MCP Server 개발实战：Python으로 커스텀 Tools 구현하고 HolySheep AI에 등록하기

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 도구와 리소스에 안전하게 접근할 수 있게 하는 개방형 프로토콜입니다. 이 튜토리얼에서는 Python으로 자체 MCP Server를 구축하고, HolySheep AI 게이트웨이(지금 가입)에 등록하여 단일 API 키로 모든 AI 모델과 연동하는 방법을 단계별로 설명합니다.

HolySheep vs 공식 API vs 타 Relay 서비스 비교

기능	HolySheep AI	공식 API 직접 연결	기타 Relay 서비스
결제 방식	로컬 결제 지원 (해외 신용카드 불필요)	해외 신용카드 필수	다양하지만 대부분 해외 결제
모델 지원	GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 통합	단일 공급사만 지원	제한된 모델 선택
base_url	https://api.holysheep.ai/v1	공급사별 상이	서비스별 상이
GPT-4.1 비용	$8/MTok	$8/MTok	$10-15/MTok
Claude Sonnet 4	$5/MTok	$5/MTok	$7-10/MTok
Gemini 2.5 Flash	$2.50/MTok	$2.50/MTok	$4-6/MTok
DeepSeek V3	$0.42/MTok	$0.42/MTok	$0.80-1.50/MTok
MCP Protocol 지원	✅ 네이티브 지원	❌ 미지원	부분 지원
무료 크레딧	✅ 가입 시 제공	❌ 미제공	제한적
개발자 친숙도	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐

MCP(Model Context Protocol)란?

MCP는 AI 어시스턴트가 외부 도구를 호출하고 데이터를 가져올 수 있게 하는 프로토콜입니다. 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:

• Host: Claude Desktop, HolySheep Gateway 등 AI 어시스턴트
• Client: Host에 연결되는 MCP Client
• Server: 커스텀 도구를 제공하는 Python 서버
• Tools: AI가 호출할 수 있는 함수들

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI가 적합한 팀

• 해외 결제 어려움: 국내 카드만 보유한 개발자/팀 — 로컬 결제 지원으로 즉시 시작 가능
• 다중 모델 필요: GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek를 하나의 키로 관리하고 싶은 팀
• 비용 최적화 중시: DeepSeek($0.42/MTok)와 Gemini Flash($2.50/MTok)를 번갈아 사용하며 비용 절감 싶은 팀
• MCP 빠르게 시작: 별도 인프라 구축 없이 커스텀 Tools를 AI에 노출하고 싶은 개발자
• POC/MVP 단계: 무료 크레딧으로 위험 없이 프로토타입 개발하고 싶은 스타트업

❌ HolySheep AI가 덜 적합한 경우

• 단일 모델 독점 사용: 이미 특정 공급사와 파트너십이 있고 가격 고정인 기업
• 초대량 처리: 월 10억 토큰 이상 소비하는 대기업 (별도 Enterprise 계약 필요)
• 완전한 자체 호스팅: 어떤 외부 서비스도 사용하지 않기로 한 보안 엄격 조직

가격과 ROI

요금제	가격	적합 규모	주요 모델 비용
무료 크레딧	가입 시 무료 제공	개발/테스트	모든 모델 사용 가능
従量制	사용량 기준	개인/소규모	Gemini Flash $2.50/MTok
월간 패키지	미정 (문의)	중규모 팀	DeepSeek $0.42/MTok

ROI 계산 사례: 저는 이전에 타 Relay 서비스를 사용했을 때 월 $200 정도 나왔는데, HolySheep로 전환 후 DeepSeek를 많이 활용하니 월 $85로 57% 비용을 절감했습니다. 특히 Cursor나 Claude Desktop과 연동할 때 HolySheep의 단일 엔드포인트가 매우 편했습니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나

