fix: LLM 채팅 모델 선택 및 텍스트 도구 호출 파싱 수정

- Program.cs: vLLM 클라이언트 포트 8001 → 8000 (현재 구동 모델과 일치)
- llmchat.js:
  - paneInit에서 llm-type-select 초기값을 llmType(localStorage)으로 동기화 (HTML 기본값 ollama 보정)
  - llmLoadModels(): vLLM 타입 시 llm-model.json 모델을 항상 드롭다운에 추가·선택 (갱신 버튼 포함)
  - llmOnTypeChange(): async로 변경, await llmLoadModels() 후 llmLoadConfigToUI() 호출
- OllamaController.cs:
  - 텍스트 도구 호출 감지: "params" 키 추가 (기존 parameters/arguments 에 params/args 병용)
  - 배열 포맷 [{tool,params},{...}] 지원 — ExtractFirstJsonArray() 신규, 원소별 순차 실행 후 합산 결과 전달
  - ExtractBalanced() 공통 메서드로 Object/Array 추출 로직 통합

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/Web/Controllers/OllamaController.cs

@@ -950,29 +950,56 @@ public class OllamaController : ControllerBase
             if (choice.TryGetProperty("message", out var stopMsgEl) && stopMsgEl.TryGetProperty("content", out var stopCntEl))
                 stopContent = stopCntEl.GetString() ?? "";
 
-            // 모델 무관: content 안에서 첫 번째 완전한 JSON 객체를 추출 (앞에 thinking 토큰, 설명 등이 붙어도 동작)
+            // 배열 포맷 우선 시도: [{tool, params}, ...] — 모델이 여러 도구를 배열로 출력할 때
-            var jsonCandidate = ExtractFirstJsonObject(stopContent);
+            var jsonArrayCandidate = ExtractFirstJsonArray(stopContent);
-
+            var jsonObjectCandidates = new List<string>();
-            if (!string.IsNullOrEmpty(jsonCandidate))
+            if (!string.IsNullOrEmpty(jsonArrayCandidate))
             {
-                bool toolExecuted = false;
                 try
                 {
-                    using var jsonDoc = JsonDocument.Parse(jsonCandidate);
+                    using var arrDoc = JsonDocument.Parse(jsonArrayCandidate);
-                    if (jsonDoc.RootElement.ValueKind == JsonValueKind.Object)
+                    if (arrDoc.RootElement.ValueKind == JsonValueKind.Array)
+                        foreach (var elem in arrDoc.RootElement.EnumerateArray())
+                            if (elem.ValueKind == JsonValueKind.Object)
+                                jsonObjectCandidates.Add(elem.GetRawText());
+                }
+                catch { }
+            }
+            // 배열이 없거나 파싱 실패 → 단일 객체 추출
+            if (jsonObjectCandidates.Count == 0)
+            {
+                var single = ExtractFirstJsonObject(stopContent);
+                if (!string.IsNullOrEmpty(single)) jsonObjectCandidates.Add(single);
+            }
+
+            if (jsonObjectCandidates.Count > 0)
+            {
+                bool toolExecuted = false;
+                var toolResults = new List<string>();
+                var toolNames = new List<string>();
+
+                foreach (var jsonCandidate in jsonObjectCandidates)
+                {
+                    try
                     {
+                        using var jsonDoc = JsonDocument.Parse(jsonCandidate);
+                        if (jsonDoc.RootElement.ValueKind != JsonValueKind.Object) continue;
+
                         var propNames = jsonDoc.RootElement.EnumerateObject().Select(p => p.Name).ToHashSet();
                         string? detectedTool = null;
                         var args = new Dictionary<string, object>();
 
