AI API를 사용하면서 같은 종류의 프롬프트를 반복 작성하신 적 있으신가요? 예를 들어 고객 문의 자동 답변, 코드 리뷰, 데이터 분석 등 반복적인 작업에서 매번 같은 구조를 입력하고 계신다면, 이 튜토리얼이 딱 맞는 해결책입니다. 이번 시간에는 MCP Resource와 Prompt 템플릿을 활용한 고급 컨텍스트 관리 방법을 살펴보겠습니다. HolySheep AI의 게이트웨이 구조를 활용하면 단일 API 키로 모든 주요 모델을 하나의 일관된 방식으로 제어할 수 있습니다.

MCP Resource란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol) Resource는 AI 모델에게 전달할 외부 데이터를 효율적으로 관리하는 메커니즘입니다. 데이터베이스, 파일, API 응답, 설정 값 등을 모델의 컨텍스트 창에 최적화된 방식으로 주입할 수 있습니다. HolySheep AI를 통해 이 기능을 사용하면, 다양한 소스의 데이터를 표준화된 형식으로 통합 관리할 수 있습니다.

MCP Resource의 핵심 개념

Prompt 템플릿 아키텍처 설계

Prompt 템플릿은 반복적으로 사용하는 프롬프트 구조를 사전에 정의하고, 런타임에 변수만 교체하여 사용하는 방식입니다. HolySheep AI에서는 이 두 가지 개념을 결합하여 매우 강력한 컨텍스트 관리 시스템을 구축할 수 있습니다.

템플릿 설계 원칙 4가지

실전 프로젝트: 고객 지원 자동화 시스템

이제 완전한 실전 예제를 통해 MCP Resource와 Prompt 템플릿을 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다. 고객 지원 티켓을 자동으로 분류하고, 적절한 답변을 생성하는 시스템을 구축하겠습니다.

1단계: 리소스 정의 및 초기화

"""
HolySheep AI MCP Resource + Prompt Template 실전 예제
고객 지원 자동화 시스템 구축
"""

import json
import urllib.request
from typing import Dict, List, Optional

class HolySheepMCPClient:
    """HolySheep AI API 게이트웨이 클라이언트"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def chat_completion(self, messages: List[Dict], 
                        model: str = "gpt-4.1",
                        temperature: float = 0.7) -> Dict:
        """채팅 완성 API 호출"""
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature
        }
        
        req = urllib.request.Request(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            data=json.dumps(payload).encode('utf-8'),
            headers=self.headers,
            method='POST'
        )
        
        with urllib.request.urlopen(req) as response:
            return json.loads(response.read().decode('utf-8'))


===== MCP Resource 정의 =====

class CustomerSupportResources:
    """고객 지원 시스템용 MCP 리소스 저장소"""
    
    def __init__(self):
        self.resources = {}
        self._initialize_static_resources()
    
    def _initialize_static_resources(self):
        """정적 리소스 초기화 - 자주 변경되지 않는 데이터"""
        
        self.resources["support_policy"] = """
        ===== 고객 지원 정책 =====
        1. 환불 요청: 구매 후 30일 이내만 가능,全额 환불
        2. 교환 요청: 제품 하자 시만 가능, 동일 제품 교환
        3. 취소 요청: 배송 전까지만 가능, 배송 후에는 반품 처리
        4. 응답 시간: 평일 24시간 내, 주말 48시간 내
        5. 긴급 상황: 시스템 장애는 2시간 내优先処理
        """
        
        self.resources["faq_database"] = """
        ===== 자주 묻는 질문 데이터베이스 =====
        Q: 배송은 얼마나 걸리나요?
        A: 일반적으로 3~5영업일 소요됩니다.
        
        Q: 주문 취소는 어떻게 하나요?
        A: 마이페이지 > 주문내역에서 취소 가능합니다.
        
        Q: 비밀번호를 잊어버렸습니다.
        A: 로그인页面에서 "비밀번호 찾기"를利用하세요.
        
