buildswithpaul/Frappe_Assistant_Core

해결하는 문제

Frappe Assistant Core (FAC)는 LLM(예: Claude 또는 ChatGPT)를 통해 자연어로 ERPNext 사이트와 상호작용할 수 있게 해줍니다. 과거에 수동으로 반복해서 수행하던 작업(예: 미납 청구서 검색, 리드 상태 업데이트, 수익 보고서 실행 등)을 제거하고, LLM이 ERPNext 데이터와 워크플로우에 직접적으로 안전하게 접근할 수 있도록 합니다.

작동 방식

FAC는 MCP 대응 LLM과 Frappe/ERPNext 생태계 사이의 다리 역할을 합니다. 문서 관리, 검색, 보고서, 분석을 위한 24개의 내장 도구를 제공합니다. 인증에는 OAuth 2.0을 사용하여 LLM이 로그인한 사용자의 특정 권한 아래에서 작동하도록 보장합니다.

핵심 아키텍처 특징:

• 실시간 스키마 접근: 매 호출 시 Frappe API에서 메타데이터를 직접 읽기 때문에, 사용자 정의 필드나 권한 변경 사항이 즉시 반영되며 동기화나 인덱스 생성이 필요 없습니다.
• 스킬 및 템플릿: 관리자는 특정 작업 처리 방법을 정의하는 "스킬"과 사용자용 시작 지점을 미리 정의한 "프롬프트 템플릿"을 설정하여 일관성을 보장할 수 있습니다.
• 확장성: 개발자는 자신의 Frappe 앱에서 훅을 사용해 새로운 도구와 스킬을 어시스턴트에 추가할 수 있습니다.

대상 사용자

• ERPNext 사용자: AI를 활용해 데이터 검색 및 비즈니스 프로세스 관리를 자동화하고 싶은 팀
• Frappe 개발자: ERPNext 사이트의 AI 기능을 커스텀 도구와 비즈니스 로직으로 확장하고 싶은 사람
• 관리자: 비즈니스 운영에 LLM을 안전하고 감사 가능한 방식으로 통합하고 싶은 사용자

주요 특징

• 24개 내장 도구: CRUD 작업, 검색, 보고서 생성, 워크플로우 실행, Python 기반 분석을 모두 커버
• 권한 인식: 기존 ERPNext 사용자 역할과 권한에 엄격히 부합
• MCP 호환: Model Context Protocol에 호환되어 Claude Desktop과 같은 클라이언트와 쉽게 통합 가능
• 감사 로깅: 모든 상호작용이 어시스턴트 감사 로그에 기록되어 보안 및 규정 준수 보장
• 영구 동기화 없음 스키마: 벡터 인덱스나 스냅샷 테이블이 필요 없으며, 실시간 정확성을 위해 실시간 메타데이터를 사용