feat: Phase 6 보강 도구 5종 (find_tags, query_events, active_alarms, summarize_events, generate_status_report)
이벤트 중심 도구와 LLM 요약/보고서 도구를 추가해 채팅에서
"활성 알람", "교대 보고서", "이벤트 요약" 같은 운전원 요청을 처리.
신규 MCP 도구 (mcp-server/server.py):
- find_tags(query, area?, top_k):
v_tag_summary 뷰 기반. base_tag 또는 description ILIKE 매칭.
PV/SP/OP/설명/area 함께 반환.
- query_events(tag_name?, event_type?, area?, since?, until?, limit):
event_history_table 필터 조회. since/until 미지정 시 최근 24h.
event_type은 ALARM/TRIP/NORMAL/RUN/CHANGE 5종.
- active_alarms(area?, limit):
DISTINCT ON (tagname)으로 태그별 최신 이벤트 추출 후
ALARM/TRIP만 반환 (NORMAL 들어왔으면 자동 해제).
- summarize_events(since?, area?, event_type?, max_events, focus?):
query_events 결과를 LLM에 넣어 한국어 6~10줄 구조화 요약
(현황/알람/패턴/권고) + by_type/by_area 통계.
- generate_status_report(area?, hours):
활성 알람 + 최근 이벤트 통계/표본을 LLM에 넘겨
교대 보고서 형식(요약/알람/이벤트분석/권고) 마크다운 생성.
윈도우 1~168시간, 기본 24시간.
공통:
- prepared statement(파라미터 바인딩)로 SQL 인젝션 방지
- SET statement_timeout = SQL_STATEMENT_TIMEOUT_MS 적용
- _DB_SCHEMA에 event_history_table 정의 추가 (NL2SQL 인지용)
시스템 프롬프트 (OllamaController):
- ToolGuideKo에 신규 5종 + search_kb + event_type 5종 명시
- run_sql 자동 가드(LIMIT/timeout) 안내 추가
검증:
- dotnet build: 경고 0건, 에러 0건
- python3 -m py_compile: OK
- import server 후 5개 도구 attribute 확인
런타임:
- mcp-server 재시작 시 신규 도구 자동 인식
- 클라이언트는 ListToolsAsync로 동적 수집 — 추가 작업 불필요
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
windpacer
55
CLAUDE.md
55
CLAUDE.md
@@ -142,7 +142,7 @@
|
||||
- Qdrant 5개 컬렉션 생성 확인 — `curl http://localhost:6333/collections`
|
||||
|
||||
#### 잔여 작업
|
||||
- Phase 6 (보강 도구): `query_events`, `summarize_events`, `active_alarms`, `find_tags`, `generate_status_report` (~~`run_sql` LIMIT/timeout~~ → 완료, 아래 참조)
|
||||
- ~~Phase 6 (보강 도구)~~ → 완료 (2026-05-14 두 섹션 아래 참조)
|
||||
- Phase 7 (옵션): NL2SQL 의도 라우터, 대화 요약, 에이전트 모드, KB 청크 미리보기 UI
|
||||
- Phase 5 후순위: 시계열 미니 스파클라인, 툴 카드 메시지 영구 보존
|
||||
- 결정 보류: 현장 재고 데이터 출처, 임베딩 모델 BGE-M3 마이그레이션
|
||||
@@ -198,6 +198,59 @@
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### Phase 6 보강 도구 5종 추가 (2026-05-14)
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||||
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||||
#### 배경
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||||
운전원이 채팅으로 "지금 활성 알람 뭐 있어?", "오늘 6-1차 area 이벤트 요약해줘", "교대 시작 보고서 만들어줘" 등을 묻는 경우 단순 SQL 조회만으로는 부족. 이벤트 중심 도구와 LLM 요약/보고서 도구가 필요.
