cdmn-mcp-server 3.2.1

하이브리드 DMN MCP 서버 - DRD 지원, cDMN API와 표준 XML 파싱을 모두 지원하는 FastMCP 기반 의사결정 서버

CDMN Decision MCP Server

cDMN 전용 MCP 서버 - cDMN 프레임워크만을 사용하는 FastMCP 기반 의사결정 서버입니다.

🚀 Features

핵심 기능

• 🎯 cDMN 전용 엔진: cDMN 프레임워크만을 사용하여 안정적이고 정확한 DMN 실행
• 📄 DMN XML 지원: DMN 1.3 표준 XML 형식 완벽 지원
• 🔄 모델 확장: 모든 가능한 해를 찾을 수 있는 고급 추론 기능
• 📊 의사결정 추적: 실행 경로와 규칙 매칭 과정 상세 추적
• ⚡ 전파 기반 추론: 입력값을 통해 출력값을 자동으로 계산

고급 기능

• 완전히 제네릭한 의사결정 엔진: 고정된 스키마 없이 key-value 형태의 유연한 입력 처리
• 자연어 → DMN 호출 자동화: LLM 기반 자연어 파싱으로 DMN 인퍼런스를 수행하고 결과를 반환
• Rule 관리 기능: DMN XML을 로드, 저장, 조회 가능
• 동적 스키마 조회: 각 규칙의 입력 요구사항을 런타임에 확인 가능
• 호출측 LLM 최적화: 마크다운 생성은 호출측 LLM에서 처리하도록 설계
• 확장 가능한 규칙 시스템: 새로운 규칙을 동적으로 등록하고 실행 가능
• MCP 프로토콜 준수: FastMCP 기반으로 LLM에서 함수 호출 및 응답 처리 가능

📋 Requirements

• Python 3.11+
• FastMCP
• cDMN (필수)
• idp-engine (cDMN 의존성)

🛠️ Installation

Using pip

pip install cdmn-mcp-server

cDMN과 idp-engine이 자동으로 설치됩니다.

From source

git clone https://github.com/rickjang/cdmn-mcp-server.git
cd cdmn-mcp-server
pip install -e .

🚀 Usage

1. Command Line

# 기본 실행
cdmn-mcp-server

# 또는 Python 모듈로 실행
python -m server_cdmn_only

2. MCP 설정 파일

Claude Desktop 등에서 사용하기 위한 설정:

{
  "mcpServers": {
    "cdmn-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cdmn-mcp-server"]
    }
  }
}

3. Python API

from server_cdmn_only import DMNModel

# DMN 모델 초기화
dmn_model = DMNModel()

# 규칙 로드
await dmn_model.load_rule("insurance_premium")

# 의사결정 실행
result = await dmn_model.evaluate_decision("insurance_premium", {
    "age": 65,
    "smoker": True,
    "health_score": 30
})

print(result.result)  # {'Risk Category': 'Very High'}
print(result.engine_used)  # 'cdmn'

📚 Available Tools

1. load_rule(rule_name: str)

DMN XML 규칙을 로드합니다.

2. save_rule(rule_name: str, xml_content: str)

새로운 DMN 규칙을 저장합니다.

3. list_rules()

등록된 DMN 규칙 목록을 조회합니다.

4. delete_rule(rule_name: str)

DMN 규칙을 삭제합니다.

5. get_rule_schema(rule_name: str)

규칙의 입력 스키마를 조회합니다.

6. infer_decision(rule_name: str, context_input: Dict[str, Any])

DMN 규칙을 기반으로 의사결정을 실행합니다.

7. register_rule(rule_name: str, rule_config: Dict[str, Any])

새로운 규칙을 동적으로 등록합니다.

8. check_engine_status()

cDMN 엔진의 상태를 확인합니다.

🎯 Examples

보험료 계산

# 규칙 로드
await load_rule("insurance_premium")

# 의사결정 실행
result = await infer_decision("insurance_premium", {
    "age": 65,
    "smoker": True,
    "health_score": 30
})

# 결과:
# {
#   "result": {"Risk Category": "Very High"},
#   "engine_used": "cdmn",
#   "execution_time": 0.0001,
#   "trace": [...]
# }

대출 승인

result = await infer_decision("loan_approval", {
    "credit_score": 750,
    "income": 60000,
    "age": 35
})

🔧 cDMN Engine Features

고급 추론 기능

• ✅ 모델 확장: 모든 가능한 해를 찾을 수 있음
• ✅ 전파 기반 추론: 입력값을 통해 출력값을 자동 계산
• ✅ 불확실성 처리: 확정되지 않은 값들을 명시적으로 처리
• ✅ 의존성 해결: 복잡한 DMN 의존성 그래프를 자동으로 해결
• ✅ 표준 준수: DMN 1.3 표준을 완벽하게 지원

📝 DMN XML Format

지원되는 DMN XML 형식 예제:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<definitions xmlns="https://www.omg.org/spec/DMN/20191111/MODEL/"
             id="insurance-premium"
             name="Insurance Premium Calculation">
  
  <decision id="riskCategory" name="Risk Category">
    <decisionTable id="riskTable" hitPolicy="FIRST">
      <input id="ageInput" label="Age">
        <inputExpression typeRef="number">
          <text>age</text>
        </inputExpression>
      </input>
      <output id="riskOutput" label="Risk Category" typeRef="string"/>
      
      <rule id="rule1">
        <inputEntry id="age1">
          <text>age &gt;= 60</text>
        </inputEntry>
        <outputEntry id="risk1">
          <text>"High Risk"</text>
        </outputEntry>
      </rule>
    </decisionTable>
  </decision>
  
</definitions>

🐛 Troubleshooting

cDMN 설치 오류

• cDMN과 idp-engine이 올바르게 설치되었는지 확인하세요.
• Python 3.11 이상이 필요합니다.

DMN XML 오류

• XML 형식이 올바른지 확인하세요.
• 네임스페이스와 태그 구조가 DMN 1.3 표준을 따르는지 확인하세요.
• <, > 같은 특수 문자는 <, >로 이스케이프해야 합니다.
• cDMN은 표준 DMN XML 형식을 완벽하게 지원합니다.

📄 License

MIT License

👤 Author

rickjang

🔗 Links

• GitHub Repository
• PyPI Package
• cDMN Documentation
• FastMCP Documentation

📈 Changelog

3.0.0 (2025-10-18)

• 🎯 cDMN 전용 엔진: XML 파싱 구현체 제거, cDMN만 사용
• ✨ 안정성 향상: 전문적인 DMN 실행 엔진 사용으로 정확성 보장
• ✨ 고급 추론 기능: 모델 확장, 전파 기반 추론 등 cDMN의 모든 기능 활용
• ✨ 의존성 해결: 복잡한 DMN 의존성 그래프 자동 해결
• 📚 문서 업데이트: cDMN 전용 버전에 맞게 문서 전면 개편

2.0.1 (이전 버전)

• 하이브리드 DMN 엔진 (cDMN + XML 파싱)
• 자동 엔진 선택 및 폴백 메커니즘

🤝 Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.