수정본

mcp-server/claude_client.py

@@ -44,11 +44,12 @@ MDD -20%: 전 포지션 50% 강제청산 (레버리지 우선).
 
 
 class ClaudeClient:
-    """Claude AI 클라이언트"""
+    """Claude AI 클라이언트 (하이브리드 Haiku/Sonnet 지원)"""
 
     def __init__(self):
         self.client = AsyncAnthropic(api_key=settings.ANTHROPIC_API_KEY)
         self.model = settings.CLAUDE_MODEL
+        self.haiku_model = settings.CLAUDE_HAIKU_MODEL
 
     async def analyze(
         self,
@@ -56,20 +57,25 @@ class ClaudeClient:
         user_message: str,
         tools: List[Dict[str, Any]] = None,
         max_tokens: int = None,
+        model_override: str = None,
     ) -> Dict[str, Any]:
         """Claude를 통한 분석 실행.
 
         시스템 프롬프트는 두 블록으로 구성:
           1) _CACHED_CONTEXT — cache_control 적용, 반복 호출 시 캐시에서 재사용.
           2) 메서드별 role 지시문 — 캐싱 없이 매번 전송.
+
+        Args:
+            model_override: 특정 모델 강제 지정 (하이브리드 모드에서 Haiku/Sonnet 분기용)
         """
         try:
+            use_model = model_override or self.model
             messages = [
                 {"role": "user", "content": user_message}
             ]
 
             params = {
-                "model": self.model,
+                "model": use_model,
                 "max_tokens": max_tokens or settings.MAX_TOKENS,
                 "temperature": settings.TEMPERATURE,
                 "system": [
@@ -100,6 +106,7 @@ class ClaudeClient:
             result = {
                 "content": [],
                 "stop_reason": response.stop_reason,
+                "model_used": use_model,
                 "usage": {
                     "input_tokens": usage.input_tokens,
                     "output_tokens": usage.output_tokens,
@@ -107,6 +114,10 @@ class ClaudeClient:
                     "cache_write_tokens": cache_write,
                 },
             }
+            logger.debug(
+                f"[Claude] model={use_model} in={usage.input_tokens} out={usage.output_tokens} "
+                f"cache_hit={cache_read}"
+            )
             
             for block in response.content:
                 if block.type == "text":
@@ -224,14 +235,19 @@ class ClaudeClient:
         portfolio: Dict[str, Any],
         trade_plan: Dict[str, Any]
     ) -> Dict[str, Any]:
-        """리스크 평가 (토큰 최소화 — max_tokens=RISK_MAX_TOKENS)"""
+        """리스크 평가 (토큰 최소화 — max_tokens=RISK_MAX_TOKENS).
+
+        하이브리드 모드: Haiku 사용 (단순 승인/거부 판단)
+        """
         system_prompt = """리스크 평가. JSON만 출력.
 필수: risk_level(LOW/MEDIUM/HIGH), approval(APPROVED/REJECTED), reason(한줄)."""
 
         slim_portfolio = {k: portfolio[k] for k in ("strategy", "position_count", "mdd") if k in portfolio}
         user_message = f"포트:{_dumps(slim_portfolio)} 계획:{_dumps(trade_plan)}"
 
-        response = await self.analyze(system_prompt, user_message, max_tokens=settings.RISK_MAX_TOKENS)
+        # 하이브리드: 단순 판단은 Haiku로 비용 절감
+        _model = self.haiku_model if settings.HYBRID_AI_ENABLED else None
+        response = await self.analyze(system_prompt, user_message, max_tokens=settings.RISK_MAX_TOKENS, model_override=_model)
         return self._parse_json_response(
             response,
             {"error": "Failed to assess risk"}
@@ -264,18 +280,126 @@ class ClaudeClient:
         trade_info: Dict[str, Any],
         market_data: Dict[str, Any]
     ) -> Dict[str, Any]:
-        """매매일지 자동 작성"""
+        """매매일지 자동 작성.
+
+        하이브리드 모드: Haiku 사용 (템플릿 기반 정리 작업)
+        """
         system_prompt = """매매일지 작성 전문가. JSON으로 응답.
 필수 필드: title, content(간략 Markdown), mood(평정심/흥분/공포/아쉬움/만족), tags(배열), score(0-100).
 매매근거, 잘한점/아쉬운점, 개선사항 포함."""
 
         user_message = f"거래:{_dumps(trade_info)}\n시장:{_dumps(market_data)}"
-        
-        response = await self.analyze(system_prompt, user_message)
+
+        _model = self.haiku_model if settings.HYBRID_AI_ENABLED else None
+        response = await self.analyze(system_prompt, user_message, model_override=_model)
         return self._parse_json_response(
             response,
             {"error": "Failed to generate journal"}
         )
 