        Q: 포인트는 어떻게 적립되나요?
        A: 구매 금액의 1%가 포인트로 적립됩니다.
        """
        
        self.resources["escalation_rules"] = """
        ===== 에스컬레이션 규칙 =====
        - 고객 만족도 1-2점: 즉시 관리자 알림
        - 반복 문의(3회 이상): 특별 관리자 처리
        - 법적 문제 언급: 법무팀 자동 연결
        -媒体报道/ SNS 확산 위험: PR팀 즉시 보고
        """
    
    def get_resource(self, resource_name: str) -> str:
        """리소스 조회"""
        return self.resources.get(resource_name, "")
    
    def inject_context(self, ticket_data: Dict) -> str:
        """티켓 데이터와 리소스를 결합하여 컨텍스트 생성"""
        context_parts = []
        
        # 기본 리소스 포함
        context_parts.append(self.resources["support_policy"])
        context_parts.append(self.resources["faq_database"])
        context_parts.append(self.resources["escalation_rules"])
        
        # 현재 티켓 정보 추가
        context_parts.append(f"\n===== 현재 티켓 정보 =====")
        context_parts.append(f"티켓 ID: {ticket_data.get('id', 'N/A')}")
        context_parts.append(f"고객 등급: {ticket_data.get('customer_tier', '일반')}")
        context_parts.append(f"문의 유형: {ticket_data.get('category', '일반')}")
        context_parts.append(f"긴급도: {ticket_data.get('urgency', '보통')}")
        context_parts.append(f"\n고객 문의 내용:\n{ticket_data.get('content', '')}")
        
        return "\n".join(context_parts)


===== Prompt 템플릿 정의 =====

class PromptTemplates:
    """재사용 가능한 프롬프트 템플릿 모음"""
    
    @staticmethod
    def ticket_classification_template() -> str:
        """티켓 분류 프롬프트 템플릿"""
        return """당신은 고객 지원 담당자의 보조 AI입니다. 
아래 티켓 정보를 분석하여 적절한 분류와 우선순위를 결정하세요.

【출력 형식 - 반드시 이 JSON 구조로 응답】
{
    "category": "분류결과 (|refund|exchange|cancellation|technical|general|complaint|)",
    "priority": "priority级别 (1~5, 1이 가장 긴급)",
    "sentiment": "고객 감정 (positive|neutral|negative|frustrated|)",
    "action_required": "즉시 필요한 조치",
    "escalation": true/false,
    "response_tone": "응답 톤 (sympathetic|apologetic|informative|reassuring|)"
}

【분석 대상 티켓】
{context}

【분류 규칙】
- 'refund', 'exchange', 'cancellation' 관련 문의는 category соответствующий로 분류
- "환불해주세요", "반품하고 싶어요" → refund
- "교체해줘요", "다른 것으로 바꿔주세요" → exchange  
- "취소해주세요", "주문 취소" → cancellation
- 기술적 문제가 언급되면 → technical
- 강한 불만 표현("최악", " 절대 안녕하세요", "욕" 등) → complaint, priority 1-2
"""
    
    @staticmethod
    def auto_response_template() -> str:
        """자동 응답 생성 프롬프트 템플릿"""
        return """당신은 전문적인 고객 지원 챗봇입니다. 
아래 정보를 바탕으로 고객에게 맞춤형 응답을 생성하세요.

【고객 정보】
- 티켓 ID: {ticket_id}
- 고객 등급: {customer_tier}
- 분류 결과: {classification_result}

【고객 문의】
{customer_message}

【적용해야 할 정책】
{policy_context}

【응답 요구사항】
1. 고객 등급에 따라 적절한 어조 사용 (VIP: 더 친절하게, 일반: 전문적으로)
2. 정책范围内에서 최대한 만족스러운 해결책 제시
3. 에스컬레이션이 필요한 경우 고객에게 알려주고 기다리는 기간 명시
4. 다음 단계(고객이 할 일)를 명확히 안내
5. 응답 끝에满意度 설문链接 포함

【응답 언어】
한국어로 작성하되, 자연스럽고 친근한 톤 유지
"""
    
    @staticmethod
    def summary_report_template() -> str:
        """일일 보고서 생성 템플릿"""
        return """다음은 오늘의 고객 지원 처리 결과 요약입니다:

【처리 현황】
- 총 티켓 수: {total_tickets}
- 평균 응답 시간: {avg_response_time}
- 해결율: {resolution_rate}%

【분류별 통계】
{category_breakdown}

【긴급 처리 필요 건】
{escalated_tickets}

【개선 제안】
{improvement_suggestions}

위 내용을 바탕으로 관리자에게 보고할Executive Summary를 3문장 이하로 작성하세요.
"""



===== 메인 실행 코드 =====

def main():
    """고객 지원 자동화 시스템 메인 실행"""
    
    # HolySheep AI 클라이언트 초기화
    # https://www.holysheep.ai/register 에서 API 키 발급
    client = HolySheepMCPClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # 리소스 및 템플릿 초기화
    resources = CustomerSupportResources()
    templates = PromptTemplates()
    