|
||||
|
||||
#### 신규 MCP 도구
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||||
|
||||
| 도구 | 입력 | 동작 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| `find_tags(query, area?, top_k=20)` | 자연어 일부 | `v_tag_summary` 뷰에서 `base_tag` 또는 `description` ILIKE 매칭, 옵션 area 필터. PV/SP/OP/설명/area 함께 반환 |
|
||||
| `query_events(tag_name?, event_type?, area?, since?, until?, limit=100)` | 필터 조건 | `event_history_table`에서 시간/태그/타입/area 필터로 조회. since/until 미지정 시 최근 24시간 |
|
||||
| `active_alarms(area?, limit=100)` | area 옵션 | `DISTINCT ON (tagname)` + `WHERE event_type IN ('ALARM','TRIP')`로 태그별 최신 이벤트가 알람/트립인 것만 |
|
||||
| `summarize_events(since?, area?, event_type?, max_events=200, focus?)` | 범위 + 강조점 | `query_events` 결과를 LLM에 넣어 한국어 6~10줄 구조화 요약 (현황/알람/패턴/권고) + 통계 |
|
||||
| `generate_status_report(area?, hours=24)` | area + 윈도우 | 활성알람 + 최근 이벤트 통계 + 표본을 LLM에 넘겨 교대 보고서 형식(요약/알람/이벤트분석/권고) 마크다운 생성 |
|
||||
|
||||
모두 `SET statement_timeout = 30000` 적용, prepared statement(파라미터 바인딩)으로 SQL 인젝션 방지.
|
||||
|
||||
#### 수정 파일
|
||||
|
||||
| 파일 | 수정 내용 |
|
||||
|------|----------|
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||||
| `mcp-server/server.py` | "Phase 6 보강 도구" 섹션 추가 — 5개 `@mcp.tool()` 함수 + `_VALID_EVENT_TYPES` 상수. `_DB_SCHEMA` 컨텍스트에 `event_history_table` 정의 추가 (NL2SQL이 인지하도록) |
|
||||
| `src/Web/Controllers/OllamaController.cs` | `ToolGuideKo` 갱신 — `find_tags / query_events / active_alarms / summarize_events / generate_status_report / search_kb` 항목 추가, event_type 5종 명시, `run_sql` 자동 가드 안내 |
|
||||
|
||||
#### 설계 결정
|
||||
|
||||
| 항목 | 결정 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 알람 정의 | "활성 알람 = 태그의 최신 이벤트가 ALARM 또는 TRIP" — NORMAL이 들어오면 자동 해제. 최근 30일 윈도우로 DISTINCT ON 처리 |
|
||||
| 이벤트 타입 | `DigitalEventDetectorService.DetermineEventType` 그대로 — TRIP/ALARM/NORMAL/RUN/CHANGE 5종 |
|
||||
| LLM 모델 | `VLLM_MODEL`(현재 Qwen3.6-27B-FP8) 공용. summarize: max_tokens 1200, report: 2048 |
|
||||
| 보고서 윈도우 | 1~168시간(최대 7일), 기본 24시간 |
|
||||
| 도구 노출 | 클라이언트가 `McpService.ListToolsAsync`로 동적 수집 → 새 도구는 mcp-server 재시작만으로 자동 등록 |
|
||||
| 시스템 프롬프트 | `ToolGuideKo`에 도구 + event_type 5종 명시해 LLM이 적절한 도구를 선택하도록 유도 |
|
||||
|
||||
#### 빌드/검증 결과
|
||||
- `dotnet build`: 경고 0건, **에러 0건**
|
||||
- `python3 -m py_compile mcp-server/server.py mcp-server/worker/nl2sql_worker.py`: OK
|
||||
- `import server` 후 5개 도구 모두 attribute로 노출 확인
|
||||
|
||||
#### 런타임 셋업
|
||||
- `mcp-server` 재시작 필요 — 5개 신규 도구 인식
|
||||
- 클라이언트(채팅 #13)는 도구 토글 ON 상태에서 자동으로 새 도구 함수 시그니처 노출
|
||||
|
||||
#### 잔여 (이 커밋 이후)
|
||||
- Phase 7 (옵션): NL2SQL 의도 라우터, 대화 요약, 에이전트 모드, KB 청크 미리보기 UI
|
||||
- Phase 5 후순위: 시계열 미니 스파클라인, 툴 카드 메시지 영구 보존
|
||||
- 결정 보류: 현장 재고 데이터 출처, 임베딩 모델 BGE-M3 마이그레이션
|
||||
|
||||
→ Phase 6 모두 완료. CLAUDE.md 첫 잔여 작업 항목에서 Phase 6 줄 삭제 가능.
