FinAgent

금융 질문에 따라 관련 문서를 검색하거나 이자 계산 기능을 호출해 답변하는 AI Agent 프로젝트입니다. OpenAI API를 기반으로 RAG, LangGraph, MCP를 순차적으로 적용하며 Agent 구조를 구현했습니다.

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주요 기능

금융 정보 검색

예금, 적금, 대출 등 금융상품 관련 질문은
금융 문서를 Vector DB에서 검색한 뒤 검색된 Context를 기반으로 답변합니다.

금융 문서
  ↓
Chunking
  ↓
Embedding
  ↓
Chroma Vector DB
  ↓
Similarity Search
  ↓
LLM 답변

금융 계산 Tool

원금, 금리, 기간이 포함된 질문은 Agent가 계산 Tool을 선택합니다.

질문:
5000만원을 연 3%로 1년 예금하면 이자가 얼마야?

Tool:
calculate_interest

답변:
예상 이자 150만원
만기 총액 5150만원

LangGraph Agent

질문 유형에 따라 적절한 Tool을 선택하고
Tool 실행 결과를 다시 LLM에 전달해 최종 답변을 생성합니다.

flowchart TD
    A[User] --> B[LangGraph Agent]
    B --> C{질문 분석}

    C -->|금융 정보| D[RAG Search Tool]
    C -->|금융 계산| E[Interest Calculator Tool]
    C -->|Tool 불필요| F[Final Answer]

    D --> G[Chroma Vector DB]
    G --> B
    E --> B
    B --> F

Loading

MCP Tool

기존 이자 계산 기능을 MCP Server의 Tool로 제공하고
MCP Inspector를 이용해 실제 호출을 검증했습니다.

MCP Client
   ↓
MCP Server
   ↓
calculate_deposit_interest
   ↓
Interest Calculator

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기술 스택

• Python 3.11
• OpenAI API
• LangChain
• LangGraph
• ChromaDB
• OpenAI Embeddings
• Model Context Protocol (MCP)

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프로젝트 구조

FinAgent
├── app
│   ├── main.py
│   ├── agent.py
│   ├── tools.py
│   ├── rag.py
│   └── mcp_server.py
│
├── data
│   └── finance.txt
│
├── requirements.txt
└── README.md

파일	역할
main.py	OpenAI Function Calling
agent.py	LangGraph Agent Workflow
tools.py	금융 계산 Tool
rag.py	Chunking, Embedding, Vector DB 검색
mcp_server.py	MCP Server

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실행

python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

.env

OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY

Agent 실행:

python app/agent.py

MCP 테스트:

mcp dev app/mcp_server.py