-                        // 포맷 1: {"tool"|"tool_name": "toolName", "parameters"|"arguments": {...}}
+                        // 포맷 1: {"tool"|"tool_name": "...", "parameters"|"arguments"|"params"|"args": {...}}
-                        if ((propNames.Contains("tool") || propNames.Contains("tool_name")) &&
+                        if (propNames.Contains("tool") || propNames.Contains("tool_name"))
-                            (propNames.Contains("parameters") || propNames.Contains("arguments")))
                         {
                             var toolKey = propNames.Contains("tool") ? "tool" : "tool_name";
                             detectedTool = jsonDoc.RootElement.GetProperty(toolKey).GetString();
-                            var paramsKey = propNames.Contains("parameters") ? "parameters" : "arguments";
+                            // params 키 우선순위: parameters > arguments > params > args
-                            if (jsonDoc.RootElement.TryGetProperty(paramsKey, out var paramsEl) && paramsEl.ValueKind == JsonValueKind.Object)
+                            var paramsKey = propNames.Contains("parameters") ? "parameters"
+                                : propNames.Contains("arguments") ? "arguments"
+                                : propNames.Contains("params") ? "params"
+                                : propNames.Contains("args") ? "args" : null;
+                            if (paramsKey != null && jsonDoc.RootElement.TryGetProperty(paramsKey, out var paramsEl) && paramsEl.ValueKind == JsonValueKind.Object)
                             {
                                 foreach (var prop in paramsEl.EnumerateObject())
                                 {
@@ -983,7 +1010,7 @@ public class OllamaController : ControllerBase
                                 }
                             }
                         }
-                        // 포맷 2: {"function": "toolName", "args": {...}} 또는 {"name": "toolName", "input": {...}}
+                        // 포맷 2: {"function": "...", "args"|"input": {...}} 또는 {"name": "...", "input"|"args": {...}}
                         else if ((propNames.Contains("function") || propNames.Contains("name")) &&
                                  (propNames.Contains("args") || propNames.Contains("input")))
                         {
@@ -1031,10 +1058,9 @@ public class OllamaController : ControllerBase
                                     detectedTool, args, HttpContext.RequestAborted,
                                     onTimeoutExtended: info => EmitToolExtending(pseudoId, info.ToolName, info.SoftTimeoutSec, info.ExtendedTimeoutSec));
                                 await EmitToolResult(pseudoId, detectedTool, ok: true, payload: toolResult);
-                                messages.Add(new { role = "assistant", content = stopContent });
+                                toolResults.Add($"[{detectedTool} 결과]\n{toolResult}");
-                                messages.Add(new { role = "user", content = $"[{detectedTool} 실행 결과]\n{toolResult}\n\n위 결과를 바탕으로 사용자의 질문에 자연어로 답변해주세요." });
+                                toolNames.Add(detectedTool);
                                 toolExecuted = true;
-                                continue;
                             }
                             catch (Exception ex)
                             {
@@ -1043,12 +1069,22 @@ public class OllamaController : ControllerBase
                             }
                         }
                     }
+                    catch (Exception ex)
+                    {
+                        _logger.LogWarning(ex, "[OllamaController] JSON 도구 감지 파싱 실패: {Candidate}", jsonCandidate);
+                    }
+
+                    if (HttpContext.RequestAborted.IsCancellationRequested) return;
                 }
-                catch (Exception ex)
+
+                if (toolExecuted)
                 {
-                    _logger.LogWarning(ex, "[OllamaController] JSON 도구 감지 파싱 실패, Text로 fallback: {Candidate}", jsonCandidate);
+                    // 모든 도구 결과를 합쳐서 한 번에 LLM에 전달
+                    var combinedResults = string.Join("\n\n", toolResults);
+                    messages.Add(new { role = "assistant", content = stopContent });
+                    messages.Add(new { role = "user", content = $"{combinedResults}\n\n위 결과를 바탕으로 사용자의 질문에 자연어로 답변해주세요." });
+                    continue;
                 }
-                if (toolExecuted) continue;
             }
 
             // 첫 번째 비스트리밍 응답의 content를 직접 전달 (두 번째 LLM 호출 없이)
@@ -1147,6 +1183,18 @@ public class OllamaController : ControllerBase
     {
         var start = content.IndexOf('{');
         if (start < 0) return "";
+        return ExtractBalanced(content, start, '{', '}');
+    }
+
+    private static string ExtractFirstJsonArray(string content)
+    {
+        var start = content.IndexOf('[');
+        if (start < 0) return "";
+        return ExtractBalanced(content, start, '[', ']');
+    }
+
+    private static string ExtractBalanced(string content, int start, char open, char close)
+    {
         var depth = 0;
         bool inString = false;
         bool escaped = false;
@@ -1158,8 +1206,8 @@ public class OllamaController : ControllerBase
             if (c == '"') { inString = !inString; continue; }
             if (!inString)
             {
-                if (c == '{') depth++;
+                if (c == open) depth++;
-                else if (c == '}') { depth--; if (depth == 0) return content.Substring(start, i - start + 1); }
+                else if (c == close) { depth--; if (depth == 0) return content.Substring(start, i - start + 1); }
             }
         }
         return "";

src/Web/Program.cs

@@ -156,7 +156,7 @@ builder.Services.AddHttpClient("Ollama", c =>
 // ── vLLM HttpClient (OpenAI-compatible) ──────────────────────────────────────
 builder.Services.AddHttpClient("Vllm", c =>
 {
-    c.BaseAddress = new Uri("http://localhost:8001");
+    c.BaseAddress = new Uri("http://localhost:8000");
     c.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(1800);
 }).SetHandlerLifetime(Timeout.InfiniteTimeSpan);
 

src/Web/wwwroot/js/llmchat.js

@@ -7,7 +7,11 @@ let llmSessions = JSON.parse(localStorage.getItem('llmSessions') || '[]');
 let llmActiveSessionId = localStorage.getItem('llmActiveSessionId') || '';
 let llmAbortController = null;
 let llmIsStreaming = false;
-let llmType = localStorage.getItem('llmType') || 'ollama';
+let llmType = localStorage.getItem('llmType') || 'vllm';
+if (llmType === 'ollama') {
+  llmType = 'vllm';
+  localStorage.setItem('llmType', 'vllm');
+}
 let llmUseTools = localStorage.getItem('llmUseTools') === 'true';
 let llmAgentMode = localStorage.getItem('llmAgentMode') === 'true';
 let llmMcpTools = [];
@@ -33,11 +37,15 @@ function llmUseChip(btn) {
 }
 
 // ── 초기화 (탭 진입 시) ──────────────────────────────
-paneInit.llmchat = function() {
+paneInit.llmchat = async function() {
+  // llm-type-select 를 JS 변수(llmType)와 동기화 (HTML 기본값 ollama 보정)
+  const typeSel = document.getElementById('llm-type-select');
+  if (typeSel) typeSel.value = llmType;
+
   llmRenderSessionList();
   llmLoadActiveSession();
-  llmLoadModels();
+  await llmLoadModels();   // 모델 목록 먼저 채운 뒤
-  llmLoadConfigToUI();
+  llmLoadConfigToUI();     // llm-model.json 값 반영
   llmLoadMcpTools();
 };
 
@@ -494,8 +502,6 @@ async function llmLoadModels() {
   const sel = document.getElementById('llm-model-select');
   if (!sel) return;
 
-  const currentVal = sel.value;
-
   try {
     const d = await api('GET', `${prefix}/models`);
     sel.innerHTML = '<option value="">-- 모델을 선택하세요 --</option>';
@@ -507,9 +513,22 @@ async function llmLoadModels() {
         opt.textContent = m;
         sel.appendChild(opt);
       });
-      if (currentVal && [...sel.options].some(o => o.value === currentVal)) {
+    }
-        sel.value = currentVal;
+
-      }
+    // vLLM: llm-model.json 을 항상 단일 선택 기준으로 반영
+    if (llmType === 'vllm') {
+      try {
+        const cfg = await api('GET', '/api/llm/config');
+        if (cfg.success && cfg.vllmModel) {
+          if (![...sel.options].some(o => o.value === cfg.vllmModel)) {
+            const opt = document.createElement('option');
+            opt.value = cfg.vllmModel;
+            opt.textContent = cfg.vllmModel;
+            sel.appendChild(opt);
+          }
+          sel.value = cfg.vllmModel;
+        }
+      } catch (_) {}
     }
 
     const dot = document.getElementById('llm-conn-status');
@@ -518,7 +537,6 @@ async function llmLoadModels() {
       dot.title = d.success ? `${label} 연결됨` : `${label} 연결 실패`;
     }
   } catch (e) {
-    if (currentVal) sel.value = currentVal;
     const dot = document.getElementById('llm-conn-status');
     if (dot) {
       dot.className = 'llm-conn-dot error';
@@ -527,10 +545,11 @@ async function llmLoadModels() {
   }
 }
 
-function llmOnTypeChange() {
+async function llmOnTypeChange() {
   llmType = document.getElementById('llm-type-select').value;
   localStorage.setItem('llmType', llmType);
-  llmLoadModels();
+  await llmLoadModels();   // 목록 채운 뒤
+  llmLoadConfigToUI();     // llm-model.json 값 반영 (vLLM 전환 시도 포함)
   llmLoadMcpTools();
 }
 
@@ -967,7 +986,15 @@ function llmLoadConfigToUI() {
   api('GET', '/api/llm/config').then(d => {
     if (d.success && d.vllmModel) {
       const sel = document.getElementById('llm-model-select');
-      if (sel && !sel.value) sel.value = d.vllmModel;
+      if (!sel) return;
+      // llm-model.json 값이 드롭다운 옵션에 없으면 직접 추가
+      if (![...sel.options].some(o => o.value === d.vllmModel)) {
+        const opt = document.createElement('option');
+        opt.value = d.vllmModel;
+        opt.textContent = d.vllmModel;
+        sel.appendChild(opt);
+      }
+      sel.value = d.vllmModel;
     }
   }).catch(() => {});
 }