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### 기능 추가 — OPC UA 서버 기능 (2026-04-15)
|
||||
|
||||
#### 배경
|
||||
|
||||
@@ -382,6 +382,20 @@ PostgreSQL 시계열 데이터베이스 스키마
|
||||
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
|
||||
@@ -890,6 +904,392 @@ async def query_with_nl(question: str) -> str:
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, default=str)
|
||||
|
||||
|
||||
# ── Phase 6 보강 도구 (이벤트/태그/보고서) ─────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_VALID_EVENT_TYPES = ("ALARM", "TRIP", "NORMAL", "RUN", "CHANGE")
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
async def find_tags(query: str, area: str | None = None, top_k: int = 20) -> str:
|
||||
"""태그 검색 — base_tag/설명(desc)/area 통합 검색 (v_tag_summary 뷰 기반).
|
||||
|
||||
사용 시점: 사용자가 "온도", "Tower 1 압력", "운전 중인 펌프" 같은 자연어로
|
||||
태그를 지칭할 때 실제 base_tag(예: 'ti-6101', 'p-6102')를 역으로 찾기 위해.
|
||||
|
||||
get_tag_metadata와 차이: 단순 tagname LIKE만 보지 않고 description/area에도
|
||||
매칭하며, 현재 PV/SP/OP/description/area를 함께 반환.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
query: 검색어 (base_tag 또는 description 부분 일치, 대소문자 무시)
|
||||
area: (선택) area 필터 (예: 'tower-1', 'utility'). NULL이면 전체
|
||||
top_k: 반환 태그 수 (기본 20, 최대 100)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, query, count, tags: [{base_tag, pv, sp, op, description, area}] }
|
||||
"""
|
||||
conn = None
|
||||
try:
|
||||
top_k = max(1, min(top_k, 100))
|
||||
q = f"%{query.strip()}%"
|
||||
conn = await _get_db_connection()
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(f"SET statement_timeout = {SQL_STATEMENT_TIMEOUT_MS}")
|
||||
if area:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""SELECT base_tag, pv, sp, op, description, area
|
||||
FROM v_tag_summary
|
||||
WHERE (base_tag ILIKE %s OR description ILIKE %s)
|
||||
AND area = %s
|
||||
ORDER BY base_tag
|
||||
LIMIT %s""",
|
||||
(q, q, area, top_k)
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""SELECT base_tag, pv, sp, op, description, area
|
||||
FROM v_tag_summary
|
||||
WHERE base_tag ILIKE %s OR description ILIKE %s
|
||||
ORDER BY base_tag
|
||||
LIMIT %s""",
|
||||
(q, q, top_k)
|
||||
)
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
tags = [
|
||||
{"base_tag": r[0], "pv": r[1], "sp": r[2], "op": r[3],
|
||||
"description": r[4], "area": r[5]}
|
||||
for r in rows
|
||||
]
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True, "query": query, "area": area,
|
||||
"count": len(tags), "tags": tags
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"태그 검색 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
|
||||
finally:
|
||||
if conn:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
async def query_events(
|
||||
tag_name: str | None = None,
|
||||
event_type: str | None = None,
|
||||
area: str | None = None,
|
||||
since: str | None = None,
|
||||
until: str | None = None,
|
||||
limit: int = 100,
|
||||
) -> str:
|
||||
"""이벤트 히스토리 조회 (event_history_table — 디지털 포인트 상태 변경).
