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13.5만 건의 스펙트럼 분석을 위한 MCP 서버 기반 FTIR 플랫폼 구축
How I Built an FTIR Analysis Platform with Claude (and What I Learned About AI-Assisted Development)
AI 요약
Context
기존 FTIR 분석 도구의 고비용 엔터프라이즈 패키지 의존성과 노후화된 Excel 매크로 기반 워크플로우로 인한 분석 효율 저하. 대규모 스펙트럼 데이터의 프로그래밍적 검색 및 도메인 지식 기반의 정밀 매칭 시스템 부재.
Technical Solution
- 6종 이상의 이기종 바이너리 및 표준 포맷(SPC, OPUS, JDX 등) 대응을 위한 전용 Parser 설계
- Peak Position과 허용 오차(±5~15 cm⁻¹)를 활용한 기하학적 매칭 알고리즘 구현
- AI 에이전트의 직접적인 도구 호출을 가능케 하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 기반 인터페이스 구축
- 2GB VPS 환경의 OOM 방지를 위한 Redis Caching 및 Library Lazy Loading 도입
- Cloudflare 타임아웃 해결을 위한 Server-sent events 기반의 진행 상황 보고 구조 설계
- 낮은 Peak 수에 따른 False Positive 방지를 위한 최소 Peak 임계값 및 Confidence Penalty 로직 추가
실천 포인트
1. AI 생성 코드의 Unit Test 통과 여부와 별개로 실제 도메인 데이터 기반의 Edge Case 검증 수행
2. 메모리 제약 환경에서 대규모 데이터셋 로드 시 Lazy Loading 및 Caching 전략 우선 검토
3. 외부 프록시(Cloudflare 등)의 Timeout 제한을 고려한 비동기 응답 또는 스트리밍 구조 설계