    # ===== 실제 티켓 처리 예시 =====
    sample_ticket = {
        "id": "TKT-20240115-0042",
        "customer_tier": "VIP",
        "category": "환불",
        "urgency": "높음",
        "content": """
        안녕하세요, 3일 전에 구매한 제품이 설명과 달라서 환불 요청드립니다.
        제품收到了后发现严重质量问题, 교환이나 환불 모두 가능합니다.
       尽快处理 부탁드립니다. 정말失望했습니다.
        """
    }
    
    print("=" * 50)
    print("고객 티켓 분류 및 자동 응답 시스템")
    print("=" * 50)
    print(f"\n[처리중] 티켓 ID: {sample_ticket['id']}")
    
    # 1단계: 컨텍스트 구성
    context = resources.inject_context(sample_ticket)
    
    # 2단계: 분류 프롬프트 생성 및 실행
    classification_prompt = templates.ticket_classification_template().format(
        context=context
    )
    
    messages = [
        {"role": "system", "content": "당신은 고객 지원 분석 전문가입니다."},
        {"role": "user", "content": classification_prompt}
    ]
    
    # HolySheep AI API 호출 - GPT-4.1 모델 사용
    # 비용: $8/MTok (HolySheep AI 게이트웨이 환율 적용)
    result = client.chat_completion(
        messages=messages,
        model="gpt-4.1",
        temperature=0.3  # 분류는 일관된 결과 위해 낮춤
    )
    
    classification = result['choices'][0]['message']['content']
    print(f"\n[분류 결과]\n{classification}")
    
    # 3단계: 자동 응답 생성
    try:
        parsed_classification = json.loads(classification.replace('``json', '').replace('``', ''))
    except:
        parsed_classification = {"category": "general", "priority": 3}
    
    response_prompt = templates.auto_response_template().format(
        ticket_id=sample_ticket['id'],
        customer_tier=sample_ticket['customer_tier'],
        classification_result=json.dumps(parsed_classification, ensure_ascii=False, indent=2),
        customer_message=sample_ticket['content'],
        policy_context=resources.get_resource("support_policy")
    )
    
    messages = [
        {"role": "system", "content": "당신은 친절하고 전문적인 고객 지원 챗봇입니다."},
        {"role": "user", "content": response_prompt}
    ]
    
    # 자동 응답 생성 - Claude Sonnet 사용
    # 비용: $15/MTok (복잡한 텍스트 생성에 적합)
    response_result = client.chat_completion(
        messages=messages,
        model="claude-sonnet-4-20250514",  # HolySheep AI의 Anthropic 모델 지원
        temperature=0.7
    )
    
    auto_response = response_result['choices'][0]['message']['content']
    print(f"\n[자동 생성 응답]\n{auto_response}")
    print(f"\n[메타데이터] 모델: {response_result['model']}, 사용량: {response_result['usage']}")


if __name__ == "__main__":
    main()

2단계: 배치 처리 및 대량 분석

"""
MCP Resource와 Prompt 템플릿을 활용한 대량 티켓 처리 시스템
일일 리포트 자동 생성 + 비용 최적화 전략
"""

import json
import time
from datetime import datetime
from collections import Counter
from typing import List, Dict, Tuple

class BatchProcessor:
    """대량 티켓 배치 처리기 - HolySheep AI 비용 최적화"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        # 비용 최적화를 위한 모델 선택 로직
        # 간단한 분류: Gemini Flash (저렴), 복잡한 분석: GPT-4.1
        self.models = {
            "fast_classify": "gemini-2.5-flash",    # $2.50/MTok - 빠른 분류
            "deep_analyze": "gpt-4.1",              # $8/MTok - 심층 분석
            "creative": "claude-sonnet-4-20250514", # $15/MTok - 창의적 응답
            "ultra_cheap": "deepseek-v3.2"          # $0.42/MTok - 단순 작업
        }
        
        self.stats = {
            "total_processed": 0,
            "cost_by_model": {},
            "response_times": []
        }
    
    def api_call(self, messages: List[Dict], model: str, 
                 temperature: float = 0.7) -> Tuple[Dict, float]:
        """API 호출 및 응답 시간 측정"""
        import urllib.request
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature
        }
        
        start_time = time.time()
        
        req = urllib.request.Request(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            data=json.dumps(payload).encode('utf-8'),
            headers=self.headers,
            method='POST'
        )
        
        try:
            with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as response:
                elapsed = time.time() - start_time
                result = json.loads(response.read().decode('utf-8'))
                return result, elapsed
        except Exception as e:
            print(f"API 호출 오류: {e}")
            return {"error": str(e)}, time.time() - start_time
    
