windpacer/ExperionCrawler
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feat: P&ID 연결 분석, LLM 에이전트 모드, KB 확장, MCP 서버 리팩토링

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- P&ID: 연결 분석 API, Prefix 규칙 관리, 카테고리 분류, DXF 그래프 빌드
- LLM: 대화 요약, tool card 영구 보존, 시계열 차트(uPlot), 에이전트 모드
- KB: 청크 미리보기, Field Instrument Inference, 인증/Qdrant 클라이언트
- MCP: 서버 기능 확장, 파이프라인 수정, timeout 개선
- Frontend: P&ID UI, LLM UI, KB UI, OPC UA Write 탭 추가
- 설정: AGENTS.md, plant_context, README, opencode.json 업데이트
- 정리: 진단 체크리스트 문서 삭제
This commit is contained in:
windpacer
2026-05-21 23:36:57 +09:00
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commit 302183c97e
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278
mcp-server/server.py
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@@ -104,6 +104,24 @@ def _llm():
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
def _strip_think(text: str) -> str:
"""Qwen/DeepSeek 계열 모델의 <think>...</think> reasoning 블록 제거"""
if not text:
return text
for tag in ("think", "skip", "reason"):
pat = re.compile(rf"</?{tag}>.*?</?{tag}>", re.DOTALL)
text = pat.sub("", text).strip()
# 태그가 열렸으나 닫히지 않은 경우 (truncated) — 태그부터 끝까지 제거
for tag in ("think", "skip", "reason"):
if f"<{tag}>" in text and f"</{tag}>" not in text:
idx = text.index(f"<{tag}>")
text = text[:idx].strip()
if f"</{tag}>" in text and f"<{tag}>" not in text:
idx = text.index(f"</{tag}>") + len(f"</{tag}>")
text = text[idx:].strip()
return text
# ── PaddleOCR 싱글톤 (PDF fallback용) ──────────────────────────────────────────
@lru_cache(maxsize=1)
@@ -603,8 +621,8 @@ async def _get_db_connection():
def _validate_sql(sql: str) -> tuple[bool, str]:
"""SQL 안전 검증 — SELECT/WITH만 허용, 위험 키워드 차단."""
if len(sql) > 2000:
return False, "쿼리 길이 2000자를 초과했습니다."
if len(sql) > 4000:
return False, "쿼리 길이 4000자를 초과했습니다."
dangerous = ['EXEC', 'DROP', 'DELETE', 'UPDATE', 'INSERT', 'ALTER', 'CREATE', 'GRANT', 'REVOKE', 'TRUNCATE', 'COPY']
sql_upper = sql.upper()
for kw in dangerous:
@@ -635,85 +653,22 @@ def _apply_sql_guards(sql: str, max_rows: int = SQL_MAX_ROWS) -> str:
return f"SELECT * FROM ({s}) _capped LIMIT {max_rows}"
# DB 스키마 — LLM SQL 생성 시 컨텍스트로 사용
# Compact DB schema for LLM SQL generation
_DB_SCHEMA = """
PostgreSQL 시계열 데이터베이스 스키마
Tables:
history_table(tagname TEXT, value TEXT, recorded_at TIMESTAMPTZ)
realtime_table(tagname TEXT, livevalue TEXT, timestamp TIMESTAMPTZ)
tag_metadata(base_tag TEXT, attribute TEXT, value TEXT)
event_history_table(tagname TEXT, prev_value TEXT, curr_value TEXT, event_type TEXT, event_time TIMESTAMPTZ, duration_seconds INT)
테이블: history_table (시계열 이력)
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자, 예: 'ficq-6113.pv') — 대소문자 구분
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
value TEXT - 측정값, 수치 연산 시 ::double precision 캐스트 필요
recorded_at TIMESTAMPTZ - 기록 시각(UTC), 스냅샷 주기 약 60초
Views:
v_tag_summary(base_tag TEXT, pv TEXT, sp TEXT, op TEXT, description TEXT, area TEXT)
테이블: realtime_table (실시간 최신값)
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자)
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
livevalue TEXT - 현재값
timestamp TIMESTAMPTZ - 최종 갱신 시각
테이블: tag_metadata (태그 메타데이터 - 변경 드묾)
base_tag TEXT - 기본 태그명 (예: 'ficq-6101', 'xv-6124')
attribute TEXT - 속성명 ('desc', 'area')
value TEXT - 메타데이터 값
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
loaded_at TIMESTAMPTZ - 마지막 로드 시각
테이블: event_history_table (디지털 포인트 상태 변경 이벤트)
id BIGSERIAL - PK
tagname TEXT - 태그명 (소문자)
node_id TEXT
prev_value TEXT - 직전 값
curr_value TEXT - 현재 값
event_type TEXT - 'ALARM' / 'TRIP' / 'NORMAL' / 'RUN' / 'CHANGE'
event_time TIMESTAMPTZ - 이벤트 발생 시각(UTC)
area TEXT - tag_metadata.area 복사본
section TEXT - 태그명 패턴에서 추출한 차수(예: '6-1차')
duration_seconds INT - 직전 상태에서 머문 시간
metadata JSONB - 부가 정보 (interlock 등)
created_at TIMESTAMPTZ
뷰: v_tag_summary (실시간값 + 메타데이터 통합 뷰)
base_tag TEXT - 기본 태그명
pv TEXT - 현재 프로세스 값
sp TEXT - 설정값
op TEXT - 출력값
instate0 TEXT - 상태 비트 0 (true/false)
instate1 TEXT - 상태 비트 1 (true/false)
instate2 TEXT - 상태 비트 2 (true/false)
description TEXT - 장비 설명 (tag_metadata.desc)