+    async def analyze_batch_stocks(
+        self,
+        stocks: List[Dict[str, Any]],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """장 전 배치 분석 — 10종목을 한 번에 받아 각각 매수적합/부적합 판정.
+
+        Sonnet 사용 (기본 self.model). max_tokens=2048 (10종목 응답이므로 넉넉하게).
+        입력 stocks: [{stock_code, stock_name, current_price, rsi, bb_position,
+                       volume_ratio, score, news_titles}, ...]
+        """
+        system_prompt = """주식 스윙 트레이딩 분석가. 종목 리스트를 분석하여 JSON 배열로 응답.
+각 종목: stock_code, suitable(true/false), confidence(0-1), reason(한줄), risk_factors(배열).
+JSON 외 텍스트 금지."""
+
+        user_message = f"종목리스트:{_dumps(stocks)}"
+
+        response = await self.analyze(system_prompt, user_message, max_tokens=2048)
+        # 배열 응답 파싱: '{' 대신 '[' ~ ']' 범위도 처리
+        return self._parse_batch_response(response)
+
+    def _parse_batch_response(self, response: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """배치 분석 응답 파싱 — JSON 배열 또는 객체 모두 처리.
+
+        1) 응답 텍스트에서 JSON 배열([...]) 파싱 시도
+        2) JSON 객체({...}) 파싱 시도 (AI가 {stocks: [...]} 형태로 응답할 수 있음)
+        3) 모두 실패하면 빈 결과 반환
+        """
+        for content in response["content"]:
+            if content["type"] == "text":
+                text = content["text"]
+                # 배열 형태 시도
+                try:
+                    arr_start = text.find('[')
+                    arr_end = text.rfind(']') + 1
+                    if arr_start != -1 and arr_end > arr_start:
+                        parsed = json.loads(text[arr_start:arr_end])
+                        if isinstance(parsed, list):
+                            return {"stocks": parsed}
+                except (json.JSONDecodeError, Exception):
+                    pass
+                # 객체 형태 시도
+                try:
+                    obj_start = text.find('{')
+                    obj_end = text.rfind('}') + 1
+                    if obj_start != -1 and obj_end > obj_start:
+                        return json.loads(text[obj_start:obj_end])
+                except (json.JSONDecodeError, Exception):
+                    pass
+                return {"stocks": [], "analysis": text}
+        return {"stocks": []}
+
+    async def check_news_sentiment(
+        self,
+        stock_code: str,
+        stock_name: str,
+        news_titles: List[str],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """장중 뉴스 감성 분석.
+
+        하이브리드 모드: Haiku 사용 (단순 감성 판단). max_tokens=256 (짧은 응답).
+        """
+        system_prompt = """주식 뉴스 감성 분석. JSON만 출력.
+필수: sentiment(POSITIVE/NEGATIVE/NEUTRAL), severity(LOW/MEDIUM/HIGH), action(HOLD/SELL/WATCH), reason(한줄).
+JSON 외 텍스트 금지."""
+
+        user_message = f"종목:{stock_code}({stock_name})\n뉴스제목:{_dumps(news_titles)}"
+
+        _model = self.haiku_model if settings.HYBRID_AI_ENABLED else None
+        response = await self.analyze(system_prompt, user_message, max_tokens=256, model_override=_model)
+        return self._parse_json_response(
+            response,
+            {"sentiment": "NEUTRAL", "severity": "LOW", "action": "HOLD", "reason": "분석 실패"}
+        )
+
+    async def review_daily_trades(
+        self,
+        trades_summary: Dict[str, Any],
+        market_summary: Dict[str, Any],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """장 후 당일 매매 복기.
+
+        Sonnet 사용 (기본 self.model). max_tokens=1024.
+        trades_summary: {total_trades, wins, losses, pnl, strategies_used, notable_trades}
+        market_summary: {kospi_change, regime, top_movers}
+        """
+        system_prompt = """주식 매매 복기 전문가. 당일 매매를 분석하여 JSON 응답.
+필수: overall_grade(A/B/C/D/F), good_points(배열), bad_points(배열), improvements(배열), strategy_drift(bool), drift_detail(있으면), tomorrow_plan(한줄).
+JSON 외 텍스트 금지."""
+
+        user_message = f"매매요약:{_dumps(trades_summary)}\n시장요약:{_dumps(market_summary)}"
+
+        response = await self.analyze(system_prompt, user_message, max_tokens=1024)
+        return self._parse_json_response(
+            response,
+            {
+                "overall_grade": "C",
+                "good_points": [],
+                "bad_points": [],
+                "improvements": [],
+                "strategy_drift": False,
+                "tomorrow_plan": "분석 실패",
+            }
+        )
+
 
 claude_client = ClaudeClient()