MCP 수정중

mcp-server/claude_client.py

@@ -8,46 +8,85 @@ import logging
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
+# 캐싱 공통 컨텍스트 — 전략 규칙을 한 번만 전송하고 이후 호출에서 캐시로 재사용.
+# Claude Sonnet 기준 캐싱 최소 임계값: 1024 토큰.
+_CACHED_CONTEXT = """[자동 주식 매매 시스템 — 리스크 규칙]
+포지션 사이징: 종목당 총자본 3~4%, 최대 보유 20~25개, 레버리지 ETF 최대 20%.
+손절(SL): 안정종목 -6%, 변동성종목 -10%, ATR 우선(진입가 - 2.5*ATR).
+익절(TP): +2R 도달 시 50% 분할매도, 나머지는 고점-(1.5*ATR) 트레일링스탑.
+MDD -10%: 신규진입 중단, 포지션 30% 축소, 단기전략 중단.
+MDD -20%: 전 포지션 50% 강제청산 (레버리지 우선).
+가격필터: 국내 5,000원 초과, 미국 $4 초과 (ETF·리츠 예외).
+상관관계: 섹터당 최대 3종목, 상관계수 0.7 초과 진입 거부.
+시장국면: SIDEWAYS(ADX<20) 진입 금지.
+전략A(평균회귀): 상승장 RSI<40·BB하단, 하락장 RSI<30·BB하단·반전캔들, 거래량>20MA.
+전략B(코스닥스캐너): 총자본 25%, 점수=0.5*RSI+0.3*BB+0.2*Vol 상위 20개.
+단기전략(15분): RSI<30·BB하단·5MA돌파·거래량>1.3배, MDD -10% 미만 비활성.
+"""
+
+
 class ClaudeClient:
     """Claude AI 클라이언트"""
 
     def __init__(self):
         self.client = AsyncAnthropic(api_key=settings.ANTHROPIC_API_KEY)
         self.model = settings.CLAUDE_MODEL
-    
+
     async def analyze(
         self,
         system_prompt: str,
         user_message: str,
         tools: List[Dict[str, Any]] = None
     ) -> Dict[str, Any]:
-        """Claude를 통한 분석 실행"""
+        """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.
+        """
         try:
             messages = [
                 {"role": "user", "content": user_message}
             ]
-            
+
             params = {
                 "model": self.model,
                 "max_tokens": settings.MAX_TOKENS,
                 "temperature": settings.TEMPERATURE,
-                "system": system_prompt,
-                "messages": messages
+                "system": [
+                    {
+                        "type": "text",
+                        "text": _CACHED_CONTEXT,
+                        "cache_control": {"type": "ephemeral"},
+                    },
+                    {
+                        "type": "text",
+                        "text": system_prompt,
+                    },
+                ],
+                "messages": messages,
             }
-            
+
             if tools:
                 params["tools"] = tools
-            
+
             response = await self.client.messages.create(**params)
             
             # 응답 파싱
+            usage = response.usage
+            cache_read = getattr(usage, "cache_read_input_tokens", 0) or 0
+            cache_write = getattr(usage, "cache_creation_input_tokens", 0) or 0
+            if cache_read:
+                logger.debug(f"[cache] hit={cache_read} write={cache_write} input={usage.input_tokens} output={usage.output_tokens}")
             result = {
                 "content": [],
                 "stop_reason": response.stop_reason,
                 "usage": {
-                    "input_tokens": response.usage.input_tokens,
-                    "output_tokens": response.usage.output_tokens
-                }
+                    "input_tokens": usage.input_tokens,
+                    "output_tokens": usage.output_tokens,
+                    "cache_read_tokens": cache_read,
+                    "cache_write_tokens": cache_write,
+                },
             }
             
             for block in response.content: