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Honeywell HC900을 Modbus TCP로 직접 폴링 → gRPC → C# 크롤러 → PostgreSQL. 기존 Experion OPC UA 데이터 경로를 HC900 직접 통신으로 대체. - industrial-comm/cpp: C++ Modbus 게이트웨이 (gRPC 서버) - src: C# .NET 8 ASP.NET Core 크롤러 + 웹 UI (3-Layer) - mcp-server: Python FastMCP (RAG/NL2SQL/P&ID) - 다중 컨트롤러(N-Controller) 지원 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2.2 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""P&ID 센서/계측기 추출기
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FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG 등 센서/계측기 전용 추출.
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사용법:
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python pid_extract_sensor.py --input full_text.txt --output sensor.json
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"""
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import sys
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import os
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# mcp-server/worker 디렉토리를 경로에 추가
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sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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from pid_extract_template import parse_json_array, call_llm, main as template_main
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from pid_extract_prompts import _SENSOR_PROMPT
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import argparse
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import json
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import logging
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import time
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logger = logging.getLogger("pid_extractor.sensor")
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def extract(input_text: str, max_tokens: int = 65536) -> list:
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"""센서/계측기 태그 추출."""
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return call_llm(_SENSOR_PROMPT, input_text, max_tokens=max_tokens)
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if __name__ == "__main__":
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# --prompt를 자동으로 _SENSOR_PROMPT로 설정
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parser = argparse.ArgumentParser(description="P&ID 센서/계측기 추출기")
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parser.add_argument("--input", required=True, help="입력 텍스트 파일 경로")
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parser.add_argument("--output", required=True, help="출력 JSON 파일 경로")
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parser.add_argument("--max-tokens", type=int, default=65536, help="최대 토큰 수")
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args = parser.parse_args()
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# 입력 읽기
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with open(args.input, "r", encoding="utf-8") as f:
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input_text = f.read()
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logger.info(f"입력 파일 읽기 완료: {len(input_text)}자")
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# LLM 호출
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t0 = time.time()
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tags = extract(input_text, max_tokens=args.max_tokens)
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elapsed = time.time() - t0
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logger.info(f"추출 완료: {len(tags)}개 태그, 소요 시간: {elapsed:.1f}초")
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# 결과 저장
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output_dir = os.path.dirname(args.output)
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if output_dir:
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os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
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result = {
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"success": True,
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"count": len(tags),
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"tags": tags,
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"processing_time_sec": round(elapsed, 1),
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}
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with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f:
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json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
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logger.info(f"결과 저장 완료: {args.output}")
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print(json.dumps({"success": True, "count": len(tags), "time": round(elapsed, 1)}, ensure_ascii=False)) |