250903 Langgraph로 만들었던 사용자 평가 기능들 MCP로 변환, 테스트 미진행 상태#1
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## 주요 개발 내용 - 🎯 MCP(Model Context Protocol) 기반 tool calling 시스템 구축 - 📚 사용자 학습 주제 파악을 위한 단순화된 평가 도구 개발 - 🤖 Ollama midm-2.0:base 모델과 LangGraph ReAct 에이전트 통합 ## 새로 추가된 파일들 - `CLAUDE.md`: 전체 개발 과정과 학습 내용 문서화 - `topic_assessment/`: 단순화된 주제 파악 시스템 - `topic_mcp_server.py`: MCP 서버 (identify_learning_topic 도구) - `simple_topic_client.py`: 대화형 클라이언트 - `test_topic.py`: 테스트 스크립트 - `mcp_basic_example.py`: MCP 학습용 기초 예제 코드 - `interactive_assessment_client.py`: 터미널 대화형 클라이언트 - `conversation_controller.py`: 대화 플로우 컨트롤러 ## 주요 개선사항 - 복잡한 다중 tool calling에서 단일 tool 방식으로 단순화 - MCP 응답 파싱 이슈 해결 (result.content[0].text 사용) - 직접 도구 호출 테스트로 디버깅 효율성 향상 ## 기술 스택 - MCP + LangChain + LangGraph + Ollama midm-2.0:base 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
## ✨ 주요 개선사항 ### 1️⃣ 단일 → 다중 도구 시스템 진화 - identify_learning_topic 하나 → assess_topic, assess_goal, assess_time, assess_budget 4개로 분리 - 각 단계별 독립적 평가 및 순차적 진행 (topic → goal → time → budget) - assessment_state로 전역 상태 관리 및 진행률 표시 (25% → 50% → 75% → 100%) ### 2️⃣ 사용자 확인 시스템 구현 - 문제: 시스템이 자동으로 다음 단계 진행 (사용자 동의 없이) - 해결: confirm_and_proceed 도구 + 명시적 사용자 확인 프로세스 - 플로우: confidence >= 0.8 → 확정 질문 → 사용자 확인 → 다음 단계 시작 ### 3️⃣ LLM 프롬프트 최적화 - 문제: confidence >= 0.8인데도 계속 세분화 질문 발생 - 해결: 강제 확정 규칙 + 금지 단어 명시 - 규칙: confidence >= 0.8이면 무조건 확정 질문, "구체적으로/어떤 분야" 등 금지 ### 4️⃣ 실제 테스트 완료 - TCP 모드 서버/클라이언트로 실시간 대화 테스트 - 발견된 문제들: 자동 확정, 무한 세분화 루프, 빈 화면, 일관성 부족 - 모든 문제 해결 완료 및 통일된 확정 패턴 적용 ## 📁 변경된 파일들 - topic_assessment/topic_mcp_server.py: 4개 독립 도구 + 사용자 확인 시스템 - topic_assessment/simple_topic_client.py: 다중 도구 지원 클라이언트 로직 - topic_assessment/tcp_topic_client.py: TCP 모드 테스트용 클라이언트 (신규) - CLAUDE.md: 전체 개발 과정 및 해결된 문제들 상세 기록 - agent.ipynb: 노트북 테스트 코드 업데이트 ## 🎯 다음 단계 1. 수정된 assess_goal 프롬프트 테스트 (최우선) 2. Topic → Goal → Time → Budget 전체 플로우 검증 3. 에러 처리 강화 및 사용자 경험 개선
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기존 langgraph로 구현했던 assessment 기능들을 MCP로 변환
** 안된것
** ToDo 예정