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Step 1: 통합 데이터 모델 & MCP Server
Day 5: 트러블슈팅 멀티에이전트 시스템 (주간 프로젝트)
Step 1: 통합 데이터 모델 & MCP Server
AI Agent 심화 > Day 5: 트러블슈팅 멀티에이전트 시스템 (주간 프로젝트)
학습 목표
설비/품질/생산 통합 데이터 모델을 설계한다 MCP Server로 시스템 데이터를 제공한다
Step 1: 데이터 기반 구축
모든 Agent가 사용할 데이터를 MCP Server로 제공한다.
데이터 모델
공장 데이터
├── 설비 데이터 (equipment)
│ ├── 설비 목록 + 상태
│ ├── 센서 실시간 값
│ └── 정비 이력
├── 품질 데이터 (quality)
│ ├── 라인별 불량률
│ ├── 불량 유형 분석
│ └── SPC 데이터
└── 생산 데이터 (production)
├── 라인별 생산 실적
├── 계획 대비 달성률
└── 납기 현황구현 범위
- 3개 도메인의 MCP Resources 정의
- 핵심 Tools 정의 (상태 조회, 알림 생성, 긴급 정지)
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • 이 MCP Server는 프로젝트의 데이터 레이어입니다
- • 모든 A2A Agent가 이 Server의 Tools를 사용합니다
- • Resources는 정보 조회, Tools는 액션 수행에 사용합니다
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖통합 데이터 모델 + MCP Server 생성AI 학습 팁
AI에게 설비·품질·생산 통합 데이터 클래스와 각 도메인 Resource/Tool을 노출하는 MCP Server 뼈대를 함께 생성시키세요.
Python dataclass로 제조 설비·품질·생산 통합 데이터 모델을 정의하고, 이 모델의 데이터를 제공하는 MCP Server를 작성해줘. Resources(설비상태·품질지표·생산계획)와 Tools(알람생성·설비재시작·보고서요청)를 포함하고 타입 힌트를 완전히 달아줘.
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