 생성 시 Peaka 도구를 tools 파라미터로 전달

4. 실행 및 테스트

• .env 파일에 PEAKA_API_KEY 및 OPENAI_API_KEY 설정
• npm run dev 명령어로 서버 실행
• VoltAgent Console에서 챗봇 테스트:

- 질문 예시: "Hey, what was my Stripe balance yesterday?"

- Peaka가 실제 데이터를 쿼리한 후 결과를 챗봇으로 전달

결론

• MCP 프로토콜을 통해 실시간 데이터 쿼리 기능을 갖춘 챗봇 구축 가능
• VoltAgent Console을 활용한 디버깅 및 모니터링이 개발 효율성 향상에 기여
• Peaka와의 통합으로 복잡한 데이터 파이프라인 없이 간편한 데이터 중개 가능