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
tag_name: (선택) 태그명 LIKE 패턴 (예: 'p-6102', 'xv-%')
|
||||
event_type: (선택) ALARM / TRIP / NORMAL / RUN / CHANGE 중 하나
|
||||
area: (선택) area 정확 매칭
|
||||
since: (선택) 시작 시간 ISO 8601. 기본 24시간 전
|
||||
until: (선택) 종료 시간 ISO 8601. 기본 현재
|
||||
limit: 반환 행 수 (기본 100, 최대 1000)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, count, time_range, events: [...] }
|
||||
"""
|
||||
if event_type and event_type.upper() not in _VALID_EVENT_TYPES:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"event_type은 {list(_VALID_EVENT_TYPES)} 중 하나여야 합니다."
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
conn = None
|
||||
try:
|
||||
limit = max(1, min(limit, 1000))
|
||||
where = ["event_time >= COALESCE(%s::timestamptz, NOW() - INTERVAL '24 hours')",
|
||||
"event_time <= COALESCE(%s::timestamptz, NOW())"]
|
||||
params: list = [since, until]
|
||||
if tag_name:
|
||||
where.append("tagname ILIKE %s")
|
||||
params.append(f"%{tag_name}%")
|
||||
if event_type:
|
||||
where.append("event_type = %s")
|
||||
params.append(event_type.upper())
|
||||
if area:
|
||||
where.append("area = %s")
|
||||
params.append(area)
|
||||
|
||||
sql = f"""
|
||||
SELECT id, tagname, prev_value, curr_value, event_type, event_time,
|
||||
area, section, duration_seconds, metadata
|
||||
FROM event_history_table
|
||||
WHERE {' AND '.join(where)}
|
||||
ORDER BY event_time DESC
|
||||
LIMIT %s
|
||||
"""
|
||||
params.append(limit)
|
||||
|
||||
conn = await _get_db_connection()
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(f"SET statement_timeout = {SQL_STATEMENT_TIMEOUT_MS}")
|
||||
cur.execute(sql, params)
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
events = [
|
||||
{"id": r[0], "tag_name": r[1], "prev_value": r[2], "curr_value": r[3],
|
||||
"event_type": r[4], "event_time": r[5].isoformat() if r[5] else None,
|
||||
"area": r[6], "section": r[7], "duration_seconds": r[8], "metadata": r[9]}
|
||||
for r in rows
|
||||
]
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(events),
|
||||
"time_range": f"{since or '24h ago'} ~ {until or 'now'}",
|
||||
"filters": {"tag_name": tag_name, "event_type": event_type, "area": area},
|
||||
"events": events,
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"이벤트 조회 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
|
||||
finally:
|
||||
if conn:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
async def active_alarms(area: str | None = None, limit: int = 100) -> str:
|
||||
"""현재 활성 알람 — 각 태그의 최신 이벤트가 ALARM 또는 TRIP인 경우만 반환.
|
||||
|
||||
동작: event_history_table에서 태그별 최신 이벤트(DISTINCT ON)를 가져온 뒤,
|
||||
event_type이 ALARM 또는 TRIP인 것만 필터. 이후 NORMAL이 들어왔다면 해제된 것이므로 제외.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
area: (선택) area 필터
|
||||
limit: 최대 반환 수 (기본 100)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, count, alarms: [{tag_name, event_type, since, duration_seconds, area, ...}] }
|
||||
"""
|
||||
conn = None
|
||||
try:
|
||||
limit = max(1, min(limit, 500))
|
||||
sql = """
|
||||
WITH latest AS (
|
||||
SELECT DISTINCT ON (tagname)
|
||||
id, tagname, curr_value, event_type, event_time,
|
||||
area, section, duration_seconds, metadata
|
||||
FROM event_history_table
|
||||
WHERE event_time >= NOW() - INTERVAL '30 days'
|
||||
ORDER BY tagname, event_time DESC
|
||||
)
|
||||
SELECT id, tagname, curr_value, event_type, event_time,
|
||||
area, section, duration_seconds, metadata,
|
||||
EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - event_time))::bigint AS age_seconds
|
||||
FROM latest
|
||||
WHERE event_type IN ('ALARM', 'TRIP')
|
||||
AND (%s::text IS NULL OR area = %s)
|
||||
ORDER BY event_time DESC
|
||||
LIMIT %s
|
||||
"""
|
||||
conn = await _get_db_connection()
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(f"SET statement_timeout = {SQL_STATEMENT_TIMEOUT_MS}")
|
||||
cur.execute(sql, (area, area, limit))
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
alarms = [
|
||||
{"id": r[0], "tag_name": r[1], "curr_value": r[2], "event_type": r[3],
|
||||
"since": r[4].isoformat() if r[4] else None,
|
||||
"area": r[5], "section": r[6], "duration_seconds": r[7], "metadata": r[8],
|
||||
"age_seconds": r[9]}
|
||||
for r in rows
|
||||
]
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True, "area": area,
|
||||
"count": len(alarms), "alarms": alarms,
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"활성 알람 조회 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
|
||||
finally:
|
||||
if conn:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
async def summarize_events(
|
||||
since: str | None = None,
|
||||
area: str | None = None,
|
||||
event_type: str | None = None,
|
||||
max_events: int = 200,
|
||||
focus: str = "",
|
||||
) -> str:
|
||||
"""이벤트 히스토리를 LLM으로 한글 요약.