area TEXT - 소속 플랜트 (tag_metadata.area)
새로운 태그 타입:
- 아날로그: ficq-6101.pv/sp/op (Double)
- 디지털 XV: xv-6124.pv/op (Int32), xv-6124.instate0~7 (Boolean)
- Pump: p-6102.pv/op (Int32), p-6102.instate0~7 (Boolean)
- 메타데이터: desc (String), area (Enum)
BCD 상태 조회 팁:
- instate0~7은 Boolean (true/false)
- pv 값이 EnumValueType 형식인 경우 `{코드 | DisplayName | }`에서 DisplayName으로 상태 확인 가능
- v_tag_summary 뷰를 사용하면 실시간값+메타데이터 한 번에 조회 가능
N분 간격 집계 공식 (time_bucket 금지, date_trunc 사용):
1분 버킷: date_trunc('minute', recorded_at) AS bucket
2분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket
5분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/300)*300) AS bucket
10분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/600)*600) AS bucket
N분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket
예시 (2분 간격, 여러 태그):
SELECT to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket,
tagname, AVG(value::double precision) AS avg_val
FROM history_table
WHERE tagname IN ('tag1', 'tag2')
AND recorded_at >= NOW() - INTERVAL '3 hours'
GROUP BY bucket, tagname ORDER BY bucket, tagname
규칙:
- SELECT만 허용 (INSERT/UPDATE/DELETE/DROP 등 불가)
- tagname은 모두 소문자로 정확히 입력
- value 컬럼은 TEXT이므로 집계 시 ::double precision 캐스트 필수
- time_bucket 함수 사용 금지 — 위의 to_timestamp/FLOOR/EPOCH 공식 사용
Rules:
- SELECT only. tagname lowercase exact match.
- value is TEXT; cast ::double precision when aggregating.
- time_bucket() banned. For N-min buckets: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60))
- KST input = UTC-9 in DB.
"""
# ── RAG 도구 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
@@ -774,7 +729,8 @@ def ask_iiot_llm(question: str, context: str = "") -> str:
max_tokens=2048,
temperature=0.1,
)
return resp.choices[0].message.content or "(응답 없음)"
content = resp.choices[0].message.content or "(응답 없음)"
return _strip_think(content)
@mcp.tool()
@@ -1184,22 +1140,13 @@ async def query_with_nl(question: str) -> str:
system = (
"You are a PostgreSQL SQL expert.\n"
"Convert the user's question into a SELECT SQL using the schema below.\n"
"IMPORTANT rules:\n"
"- Use ONLY PostgreSQL syntax. No DATE_FORMAT, no INTERVAL N DAY.\n"
"- Time column is 'recorded_at' (TIMESTAMPTZ). Do NOT use 'timestamp'.\n"
"- NEVER use time_bucket(). For N-minute buckets use to_timestamp/FLOOR/EPOCH formula.\n"
"- INTERVAL rule:\n"
" * If the question specifies an interval (e.g. '2분 간격', '5-minute interval'):\n"
" use: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket\n"
" with GROUP BY bucket, tagname and AVG(value::double precision) AS avg_val\n"
" * If NO interval is specified: SELECT recorded_at, tagname, value — NO GROUP BY.\n"
"- Current year is 2026. '4월 27일' means 2026-04-27.\n"
"- All times in DB are UTC. Korean input is KST (UTC+9). Convert: KST 12:00 = UTC 03:00.\n"
"- value column is TEXT; cast with ::double precision only when aggregating.\n"
"- All tagnames are lowercase (e.g. 'ficq-6113.pv'). Match exactly.\n"
"- PostgreSQL LIKE: dot has no special meaning, no escaping needed.\n"
"- Return ONLY the SQL statement. No explanation, no markdown.\n\n"
"Convert the user's question into a SELECT SQL.\n"
"Return ONLY the SQL. No explanation, no markdown, NO <think> tags.\n"
"Use PostgreSQL syntax. tagname lowercase exact match.\n"
"value is TEXT; cast ::double precision when aggregating.\n"
"KST input = UTC-9. Example: KST 12:00 = UTC 03:00.\n"
"For N-min buckets: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)).\n"
"No GROUP BY if no interval specified.\n\n"
f"{_DB_SCHEMA}"
)
@@ -1216,7 +1163,7 @@ async def query_with_nl(question: str) -> str:
)
resp = await asyncio.to_thread(_call_llm)
sql = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
sql = _strip_think(resp.choices[0].message.content or "").strip()
# 마크다운 코드 블록 제거
if sql.startswith("```"):
lines = sql.splitlines()
@@ -1319,6 +1266,139 @@ async def find_tags(query: str, area: str | None = None, top_k: int = 20) -> str
conn.close()
@mcp.tool()
async def trace_connections(start_tag: str, direction: str = "downstream", max_depth: int = 20) -> str:
"""pid_equipment 테이블의 from_tag/to_tag를 활용해 장비 연결 경로를 추적.