    def batch_classify(self, tickets: List[Dict], 
                       use_cheap_model: bool = True) -> List[Dict]:
        """배치 티켓 분류 - 비용 최적화 버전"""
        
        results = []
        model = (self.models["ultra_cheap"] if use_cheap_model 
                 else self.models["fast_classify"])
        
        classification_template = """각 티켓을 다음 중 하나로 분류하세요:
- refund: 환불 요청
- exchange: 교환 요청  
- cancellation: 취소 요청
- technical: 기술 지원
- complaint: 불만/投诉
- inquiry: 일반 문의

티켓 ID: {ticket_id}
고객 메시지: {content}

분류:"""
        
        for i, ticket in enumerate(tickets):
            messages = [
                {"role": "system", "content": "당신은 고객 지원 티켓 분류 전문가입니다."},
                {"role": "user", "content": classification_template.format(
                    ticket_id=ticket.get('id', f'TKT-{i}'),
                    content=ticket.get('content', '')[:500]  # 토큰 절약을 위해 500자 제한
                )}
            ]
            
            result, elapsed = self.api_call(
                messages, 
                model=model,
                temperature=0.1  # 분류는 결정적
            )
            
            if 'choices' in result:
                classification = result['choices'][0]['message']['content'].strip()
                tokens_used = result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
                
                results.append({
                    "ticket_id": ticket.get('id', f'TKT-{i}'),
                    "classification": classification,
                    "model_used": model,
                    "tokens": tokens_used,
                    "processing_time_ms": round(elapsed * 1000, 2)
                })
                
                # 통계 업데이트
                self.stats["total_processed"] += 1
                self.stats["cost_by_model"][model] = (
                    self.stats["cost_by_model"].get(model, 0) + tokens_used
                )
                self.stats["response_times"].append(elapsed)
            
            #_rate limiting:每秒 10 요청 제한
            if i > 0 and i % 10 == 0:
                time.sleep(1)
        
        return results
    
    def generate_daily_report(self, classified_tickets: List[Dict],
                              tickets_data: List[Dict]) -> str:
        """일일 보고서 생성"""
        
        # 분류 통계 계산
        categories = [t['classification'] for t in classified_tickets 
                      if 'classification' in t]
        category_counts = Counter(categories)
        
        # 처리 시간 통계
        response_times = self.stats["response_times"]
        avg_time = sum(response_times) / len(response_times) if response_times else 0
        
        # 비용 계산 (HolySheep AI 요금 기준)
        cost_breakdown = {}
        for model, tokens in self.stats["cost_by_model"].items():
            if "gemini" in model:
                cost_per_mtok = 2.50
            elif "gpt-4.1" in model:
                cost_per_mtok = 8.00
            elif "claude" in model:
                cost_per_mtok = 15.00
            elif "deepseek" in model:
                cost_per_mtok = 0.42
            else:
                cost_per_mtok = 5.00
            cost_breakdown[model] = (tokens / 1_000_000) * cost_per_mtok
        
        total_cost = sum(cost_breakdown.values())
        
        report = f"""
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║              📊 {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')} 고객 지원 일일 보고서                     ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  📈 처리 현황                                                      ║
║  • 총 처리 건수: {len(classified_tickets)}건                                    ║
║  • 평균 응답 시간: {avg_time*1000:.0f}ms ({avg_time:.2f}초)                        ║
║  • 처리율: {len(classified_tickets)/max(1, len(tickets_data))*100:.1f}%                                          ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  📂 분류별 통계                                                     ║"""
        
        for category, count in category_counts.most_common():
            percentage = count / max(1, len(classified_tickets)) * 100
            report += f"\n║  • {category:12s}: {count:3d}건 ({percentage:5.1f}%)                         ║"
        
        report += f"""
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  💰 비용 분석 (HolySheep AI 게이트웨이)                           ║"""
        
        for model, cost in cost_breakdown.items():
            report += f"\n║  • {model:20s}: ${cost:.6f}                            ║"
        
        report += f"""
║  ────────────────────────────────────────────────────║
║  💵 총 비용: ${total_cost:.6f} ({total_cost*1300:.0f}원 환산)                    ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
"""
        
        return report
    
    def smart_routing_analyze(self, ticket: Dict) -> Dict:
        """스마트 라우팅: 티켓 특성에 따라 최적 모델 선택"""
        
        content = ticket.get('content', '')
        sentiment_indicators = ['

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