OpenClaw에 12개의 MCP 서버를 추가한 방법

자동화의 스케일링은 LLM의 문제가 아니라 데이터 흐름의 문제입니다.

자동화 스택이 커지면서 병목 현상에 직면했습니다. OpenClaw는 에이전트를 서비스에 연결하기 위해 Model Context Protocol (MCP)을 사용합니다. 기본적으로는 몇 개의 서버만 제공됩니다. 저는 코드, 이미지, 벡터 검색을 위한 12개의 특화된 서버가 필요했습니다.

신뢰할 수 있고 지연 시간이 낮은 시스템을 구축한 방법은 다음과 같습니다.

부하를 분산한 이유

• 전문화: Claude-3.5 또는 GPT-4o-mini와 같은 특정 모델을 특정 작업에 할당합니다. • 이중화: API가 실패하면 로컬 LLaMA-2 모델이 작업을 이어받습니다. • 속도: 작업을 여러 서버에 분산하여 대기열이 쌓이는 것을 방지합니다.

설정

저는 모든 것을 관리하기 위해 단일 JSON 파일을 사용합니다. 이 파일은 OpenClaw 설정 디렉토리에 저장됩니다. 각 서버의 URL, 인증 토큰 및 이름을 포함합니다.

환경 변수에서 시크릿(secrets)을 가져오기 위해 Bash 스크립트를 사용합니다. 이를 통해 토큰을 안전하게 보호합니다.

목록을 최신 상태로 유지하기 위해 매일 밤 실행되는 cron 작업을 사용합니다. 이 작업은 OpenClaw import 명령을 자동으로 실행합니다.

에이전트 로직

에이전트는 이름으로 서버를 선택합니다. 저는 폴백(fallback) 로직이 포함된 코드 리뷰 에이전트를 설정했습니다. 먼저 Claude-3.5를 시도하고, 실패하면 llama-2-local로 전환합니다. 이를 통해 API 장애 발생 시에도 워크플로우가 중단되지 않고 계속 실행됩니다.

또한 다음과 같은 특화된 에이전트를 구축했습니다:

결과

지연 시간이 1.8초에서 0.9초로 줄어들었습니다. 이제 에이전트가 더 빠르고 안정적으로 응답합니다.

핵심 요약:

• 작게 시작하세요. 먼저 3개의 서버를 배포하세요. 규모를 키우기 전에 파이프라인이 제대로 작동하는지 확인해야 합니다. • 서버 목록을 코드처럼 관리하세요. 버전 관리와 린팅(linting)을 사용하세요. • 오류를 모니터링하세요. openclaw monitor와 같은 도구를 사용하여 지연 시간과 오류율을 추적하세요. • 폴백 모델을 사용하세요. 이를 통해 하나의 서비스가 중단되더라도 전체 자동화 시스템이 무너지는 것을 방지할 수 있습니다.

MCP는 단일 모델을 완전한 생태계로 변화시킵니다.

Source: https://dev.to/mrclaw207/how-i-added-12-mcp-servers-to-openclaw-a-step-by-step-guide-bnb

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi