팀 RAG 봇 MCP 서버

OpenAI Assistant API를 활용한 팀 RAG 봇을 MCP(Model Context Protocol) 서버 패키지로 구현한 프로젝트입니다.

기능

• OpenAI Assistant API를 통한 질문 응답 기능
• MCP 프로토콜을 통한 쉬운 접근
• 대화 스레드 관리
• 파일 첨부 지원
• 조직 내 누구나 쉽게 설정하고 사용 가능

설치 방법

npm 패키지 설치 (사용자)

npm install -g @your-org/mcp-server-rag-bot

또는 npx로 직접 실행:

npx @your-org/mcp-server-rag-bot

개발 환경 설정 (개발자)

1. 저장소 클론

git clone <repository-url>
cd mcp-server-rag-bot

2. 의존성 설치

npm install

3. 환경 변수 설정

.env.example 파일을 .env로 복사하고 필요한 값을 설정합니다:

cp .env.example .env

.env 파일을 열고 다음 값들을 설정합니다:

• OPENAI_API_KEY: OpenAI API 키
• ASSISTANT_ID: OpenAI Assistant ID

실행 방법

npm start

또는

node index.js

MCP 서버 구성 방법

조직 내 사용자들은 .mcprc.json 파일을 통해 쉽게 MCP 서버를 구성할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "rag-bot": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@your-org/mcp-server-rag-bot"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
        "ASSISTANT_ID": "YOUR_ASSISTANT_ID_HERE"
      }
    }
  }
}

사용 방법

MCP를 지원하는 AI 도구(예: Cascade)에서 rag-bot을 MCP 서버로 선택하면 팀 RAG 봇의 기능을 사용할 수 있습니다.

함수

현재 다음 함수가 구현되어 있습니다:

• ask_question: 질문에 대한 응답을 가져옵니다.
  • 파라미터:
    • question: 사용자 질문 (필수)
    • thread_id: 기존 대화 스레드 ID (선택사항)
    • file_ids: 첨부할 파일 ID 목록 (선택사항)
    • temperature: 응답의 창의성 조절 (0.0~2.0, 선택사항)

GitHub 패키지 레지스트리에 배포

1. 접근 토큰 설정

echo "//npm.pkg.github.com/:_authToken=YOUR_GITHUB_TOKEN" > ~/.npmrc
echo "@your-org:registry=https://npm.pkg.github.com" >> ~/.npmrc

2. 패키지 배포

npm publish

라이선스

MIT