사용 시점: "스팀 경로 설명해줘", "원료 흐름 따라가줘", "T-203에서 어디로 가?" 같은 질문.
개별 태그 검색 + SQL 조합(10+ 라운드) → trace_connections 1회 호출로 대체.
Args:
start_tag: 시작 태그명 (예: 'FT-6115', 'T-203')
direction: 'downstream'(하류) 또는 'upstream'(상류). 기본 downstream.
max_depth: 최대 추적 깊이 (기본 20)
Returns:
JSON: { success, start_tag, direction, path: [{step, from_tag, to_tag, role, tag_no}] }
"""
conn = None
try:
start_tag = start_tag.strip().upper()
direction = direction.strip().lower()
if direction not in ("downstream", "upstream"):
return json.dumps({"success": False, "error": "direction은 'downstream' 또는 'upstream'"}, ensure_ascii=False)
conn = await _get_db_connection()
with conn.cursor() as cur:
cur.execute(f"SET statement_timeout = {SQL_STATEMENT_TIMEOUT_MS}")
def _split_tags(tag_str):
if not tag_str:
return []
return [t.strip() for t in tag_str.split(',') if t.strip()]
def _build_or_condition(tags):
if not tags:
return "", []
conditions = []
params = []
for t in tags:
conditions.append("from_tag LIKE %s")
params.append(f'%{t}%')
conditions.append("tag_no = %s")
params.append(t)
return f"({' OR '.join(conditions)})", params
def _trace_downstream(current_tags, visited, depth):
if depth > max_depth or not current_tags:
return
or_clause, params = _build_or_condition(current_tags)
if not or_clause:
return
cur.execute(f"""
SELECT tag_no, from_tag, to_tag, role
FROM pid_equipment
WHERE {or_clause}
ORDER BY tag_no
""", params)
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
tag_no = row[0]
if tag_no in visited:
continue
visited.add(tag_no)
path.append({
"step": len(path) + 1,
"tag_no": tag_no,
"from_tag": row[1],
"to_tag": row[2],
"role": row[3],
})
next_tags = _split_tags(row[2])
_trace_downstream(next_tags, visited, depth + 1)
path = []
visited = set()
visited.add(start_tag)
start_tags = _split_tags(start_tag)
_trace_downstream(start_tags, visited, 0)
# upstream
if direction == "upstream":
def _trace_upstream(current_tags, visited, depth):
if depth > max_depth or not current_tags:
return
conditions = []
params = []
for t in current_tags:
conditions.append("to_tag LIKE %s")
params.append(f'%{t}%')
conditions.append("tag_no = %s")
params.append(t)
if not conditions:
return
or_clause = f"({' OR '.join(conditions)})"
cur.execute(f"""
SELECT tag_no, from_tag, to_tag, role
FROM pid_equipment
WHERE {or_clause}
ORDER BY tag_no
""", params)
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
tag_no = row[0]
if tag_no in visited:
continue
visited.add(tag_no)
path.append({
"step": len(path) + 1,
"tag_no": tag_no,
"from_tag": row[1],
"to_tag": row[2],
"role": row[3],
})
prev_tags = _split_tags(row[1])
_trace_upstream(prev_tags, visited, depth + 1)
path = []
visited = set()
visited.add(start_tag)
start_tags = _split_tags(start_tag)
_trace_upstream(start_tags, visited, 0)
return json.dumps({
"success": True,
"start_tag": start_tag,
"direction": direction,
"path": path,
}, ensure_ascii=False, indent=2)
except Exception as e:
return json.dumps({"success": False, "error": f"연결 추적 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
finally:
if conn:
conn.close()
@mcp.tool()
async def query_events(
tag_name: str | None = None,
@@ -1540,7 +1620,7 @@ async def summarize_events(
try:
resp = await asyncio.to_thread(_call)
summary = resp.choices[0].message.content or "(요약 없음)"
summary = _strip_think(resp.choices[0].message.content) or "(요약 없음)"
except Exception as e:
summary = f"(LLM 요약 실패: {e})"
@@ -1626,7 +1706,7 @@ async def generate_status_report(area: str | None = None, hours: int = 24) -> st
try:
resp = await asyncio.to_thread(_call)
report = resp.choices[0].message.content or "(보고서 생성 실패)"
report = _strip_think(resp.choices[0].message.content) or "(보고서 생성 실패)"
except Exception as e:
report = f"(LLM 보고서 실패: {e})"
@@ -1845,7 +1925,7 @@ async def parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
resp = await asyncio.to_thread(_call_llm)
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
raw = _strip_think(resp.choices[0].message.content or "").strip()
# 마크다운 코드 블록 제거
if raw.startswith("```"):