|
||||
|
||||
내부 동작: query_events로 이벤트를 가져와 LLM에 요약 요청. 큰 건수는 잘림.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
since: (선택) ISO 8601 시작 시간. 기본 24시간 전
|
||||
area: (선택) area 필터
|
||||
event_type: (선택) event_type 필터
|
||||
max_events: 분석에 포함할 최대 이벤트 (기본 200, 최대 500)
|
||||
focus: (선택) 요약 시 강조할 관점 (예: "interlock 동작", "교대 시점 이상")
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, summary, stats: {by_type, by_area, count} }
|
||||
"""
|
||||
max_events = max(10, min(max_events, 500))
|
||||
raw = await query_events(event_type=event_type, area=area, since=since, limit=max_events)
|
||||
parsed = json.loads(raw)
|
||||
if not parsed.get("success"):
|
||||
return raw
|
||||
|
||||
events = parsed.get("events", [])
|
||||
if not events:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True, "summary": "지정된 조건 범위에 이벤트가 없습니다.",
|
||||
"stats": {"count": 0}
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# 통계
|
||||
by_type: dict[str, int] = {}
|
||||
by_area: dict[str, int] = {}
|
||||
for ev in events:
|
||||
by_type[ev["event_type"]] = by_type.get(ev["event_type"], 0) + 1
|
||||
a = ev.get("area") or "(unknown)"
|
||||
by_area[a] = by_area.get(a, 0) + 1
|
||||
|
||||
# LLM 요약 — 가벼운 토큰 수로 제한
|
||||
sample = events[:max_events]
|
||||
bullet_lines = [
|
||||
f"- [{ev['event_type']}] {ev['tag_name']} @ {ev['event_time']}"
|
||||
f" ({ev.get('prev_value')}→{ev.get('curr_value')})"
|
||||
f"{(' area=' + ev['area']) if ev.get('area') else ''}"
|
||||
for ev in sample
|
||||
]
|
||||
focus_line = f"\n특히 다음 관점을 우선해 설명하세요: {focus}\n" if focus else ""
|
||||
|
||||
system = (
|
||||
"당신은 IIoT/공장 운전 분석 전문가입니다. 디지털 포인트의 상태 변경 이벤트 로그를 보고 "
|
||||
"한국어로 6~10줄 요약을 만듭니다. 다음 구조를 따릅니다:\n"
|
||||
"1) 핵심 현황 (총 이벤트 수, 주요 area)\n"
|
||||
"2) 알람/트립 (ALARM/TRIP) 핵심 케이스 — 태그·시각·전후값\n"
|
||||
"3) 패턴/특이점 (반복 발생, 동시 발생, area 집중)\n"
|
||||
"4) 다음 점검 권고 (있다면)\n"
|
||||
"구체적인 태그명과 시각을 포함하되 추측은 자제합니다."
