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4.0 KiB
Python
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Python
"""MCP 서버 설정 모듈 (config.py)
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환경변수 기반 설정을 관리하는 Settings 클래스.
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모듈 하단에서 settings = Settings() 싱글톤 인스턴스를 생성한다.
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주의: 이 모듈은 백엔드의 app.core.config.settings와 별도 인스턴스이다.
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MCP 서버 전용 설정(MCP_SERVER_HOST, MCP_API_KEY 등)을 관리한다.
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"""
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import os
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from dotenv import load_dotenv
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# Docker 환경변수 우선, .env 파일은 폴백으로 사용
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load_dotenv(override=False)
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class Settings:
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"""MCP 서버 전역 설정.
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AI_PROVIDER에 따라 MAX_TOKENS, TEMPERATURE를 동적으로 설정한다.
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클래스 변수는 import 시점에 평가되고, __init__에서 인스턴스 속성으로 재설정된다.
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"""
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# API Keys
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ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
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GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
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# AI Provider Selection (claude or gemini)
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AI_PROVIDER = os.getenv("AI_PROVIDER", "gemini")
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# Server Settings
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MCP_SERVER_HOST = os.getenv("MCP_SERVER_HOST", "0.0.0.0")
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MCP_SERVER_PORT = int(os.getenv("MCP_SERVER_PORT", "8001"))
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# MCP API Key Authentication (backend -> MCP 서버 인증)
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MCP_API_KEY = os.getenv("MCP_API_KEY", "")
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# Database
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DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "")
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REDIS_URL = os.getenv("REDIS_URL", "")
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# Logging
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LOG_LEVEL = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO")
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# Claude Settings
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CLAUDE_MODEL = os.getenv("CLAUDE_MODEL", "claude-sonnet-4-6-20250514")
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CLAUDE_HAIKU_MODEL = os.getenv("CLAUDE_HAIKU_MODEL", "claude-haiku-4-5-20251001")
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# Gemini Settings
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GEMINI_MODEL = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-2.0-flash")
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# Hybrid AI Mode (claude 선택 시 작업별 Haiku/Sonnet 자동 분기)
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# True: RISK_ASSESSMENT/GENERATE_JOURNAL → Haiku, 나머지 → Sonnet
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# False: 모든 작업에 CLAUDE_MODEL 단일 사용
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HYBRID_AI_ENABLED = os.getenv("HYBRID_AI_ENABLED", "true").lower() == "true"
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# Haiku를 사용할 분석 타입 (비용 절감 대상 — 단순 판단/템플릿 작업)
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HAIKU_ANALYSIS_TYPES = {"RISK_ASSESSMENT", "GENERATE_JOURNAL", "NEWS_SENTIMENT"}
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# Common AI Settings — __init__에서 AI_PROVIDER 값을 읽어 동적으로 설정한다.
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# [수정 2] 클래스 변수 평가 시점 문제: AI_PROVIDER가 클래스 변수로 먼저 정의되어 있어도
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# 아래 두 줄은 클래스 정의 시점(import 시)에 한 번만 평가되므로, 환경변수가 변경돼도
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# 올바른 분기가 보장되지 않는다. __init__에서 재설정한다.
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MAX_TOKENS: int = 1024 # 임시 기본값 — __init__에서 덮어씀
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TEMPERATURE: float = 0.3 # 임시 기본값 — __init__에서 덮어씀
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def __init__(self):
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# AI_PROVIDER를 인스턴스 속성으로 다시 읽어 올바른 env 키를 선택한다.
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self.AI_PROVIDER = os.getenv("AI_PROVIDER", "gemini")
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if self.AI_PROVIDER == "gemini":
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self.MAX_TOKENS = int(os.getenv("GEMINI_MAX_TOKENS", "1024"))
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self.TEMPERATURE = float(os.getenv("GEMINI_TEMPERATURE", "0.3"))
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else:
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self.MAX_TOKENS = int(os.getenv("CLAUDE_MAX_TOKENS", "1024"))
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self.TEMPERATURE = float(os.getenv("CLAUDE_TEMPERATURE", "0.3"))
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# Token Optimization Settings (기본값을 절약 모드로 설정)
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TOKEN_SAVE_MODE = os.getenv("TOKEN_SAVE_MODE", "true").lower() == "true"
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NEWS_LIMIT = int(os.getenv("NEWS_LIMIT", "3"))
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CHART_DAYS = int(os.getenv("CHART_DAYS", "30"))
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JSON_COMPACT = os.getenv("JSON_COMPACT", "true").lower() == "true"
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# RISK_ASSESSMENT 전용 max_tokens (단순 approve/reject — 256 충분)
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RISK_MAX_TOKENS = int(os.getenv("RISK_MAX_TOKENS", "256"))
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# CORS (이슈 5)
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# 서버-서버 통신용: 브라우저 credentials 불필요.
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# Docker 환경: MCP_CORS_ORIGINS=http://backend:8000
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# 개발 환경: MCP_CORS_ORIGINS=http://localhost:8000,http://127.0.0.1:8000
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MCP_CORS_ORIGINS = os.getenv(
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"MCP_CORS_ORIGINS",
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"http://localhost:8000,http://127.0.0.1:8000,http://backend:8000",
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)
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settings = Settings()
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