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XGEN 데스크톱 앱 고도화: Tauri에서 로컬 Ollama, 백엔드 자동기동, MCP/RAG를 한 번에 연결하기
기존 웹 기반 XGEN 프론트엔드를 Tauri 데스크톱 앱으로 감싸는 수준을 넘어, 로컬 Ollama 자동 기동, Docker Compose 백엔드 자동 시작, MCP 라이브러리 UX, 로컬 모델 서빙 패널, RAG 문서 API 절대경로화를 하나의 앱 경험으로 묶은 과정을 정리한다.
api-to-tools: 어떤 API든 LLM 도구로 변환하는 5단계 Fallback 디스커버리 전략
OpenAPI/Swagger/HAR/GraphQL/gRPC/AsyncAPI/WSDL/Nexacro까지, 스펙이 있든 없든 임의의 API를 LLM이 호출 가능한 Tool 정의로 자동 변환하는 라이브러리를 4일 만에 v0.3에서 v0.16까지 진화시킨 과정과 5단계 Fallback 디스커버리 전략을 정리한다.
graph-tool-call v0.19: Tool Result 지능형 압축으로 76K → 116 토큰 (97.6% 절감)
LLM 에이전트의 컨텍스트 폭주 주범인 tool 응답을 타입별로 지능형 압축한다. JSON list/dict, HTML, Error, Text 5종 압축기와 HTTP 응답 자동 감지, ToolGraph/MCPProxy/MCP server/LangChain 게이트웨이 4개 통합 지점을 zero-dependency로 구현한 v0.19의 설계와 측정치.
graph-tool-call v0.15: 1068 Tool 스트레스 테스트와 워크플로우 체인 엔진
graph-tool-call을 v0.7에서 v0.15까지 진화시키며 겪은 기술적 의사결정을 정리한다. 6개 retrieval 전략 경쟁 벤치마크로 Graph의 실제 가치를 검증하고, BM25보다 나쁜 결과를 내던 Graph를 candidate injection 아키텍처로 전환한 과정, 그리고 LLM Agent의 왕복 호출을 줄이는 워크플로우 체인 API를 구현한 경험을 다룬다.