AI任务自动化工具

flowchart LR
    subgraph "🖥️ Gemini Desktop"
        A[Antigravity Agent]
    end
    
    subgraph "🔧 MCP Server"
        B[antigravity_glm_mcp]
        C[25 Tools]
        D[Security Layer]
    end
    
    subgraph "☁️ Cloud APIs"
        E[GLM-4.5 API]
        F[Web Search]
    end
    
    subgraph "💾 Local Storage"
        G[Files & Git]
        H[Memory DB]
        I[Backups]
    end

    A <--> |MCP Protocol| B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    D --> F
    D --> G
    D --> H
    D --> I

# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/coreline-ai/antigravity_glm_mcp.git
cd antigravity_glm_mcp

# 2. 가상환경 생성 및 활성화
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 3. 자동 설치 (권장)
python scripts/install.py

flowchart TB
    subgraph "Layer 1: Sandbox"
        A[PROJECT_ROOT 경로 검증]
    end
    
    subgraph "Layer 2: Network"
        B[SSRF 방지 - 내부망 IP 차단]
        C[DNS Rebinding 방어]
    end
    
    subgraph "Layer 3: Execution"
        D[RCE 방지 - 환경변수 필터링]
        E[쉘 화이트리스트]
    end
    
    subgraph "Layer 4: Data"
        F[자동 백업]
        G[API 키 격리]
    end
    
    A --> B --> D --> F

antigravity_glm_mcp/
├── 📄 README.md                 # 이 문서
├── 📄 requirements.txt          # Python 의존성
├── 📄 pyproject.toml            # 패키지 메타데이터
│
├── 📁 src/                      # 소스 코드
│   ├── server.py                # MCP 서버 진입점
│   ├── models.py                # 공통 모델 (ToolResponse 등)
│   │
│   ├── 📁 core/                 # 핵심 인프라
│   │   ├── config.py            # 설정 관리자
│   │   ├── glm_client.py        # GLM API 클라이언트
│   │   ├── sandbox.py           # 경로 보안 검증
│   │   └── backup.py            # 자동 백업 시스템
│   │
│   └── 📁 tools/                # 25개 도구 구현
│       ├── glm_cmd.py           # 지능 위임 (cmd, bypass)
│       ├── file_ops.py          # 파일 CRUD
│       ├── dir_ops.py           # 디렉토리 작업
│       ├── grep_ops.py          # 파일 검색
│       ├── code_ops.py          # 코드 실행
│       ├── shell_ops.py         # 쉘 실행
│       ├── git_ops.py           # Git 협업
│       ├── http_ops.py          # HTTP 요청
│       ├── web_ops.py           # 웹 검색
│       ├── db_ops.py            # DB 쿼리
│       ├── memory_ops.py        # 메모리 관리
│       ├── image_ops.py         # 이미지 분석
│       ├── schedule_ops.py      # 작업 예약
│       └── reporting.py         # 로그 관리
│
├── 📁 scripts/                  # 유틸리티 스크립트
│   └── install.py               # 자동 설치 스크립트
│
├── 📁 docs/                     # 문서
│   ├── ARCHITECTURE.md          # 아키텍처 상세
│   ├── TOOLS.md                 # 도구 레퍼런스
│   └── QUICKSTART.md            # 빠른 시작 가이드
│
├── 📁 tests/                    # 테스트 코드
│   ├── local_tools_test.py      # 로컬 도구 통합 테스트
│   └── simple_test.py           # 지능 도구 테스트
│
└── 📁 data/                     # 런타임 데이터 (Git 제외)
    ├── memory/                  # 영구 메모리 저장소
    └── action_logs.jsonl        # 에이전트 활동 로그

# 가상환경 활성화 후

# 1. .env 파일 생성 (권장)
cp .env.sample .env
# .env 파일을 열어 ZHIPU_API_KEY를 입력하세요.

# 2. 로컬 도구 테스트 (API 키 불필요)
./.venv/bin/python tests/local_tools_test.py

# 3. 지능 도구 테스트 (API 키 필요)
# .env 파일이 없다면 직접 export 하세요.
export ZHIPU_API_KEY="your-key" 
./.venv/bin/python tests/simple_test.py