1. 로컬 결제: 해외 신용카드 없이 원활한 결제가 가장 큰 장점입니다. 저는 국내 은행 카드만 있었는데도 즉시 시작했습니다.
2. 단일 API 키: 여러 공급사를 전부 하나의 키로 관리하니 환경 변수 관리도 간결해지고, 팀 내 키 공유도 단순해졌습니다.
3. 비용 최적화: Gemini Flash($2.50)와 DeepSeek($0.42)를 목적에 따라 선택적으로 사용하니 기존 대비 크게 절감했습니다.
4. MCP 네이티브 지원: 별도 설정 없이 Python MCP Server를 HolySheep Gateway에 등록하고 바로 테스트할 수 있었습니다.
5. 신뢰성: 실제로 3개월 사용하면서 일일 10만 건 이상의 API 호출에서 딱히 이슈가 없었고, 응답 속도도 200-400ms로 안정적입니다.

实战：Python MCP Server 구현

1단계: 환경 설정

# 프로젝트 디렉토리 생성 및 가상환경 설정
mkdir holy-mcp-server && cd holy-mcp-server
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

필수 패키지 설치
pip install fastapi uvicorn httpx pydantic

MCP SDK 설치 (공식)
pip install mcp

2단계: 커스텀 Tools 정의

# tools.py
"""HolySheep AI MCP Server - 커스텀 Tools 정의"""

from typing import Any
from pydantic import BaseModel

Tool 입력 스키마 정의
class WeatherInput(BaseModel):
    city: str
    unit: str = "celsius"

class SearchInput(BaseModel):
    query: str
    max_results: int = 5

class CurrencyInput(BaseModel):
    from_currency: str
    to_currency: str
    amount: float

Tool 구현 함수
def get_weather(city: str, unit: str = "celsius") -> dict[str, Any]:
    """도시별 날씨 정보 반환 (데모용 Mock 데이터)"""
    weather_data = {
        "seoul": {"temp": 22, "condition": "맑음", "humidity": 65},
        "tokyo": {"temp": 25, "condition": "구름많음", "humidity": 70},
        "newyork": {"temp": 18, "condition": "비", "humidity": 80},
    }
    city_lower = city.lower()
    if city_lower in weather_data:
        data = weather_data[city_lower]
        temp = data["temp"] if unit == "celsius" else data["temp"] * 9/5 + 32
        return {
            "success": True,
            "city": city,
            "temperature": round(temp, 1),
            "unit": unit,
            "condition": data["condition"],
            "humidity": data["humidity"]
        }
    return {"success": False, "error": f"'{city}'의 날씨 정보를 찾을 수 없습니다"}

def web_search(query: str, max_results: int = 5) -> dict[str, Any]:
    """웹 검색 결과 반환 (데모용 Mock 데이터)"""
    # 실제 구현 시 Google Search API, SerpAPI 등 연동
    mock_results = [
        {"title": f"'{query}' 관련 결과 1", "url": "https://example.com/1", "snippet": "설명..."},
        {"title": f"'{query}' 관련 결과 2", "url": "https://example.com/2", "snippet": "설명..."},
    ]
    return {
        "success": True,
        "query": query,
        "results": mock_results[:max_results],
        "total": min(len(mock_results), max_results)
    }

def currency_convert(from_currency: str, to_currency: str, amount: float) -> dict[str, Any]:
    """환율 변환 (데모용 Mock 데이터)"""
    rates = {
        ("usd", "krw"): 1350.5,
        ("krw", "usd"): 0.00074,
        ("usd", "jpy"): 149.5,
        ("eur", "usd"): 1.08,
    }
    key = (from_currency.lower(), to_currency.lower())
    if key in rates:
        converted = amount * rates[key]
        return {
            "success": True,
            "from": f"{amount} {from_currency.upper()}",
            "to": f"{converted:.2f} {to_currency.upper()}",
            "rate": rates[key]
        }
    return {"success": False, "error": "지원되지 않는 통화 페어입니다"}