|
||||
)
|
||||
user_msg = (
|
||||
f"분석 대상 이벤트 {len(sample)}건 (전체 {parsed.get('count')}건). "
|
||||
f"통계: type={by_type}, area={by_area}.{focus_line}\n\n"
|
||||
+ "\n".join(bullet_lines)
|
||||
)
|
||||
|
||||
def _call():
|
||||
return _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": user_msg},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=1200,
|
||||
temperature=0.2,
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
resp = await asyncio.to_thread(_call)
|
||||
summary = resp.choices[0].message.content or "(요약 없음)"
|
||||
except Exception as e:
|
||||
summary = f"(LLM 요약 실패: {e})"
|
||||
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"summary": summary,
|
||||
"stats": {"count": parsed.get("count"), "by_type": by_type, "by_area": by_area},
|
||||
"time_range": parsed.get("time_range"),
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
async def generate_status_report(area: str | None = None, hours: int = 24) -> str:
|
||||
"""공장 운전 상태 종합 보고서 — 활성 알람 + 최근 이벤트 + 추세를 LLM이 한 장으로 정리.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
area: (선택) area 필터 (전체 공장이면 NULL)
|
||||
hours: 이벤트 분석 윈도우 (기본 24시간, 최대 168=7일)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, report, sections: {active_alarms, recent_events, by_type}, generated_at }
|
||||
"""
|
||||
hours = max(1, min(hours, 168))
|
||||
since_iso = None # query_events가 24h 기본을 쓰지만, hours로 명시 전달
|
||||
from datetime import datetime, timezone, timedelta
|
||||
since_iso = (datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=hours)).isoformat()
|
||||
|
||||
# 1) 활성 알람
|
||||
alarms_raw = await active_alarms(area=area, limit=50)
|
||||
alarms = json.loads(alarms_raw).get("alarms", [])
|
||||
|
||||
# 2) 최근 이벤트 통계
|
||||
events_raw = await query_events(area=area, since=since_iso, limit=500)
|
||||
events_parsed = json.loads(events_raw)
|
||||
events = events_parsed.get("events", [])
|
||||
by_type: dict[str, int] = {}
|
||||
for ev in events:
|
||||
by_type[ev["event_type"]] = by_type.get(ev["event_type"], 0) + 1
|
||||
|
||||
# 3) LLM 보고서
|
||||
alarm_lines = [
|
||||
f"- [{a['event_type']}] {a['tag_name']} since {a['since']} "
|
||||
f"({a.get('age_seconds', 0)}s){' area=' + a['area'] if a.get('area') else ''}"
|
||||
for a in alarms[:30]
|
||||
] or ["- 활성 알람 없음"]
|
||||
recent_lines = [
|
||||
f"- [{ev['event_type']}] {ev['tag_name']} @ {ev['event_time']} "
|
||||
f"({ev.get('prev_value')}→{ev.get('curr_value')})"
|
||||
for ev in events[:40]
|
||||
] or ["- 최근 이벤트 없음"]
|
||||
|
||||
system = (
|
||||
"당신은 공장 운전 교대 보고서를 작성하는 운전원 보조 AI입니다. "
|
||||
"다음 형식으로 한국어 보고서를 작성하세요. 마크다운 사용 가능.\n\n"
|
||||
"# 운전 상태 종합 보고서\n\n"
|
||||
"## 1. 요약\n(2~3줄로 핵심 상황)\n\n"
|
||||
"## 2. 활성 알람\n(있으면 표 또는 bullet, 없으면 \"없음\")\n\n"
|
||||
"## 3. 최근 N시간 이벤트 분석\n(주요 패턴, 빈번한 태그, 동시 발생)\n\n"
|
||||
"## 4. 권고 조치\n(점검할 태그/area, 우선순위)\n\n"
|
||||
"수치는 통계 데이터를 그대로 인용하고, 추측은 명시적으로 표시하세요."
