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Dev.toAI/ML
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MCP 기반 6,700만 개 기업 데이터의 Deterministic Tooling 구현
Give your AI agent access to 67M Brazilian companies, free MCP server
AI 요약
Context
LLM의 외부 데이터 접근 시 발생하는 Hallucination 및 Captcha 기반 웹 스크래핑의 한계 존재. 특히 4GB 규모의 Brazilian 기업 공공 데이터셋을 로컬에서 처리하기 위한 복잡한 ETL 파이프라인 구축 비용이 과다한 상황.
Technical Solution
- Model Context Protocol(MCP) 채택을 통한 LLM-Tool 간 표준화된 인터페이스 구축
- Thin HTTP SDK와 MCP Server를 단일 패키지로 번들링하여 Python/Node.js 환경의 범용적 배포 구조 설계
- REST Endpoint를 래핑한 Deterministic Tool 세트를 제공하여 모델의 자율적인 Tool Composition 유도
- 4GB CSV 덤프 데이터를 고성능 인덱스로 최적화하여 밀리초 단위의 Lookup 성능 확보
- Typed Error Hierarchy(NotFoundError, RateLimitError, AuthError) 설계를 통한 LLM의 정확한 예외 처리 및 피드백 루프 생성
- SDK-first 접근법을 통해 MCP 런타임 없이도 기존 백엔드 시스템에서 직접 호출 가능한 유연한 아키텍처 구성
실천 포인트
- LLM 외부 데이터 연동 시 웹 검색보다 구조화된 API 기반 MCP 서버 도입 검토 - Python/TS 양방향 미러 패키지 설계를 통해 클라이언트 환경 제약 제거 - 모델이 오류를 인지하고 대응할 수 있도록 세분화된 Custom Exception 정의 적용 - 대규모 정적 데이터셋의 경우 LLM에 직접 입력하기보다 인덱싱된 API 툴로 노출