Data MCP / API 플랫폼

AI 서비스를 위한 고품질 데이터 공급 플랫폼

핵심 가치 제안

Data MCP/API 플랫폼은 AI와 Agent 기반 서비스에 필수적인 고품질, 구조화된 데이터를 쉽고 빠르게 제공합니다. 개발자들이 데이터 문제보다 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 지원합니다.

주요 특징

• 다양한 데이터 접근 방식

  • MCP(Model Context Protocol) - Claude, Cursor 등과 직접 연동
  • REST API - 기존 애플리케이션과 쉽게 통합
  • LangChain Agent - 개발 프레임워크와 즉시 연동

• AI 최적화된 데이터

  • 유사도 검색을 위한 벡터 임베딩
  • 명확한 스키마를 가진 구조화된 형식
  • 지속적인 데이터 갱신 및 품질 관리

• 개발자 중심 경험

  • 간편한 통합 및 사용법
  • 상세한 문서와 예제 코드
  • 빠른 시작을 위한 튜토리얼

시스템 아키텍처

flowchart TD
    Pipeline["데이터 파이프라인<br/>(LlamaIndex, Qdrant, Neo4j)"] -->|구조화된 데이터| Server["MCP 서버<br/>(n8n, MCP SDK)"] -->|API/도구 노출| Management["MCP 통합 관리<br/>(plugged.in)"] -->|통합 액세스 제공| Demo["데모 Agent<br/>(Langflow, Vercel AI SDK)"]

문서 구성

개요 문서

• 프로젝트 배경 - AI 데이터 공급 플랫폼의 필요성과 비전
• 문제 정의와 해결 방안 - AI 개발자가 겪는 데이터 문제와 우리의 솔루션

비즈니스 문서

• 사업화 전략 - 범용/니치 데이터 접근법과 단계별 사업화 계획
• 리스크 분석 - 주요 리스크 요인과 대응 전략

기술 문서

• 시스템 아키텍처 - 데이터 파이프라인부터 데모 Agent까지 전체 시스템 구조

시작하기

1. 시스템 아키텍처를 검토하여 전체 시스템 구성 이해하기
2. 각 컴포넌트별 상세 구현 방법은 기술 문서 참조
3. 데모 Agent를 통해 실제 데이터 활용 예시 확인

프로젝트 현황

현재 초기 개발 단계로, 프로젝트 문서화 및 개념 증명(PoC) 작업이 진행 중입니다. 관심 있으신 개발자나 파트너사는 문의 바랍니다.

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GitHub Pages

이 문서는 GitHub Pages에서 확인할 수 있습니다:
https://vlock-neo-jung.github.io/project-x

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