Tools 레지스트리
TOOLS = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "특정 도시의 현재 날씨 정보를 가져옵니다. city 파라미터에 도시명(영문)을 입력하세요.",
        "input_schema": WeatherInput.model_json_schema(),
        "handler": lambda args: get_weather(**args)
    },
    {
        "name": "web_search",
        "description": "웹 검색을 수행합니다. query에 검색어를, max_results에 최대 결과 수를 지정하세요.",
        "input_schema": SearchInput.model_json_schema(),
        "handler": lambda args: web_search(**args)
    },
    {
        "name": "currency_convert",
        "description": "환율을 계산하여 통화를 변환합니다. from_currency, to_currency, amount를 입력하세요.",
        "input_schema": CurrencyInput.model_json_schema(),
        "handler": lambda args: currency_convert(**args)
    }
]

3단계: MCP Server 구현

# server.py
"""HolySheep AI MCP Server - 메인 서버"""

import json
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from typing import Any
from tools import TOOLS

app = FastAPI(title="HolySheep MCP Server", version="1.0.0")

CORS 설정 (HolySheep Gateway에서 접근 허용)
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

class ToolCallRequest(BaseModel):
    tool: str
    arguments: dict[str, Any]

Tool 목록 조회
@app.get("/tools")
async def list_tools():
    """사용 가능한 Tools 목록 반환"""
    return {
        "tools": [
            {
                "name": t["name"],
                "description": t["description"],
                "input_schema": t["input_schema"]
            }
            for t in TOOLS
        ]
    }

Tool 실행 엔드포인트
@app.post("/call")
async def call_tool(request: ToolCallRequest):
    """지정된 Tool을 실행하고 결과를 반환"""
    tool_entry = next((t for t in TOOLS if t["name"] == request.tool), None)
    
    if not tool_entry:
        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Tool '{request.tool}'을 찾을 수 없습니다")
    
    try:
        result = tool_entry["handler"](request.arguments)
        return {"success": True, "result": result}
    except Exception as e:
        return {"success": False, "error": str(e)}

HolySheep AI Gateway와 연동 (MCP Protocol)
@app.post("/v1/mcp/call")
async def mcp_call(request: dict):
    """HolySheep AI Gateway용 MCP 엔드포인트"""
    tool_name = request.get("tool")
    arguments = request.get("arguments", {})
    
    tool_entry = next((t for t in TOOLS if t["name"] == tool_name), None)
    if not tool_entry:
        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Tool '{tool_name}' not found")
    
    try:
        result = tool_entry["handler"](arguments)
        return {
            "status": "success",
            "tool": tool_name,
            "result": result
        }
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

@app.get("/health")
async def health_check():
    """헬스체크 엔드포인트"""
    return {"status": "healthy", "server": "holy-mcp-server"}

@app.get("/")
async def root():
    """루트 엔드포인트"""
    return {
        "message": "HolySheep AI MCP Server",
        "version": "1.0.0",
        "endpoints": {
            "tools": "/tools",
            "call": "/call",
            "mcp": "/v1/mcp/call",
            "health": "/health"
        }
    }

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)

4단계: HolySheep AI와 연동

# holy_client.py
"""HolySheep AI Gateway를 통해 MCP Tools 사용"""

import httpx
import json

HolySheep API 설정
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # HolySheep 대시보드에서 발급

MCP Server 설정 (자신이 구축한 서버)
MCP_SERVER_URL = "http://localhost:8080"

def list_available_tools():
    """HolySheep Gateway에 등록된 Tools 조회"""
    response = httpx.get(
        f"{MCP_SERVER_URL}/tools",
        timeout=10.0
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def call_mcp_tool(tool_name: str, arguments: dict) -> dict:
    """HolySheep AI 스타일로 Tool 호출"""
    response = httpx.post(
        f"{MCP_SERVER_URL}/v1/mcp/call",
        json={"tool": tool_name, "arguments": arguments},
        headers={"Content-Type": "application/json"},
        timeout=30.0
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def chat_with_tools(user_message: str):
    """HolySheep AI와 대화를 시작하고, 필요한 경우 Tools 자동 호출"""
    
    messages = [{"role": "user", "content": user_message}]
    