|
||||
)
|
||||
user_msg = (
|
||||
f"대상 area: {area or '전체'}\n"
|
||||
f"분석 윈도우: 최근 {hours}시간\n"
|
||||
f"이벤트 통계 (type별): {by_type}\n"
|
||||
f"활성 알람 {len(alarms)}건:\n" + "\n".join(alarm_lines) + "\n\n"
|
||||
f"최근 이벤트 표본 (최대 40건):\n" + "\n".join(recent_lines)
|
||||
)
|
||||
|
||||
def _call():
|
||||
return _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": user_msg},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=2048,
|
||||
temperature=0.2,
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
resp = await asyncio.to_thread(_call)
|
||||
report = resp.choices[0].message.content or "(보고서 생성 실패)"
|
||||
except Exception as e:
|
||||
report = f"(LLM 보고서 실패: {e})"
|
||||
|
||||
from datetime import datetime as _dt, timezone as _tz
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"report": report,
|
||||
"sections": {
|
||||
"active_alarms_count": len(alarms),
|
||||
"recent_events_count": len(events),
|
||||
"by_type": by_type,
|
||||
"window_hours": hours,
|
||||
"area": area,
|
||||
},
|
||||
"generated_at": _dt.now(_tz.utc).isoformat(),
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
# ── P&ID 추출 도구 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
|
||||
@@ -110,14 +110,21 @@ public class OllamaController : ControllerBase
|
||||
|
||||
private const string ToolGuideKo =
|
||||
"\n\n## 사용 가능한 MCP 도구\n" +
|
||||
"- run_sql: PostgreSQL SELECT 실행 (LIMIT 권장)\n" +
|
||||
"- query_pv_history: 태그 PV 이력 조회 (history_table, recorded_at)\n" +
|
||||
"- get_tag_metadata: 태그명 패턴 매칭 검색 (realtime_table)\n" +
|
||||
"- list_drawings: P&ID 도면 목록 (node_map_master)\n" +
|
||||
"- query_with_nl: 자연어 → SQL 변환 후 실행\n" +
|
||||
"- run_sql: PostgreSQL SELECT/WITH 실행 (자동 LIMIT 1000 / 30s timeout)\n" +
|
||||
"- query_pv_history: 태그 PV 이력 조회 (history_table, recorded_at)\n" +
|
||||
"- get_tag_metadata: 태그명 패턴 매칭 검색 (realtime_table)\n" +
|
||||
"- find_tags: 태그 통합 검색 — base_tag/설명/area (v_tag_summary 뷰)\n" +
|
||||
"- list_drawings: P&ID 도면 목록 (node_map_master)\n" +
|
||||
"- query_with_nl: 자연어 → SQL 변환 후 실행\n" +
|
||||
"- query_events: 이벤트 히스토리 조회 (event_history_table, tag/event_type/area/기간)\n" +
|
||||
"- active_alarms: 현재 활성 알람 (각 태그 최신 이벤트가 ALARM/TRIP인 것)\n" +
|
||||
"- summarize_events: 최근 이벤트 LLM 요약 (통계 + 한국어 6~10줄)\n" +
|
||||
"- generate_status_report: 운전 상태 종합 보고서 (활성알람+최근이벤트+권고)\n" +
|
||||
"- search_kb: 사내 KB(지식베이스) 검색 (system_instrument/plant_operation/procedure/report/vendor_doc)\n" +
|
||||
"사용자가 태그 값/이력/DB 정보를 물으면 알맞은 도구를 function calling으로 호출하세요.\n" +
|
||||
"도구 결과의 JSON은 그대로 노출하지 말고, 사람이 읽기 쉬운 표/요약으로 변환합니다.\n" +
|
||||
"DB 시계열 컬럼은 history_table.recorded_at 이며, time_bucket() 대신 date_trunc 또는 to_timestamp(FLOOR(EPOCH/N*60)*N*60) 공식을 사용합니다.";
|
||||
"DB 시계열 컬럼은 history_table.recorded_at 이며, time_bucket() 대신 date_trunc 또는 to_timestamp(FLOOR(EPOCH/N*60)*N*60) 공식을 사용합니다.\n" +
|
||||
"event_type 값은 ALARM/TRIP/NORMAL/RUN/CHANGE 5종입니다.";
|
||||
|
||||
private async Task EmitToolStart(string toolCallId, string name, string argsJson)
|
||||
{
|
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Reference in New Issue
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