🦋 나만의 비서 나비

🧠 프로젝트 개요

**나만의 비서 나비(Nabi)**는 LangGraph ReAct 에이전트와 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 사용자의 일상을 돕는 AI 비서 애플리케이션입니다. Streamlit으로 구축된 웹 인터페이스를 통해 사용자와 상호작용하며, Upstage Solar LLM을 기반으로 작동합니다.

나비는 MCP를 통해 다양한 도구와 연동됩니다:

• 날씨 정보: 사용자의 현재 위치를 기반으로 날씨를 알려줍니다 (mcp_server_local.py).
• Google Workspace 연동: Google 계정 인증을 통해 Gmail 확인/검색/전송 및 Google Calendar 일정 조회/추가 기능을 제공합니다 (gsuite_mcp_server.py).
• 정보 검색 및 브리핑: Perplexity AI를 사용하여 웹 검색을 수행하고, 사용자가 설정한 관심 분야에 대한 최신 정보 보고서를 제공합니다 (pplx_search_mcp_server.py).

✨ 주요 기능

• 대화형 AI 비서: Upstage Solar LLM 기반의 자연스러운 대화 기능
• 날씨 정보 조회: 현재 위치 기반 실시간 날씨 정보 제공
• Google 계정 연동 (OAuth):
  • Gmail: 받은 편지함 확인, 이메일 검색, 이메일 작성 및 전송
  • Google Calendar: 다가오는 일정 확인, 새로운 일정 추가
• 관심 분야 보고서: 설정된 관심사에 대한 최신 정보 자동 브리핑
• 직접 웹 검색: Perplexity AI를 통한 실시간 정보 검색
• Streamlit 기반 웹 인터페이스: 사용자 친화적인 UI 제공

📦 DEMO

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🏗 아키텍처

1. Streamlit UI (app_KOR.py): 사용자와 상호작용하는 웹 프론트엔드.
2. LangGraph ReAct Agent: 사용자의 요청을 이해하고 적절한 도구를 선택 및 실행하는 핵심 로직 (Upstage Solar LLM 사용).
3. MCP 클라이언트 (langchain-mcp-adapters): LangGraph 에이전트와 MCP 서버 간의 통신을 중개.
4. MCP 서버 (mcp_server_*.py): 특정 기능을 제공하는 독립적인 프로세스.
   • weather: 날씨 정보 제공 (OpenWeatherMap API 사용)
   • gsuite: Gmail 및 Google Calendar 기능 제공 (Google API 사용)
   • pplx_search: 웹 검색 기능 제공 (Perplexity AI API 사용)
   • 참고: 현재 구현에서는 Streamlit 앱이 시작될 때 MultiServerMCPClient를 통해 이 서버들을 로컬에서 stdio 전송 방식으로 자동 실행하려고 시도합니다.

⚙️ 설치

1. 저장소 클론:

   git clone https://github.com/Minhokei/langgraph-mcp-agents.git # 실제 저장소 URL로 변경하세요
   cd langgraph-mcp-agents
   

2. 가상 환경 생성 및 의존성 설치 (uv 사용 권장):

   • uv가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치합니다: pip install uv
   • 가상 환경을 생성하고 활성화합니다:

     uv venv
     source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
     # .venv\Scripts\activate  # Windows
     

   • requirements.txt 파일의 의존성을 설치합니다:

     uv pip install -r requirements.txt
     

🛠 사전 준비: API 키 및 Google Cloud 설정

애플리케이션을 실행하기 전에 필요한 API 키와 Google Cloud 설정을 완료해야 합니다.

1. Google Cloud 설정:

   • Google Cloud Console (https://console.cloud.google.com/)에서 새 프로젝트를 생성하거나 기존 프로젝트를 사용합니다.
   • Gmail API와 Google Calendar API를 검색하여 "사용 설정"합니다.
   • "API 및 서비스" > "사용자 인증 정보"로 이동합니다.
   • "+ 사용자 인증 정보 만들기" > "OAuth 클라이언트 ID"를 선택합니다.
   • "애플리케이션 유형"으로 **"웹 애플리케이션"**을 선택합니다.
   • "승인된 리디렉션 URI" 섹션에서 "+ URI 추가"를 클릭하고 다음 URI를 모두 추가합니다(하나는 로컬 개발용, 다른 하나는 배포 시 필요할 수 있음):
     • http://localhost:8501/callback
     • (배포 시 사용할 URI, 예: https://your-app-domain.com/callback)
   • "만들기"를 클릭하면 클라이언트 ID와 클라이언트 보안 비밀이 표시됩니다. JSON 다운로드 버튼을 클릭하여 credentials.json 파일을 다운로드하고 프로젝트 루트 디렉토리에 저장합니다.
   • "OAuth 동의 화면"을 설정해야 할 수도 있습니다. 테스트 사용자를 추가하거나 앱을 게시해야 합니다.

