🏆45분
도전: 품질 검사 MCP Server 만들기
Day 1: MCP (Model Context Protocol)
도전: 품질 검사 MCP Server 만들기
AI Agent 심화 > Day 1: MCP (Model Context Protocol)
학습 목표
독립적으로 MCP Server를 설계하고 구현할 수 있다 제조 품질 도메인에 MCP를 적용할 수 있다
요구사항
품질 검사 데이터를 제공하는 MCP Server를 구현한다
Resources: 검사 기준서, 최근 검사 결과, SPC 데이터
Tools: 검사 결과 등록, 불량률 계산, SPC 이탈 판정
Prompts: 불량 원인 분석 템플릿, 시정조치 보고서 템플릿
Client에서 Server에 연결하여 전체 기능을 테스트한다
평가 기준
- • Resources가 3개 이상 정의되어 있는가
- • Tools가 3개 이상 정의되고 정상 동작하는가
- • Prompts가 2개 이상 정의되어 있는가
- • Client 연동 테스트가 정상적으로 수행되는가
- • 에러 처리가 적절한가 (존재하지 않는 리소스/도구 요청 시)
보너스
- • SPC 규칙(Nelson Rules) 중 2개 이상을 구현한다
- • LLM과 통합하여 자연어로 품질 데이터를 조회하는 Agent를 만든다
- • Streamable HTTP 방식으로 Server를 구현한다
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖품질 MCP 설계 리뷰AI 학습 팁
AI에게 품질 검사 MCP Server의 Tool 스펙을 검토받아 누락된 입출력 스키마나 에러 처리를 보완하세요.
제조 라인 품질 검사 MCP Server를 구현 중이다. 내가 작성한 Tool 목록(예: get_defect_report, trigger_inspection)의 입출력 JSON Schema가 완전한지, 누락된 엣지케이스(센서 타임아웃, 불량 코드 미정의)는 없는지 검토하고 개선안을 제시해줘.
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