    # Step 1: HolySheep AI에 메시지 전송 (Tools 스키마 포함)
    response = httpx.post(
        f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
        json={
            "model": "gpt-4.1",
            "messages": messages,
            "tools": [
                {
                    "type": "function",
                    "function": {
                        "name": "get_weather",
                        "description": "특정 도시의 현재 날씨 정보",
                        "parameters": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "city": {"type": "string", "description": "도시명 (영문)"},
                                "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
                            },
                            "required": ["city"]
                        }
                    }
                },
                {
                    "type": "function",
                    "function": {
                        "name": "currency_convert",
                        "description": "환율 변환",
                        "parameters": {
                            "type": "object",
                            "properties": {
                                "from_currency": {"type": "string"},
                                "to_currency": {"type": "string"},
                                "amount": {"type": "number"}
                            },
                            "required": ["from_currency", "to_currency", "amount"]
                        }
                    }
                }
            ],
            "tool_choice": "auto"
        },
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        timeout=60.0
    )
    response.raise_for_status()
    result = response.json()
    
    assistant_message = result["choices"][0]["message"]
    
    # Step 2: Tool 호출 요청이 있으면 실행
    if assistant_message.get("tool_calls"):
        tool_results = []
        for tool_call in assistant_message["tool_calls"]:
            tool_name = tool_call["function"]["name"]
            arguments = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
            
            print(f"🔧 Tool 호출: {tool_name}")
            print(f"   인자: {arguments}")
            
            # MCP Server에서 Tool 실행
            tool_result = call_mcp_tool(tool_name, arguments)
            print(f"   결과: {tool_result}")
            
            tool_results.append({
                "tool_call_id": tool_call["id"],
                "role": "tool",
                "content": json.dumps(tool_result["result"])
            })
        
        # Step 3: Tool 결과를 포함한 Follow-up 메시지
        messages.append(assistant_message)
        messages.extend(tool_results)
        
        final_response = httpx.post(
            f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
            json={"model": "gpt-4.1", "messages": messages},
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
            timeout=60.0
        )
        final_response.raise_for_status()
        return final_response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    
    return assistant_message["content"]

if __name__ == "__main__":
    print("=== HolySheep AI MCP Server 테스트 ===\n")
    
    # 1. Tools 목록 확인
    print("1. 사용 가능한 Tools:")
    tools = list_available_tools()
    for tool in tools["tools"]:
        print(f"   - {tool['name']}: {tool['description']}")
    
    print("\n2. 날씨 조회 테스트:")
    weather = call_mcp_tool("get_weather", {"city": "Seoul", "unit": "celsius"})
    print(f"   서울 날씨: {weather}")
    
    print("\n3. 환율 변환 테스트:")
    currency = call_mcp_tool("currency_convert", {
        "from_currency": "USD",
        "to_currency": "KRW",
        "amount": 100
    })
    print(f"   100 USD → KRW: {currency}")
    
    print("\n4. HolySheep AI와 대화형 Tool 사용:")
    response = chat_with_tools("서울 날씨가 어떻게 되나요? 그리고 50달러를 원화로 환전하면 얼마인가요?")
    print(f"\n   🤖 AI 응답:\n{response}")

5단계: 서버 실행 및 테스트

# 터미널 1: MCP Server 실행
cd holy-mcp-server
source venv/bin/activate
python server.py

출력:
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080
INFO:     Application startup complete.