2. API 키 준비:

   • Upstage AI API 키: https://console.upstage.ai/ 에서 가입하고 API 키를 발급받습니다.
   • OpenWeatherMap API 키: https://openweathermap.org/ 에서 가입하고 API 키를 발급받습니다 (무료 플랜 가능).
   • Perplexity AI API 키: https://docs.perplexity.ai/ 에서 가입하고 API 키를 발급받습니다.

🧾 .env 파일 설정

프로젝트 루트 디렉토리에 .env 파일을 생성하고, 다음과 같이 API 키와 설정을 입력합니다.

# .env

# Upstage API Key
UPSTAGE_API_KEY="여러분의 Upstage API 키"

# OpenWeatherMap API Key
WEATHERMAP_API_KEY="여러분의 OpenWeatherMap API 키"

# Perplexity AI API Key
PERPLEXITY_API_KEY="여러분의 Perplexity AI API 키"

# Google OAuth Credentials File Path
# Google Cloud Console에서 다운로드한 credentials.json 파일의 경로
# 예: GOOGLE_CREDENTIALS_PATH="./credentials.json" (프로젝트 루트에 저장한 경우)
GOOGLE_CREDENTIALS_PATH="여러분의 credentials.json 파일 경로"

# Google OAuth Redirect URI
# 로컬 개발 시: http://localhost:8501/callback
# 배포 시: 배포된 앱의 callback URI (Google Cloud Console에 등록한 URI와 일치해야 함)
REDIRECT_URI="http://localhost:8501/callback"

🚀 사용법

1. 가상 환경 활성화:

   source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
   # .venv\Scripts\activate  # Windows
   

2. Streamlit 애플리케이션 실행:

   streamlit run app_KOR.py
   

   앱이 실행되면 자동으로 MCP 서버들(weather, gsuite, pplx_search)을 로컬 프로세스로 실행하려고 시도합니다.

3. 웹 브라우저에서 앱 접속: 터미널에 표시된 URL(기본값: http://localhost:8501)로 접속합니다.

4. Google 계정 연동 (필요시):

   • 사이드바의 "Google 계정 연동" 섹션에서 "Google 계정 연동하기" 버튼을 클릭합니다.
   • Google 로그인 및 동의 화면을 진행합니다.
   • 성공적으로 연동되면 사이드바에 "✅ Google 계정이 연동되었습니다." 메시지가 표시됩니다. 이제 Gmail 및 캘린더 관련 기능을 사용할 수 있습니다.

5. 관심 분야 설정 (선택):

   • 사이드바의 "관심 분야 설정" 섹션에서 관심사를 입력하고 "관심 분야 저장" 버튼을 클릭합니다.
   • 저장 시 자동으로 해당 관심사에 대한 보고서 생성이 시작됩니다.

6. 나비 비서와 대화:

   • "🦋 나비 비서" 탭 하단의 입력창에 질문이나 요청을 입력합니다.
   • 나비는 질문을 분석하고 필요에 따라 연동된 도구(날씨, Gmail, 캘린더, 검색)를 사용하여 답변을 생성합니다.

7. 관심분야 보고서 확인:

   • "🔍 관심분야 보고서" 탭으로 이동합니다.
   • 관심 분야가 설정되어 있다면 자동으로 생성된 최신 정보 브리핑을 확인할 수 있습니다.
   • 하단의 입력창을 통해 직접 원하는 키워드로 웹 검색을 수행할 수도 있습니다.

📚 참고 및 기반 프로젝트

이 "나비 비서" 애플리케이션은 LangGraph와 MCP(Model Context Protocol)를 통합하는 방법을 보여주는 teddylee777/langgraph-mcp-agents 프로젝트를 참고하였습니다.

주요 참고 라이브러리는 다음과 같습니다:

• model-context-protocol: https://github.com/modelcontextprotocol
• langchain-mcp-adapters: https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참고하세요.