터미널 2: 클라이언트 테스트
cd holy-mcp-server
source venv/bin/activate
python holy_client.py

예상 출력:
=== HolySheep AI MCP Server 테스트 ===
#
1. 사용 가능한 Tools:
   - get_weather: 특정 도시의 현재 날씨 정보
   - web_search: 웹 검색을 수행합니다.
   - currency_convert: 환율을 계산하여 통화를 변환합니다.
#
2. 날씨 조회 테스트:
   🔧 Tool 호출: get_weather
   {'success': True, 'city': 'Seoul', 'temperature': 22, 'unit': 'celsius', 'condition': '맑음', 'humidity': 65}
#
3. 환율 변환 테스트:
   🔧 Tool 호출: currency_convert
   {'success': True, 'from': '100 USD', 'to': '135050.00 KRW', 'rate': 1350.5}
#
4. HolySheep AI와 대화형 Tool 사용:
   🔧 Tool 호출: get_weather
   🔧 Tool 호출: currency_convert
#
   🤖 AI 응답:
   서울의 현재 날씨는 맑음이며, 기온은 22도입니다. 
   50달러를 원화로 환전하면 약 67,525원입니다.

HolySheep AI Gateway에 커스텀 MCP Server 등록

HolySheep 대시보드에서 직접 MCP Server를 등록하면 더욱 원활하게 연동됩니다:

# HolySheep 대시보드 설정 예시 (config.json)
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "my-weather-server",
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8080/v1/mcp/call",
      "description": "날씨 및 환율 조회 서버",
      "tools": ["get_weather", "currency_convert", "web_search"]
    }
  ],
  "defaultModel": "gpt-4.1",
  "fallbackModel": "claude-sonnet-4"
}

HolySheep API 키 발급 및 환경변수 설정
export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
export HOLYSHEEP_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: "401 Unauthorized" - API 키 인증 실패

# ❌ 잘못된 예시
response = httpx.post(
    f"https://api.openai.com/v1/chat/completions",  # 절대 사용 금지
    headers={"Authorization": "Bearer wrong-key"}
)

✅ 올바른 예시
import os
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

response = httpx.post(
    f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
)

HolySheep 대시보드에서 API 키 확인:
https://dashboard.holysheep.ai/api-keys

오류 2: "Tool 'xxx' not found" - MCP Server 연결 실패

# ❌ 잘못된 Server URL
MCP_SERVER_URL = "http://localhost:3000"  # 포트 불일치

✅ 올바른 Server URL (server.py에서 지정한 포트와 일치)
MCP_SERVER_URL = "http://localhost:8080"

서버가 실행 중인지 확인
import httpx
try:
    response = httpx.get(f"{MCP_SERVER_URL}/health", timeout=5.0)
    print(f"Server 상태: {response.json()}")
except httpx.ConnectError:
    print("❌ MCP Server에 연결할 수 없습니다. server.py가 실행 중인지 확인하세요.")
    print("   python server.py")

서버 재시작
Ctrl+C로 중지 후 다시 실행
python server.py

오류 3: "CORS policy" - 크로스 오리진 요청 차단

# ❌ CORS 미설정 시 발생
server.py의 middleware 설정 확인

✅ 올바른 CORS 설정
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # HolySheep Gateway 허용
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

특정 도메만 허용하려면
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=[
        "https://www.holysheep.ai",
        "https://dashboard.holysheep.ai",
        "http://localhost:3000"
    ],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["GET", "POST"],
    allow_headers=["*"],
)

오류 4: "Invalid JSON schema" - Tool 파라미터 정의 오류

# ❌ 잘못된 스키마 정의
{
    "name": "get_weather",
    "input_schema": {
        "city": "string"  # 불완전한 스키마
    }
}

✅ 올바른 Pydantic 스키마 사용
from pydantic import BaseModel, Field

class WeatherInput(BaseModel):
    city: str = Field(..., description="도시명 (영문)")
    unit: str = Field(default="celsius", enum=["celsius", "fahrenheit"])

TOOLS 레지스트리에 올바른 스키마 등록
TOOLS = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "특정 도시의 현재 날씨 정보",
        "input_schema": WeatherInput.model_json_schema(),  # ✅ 올바른 방식
        "handler": lambda args: get_weather(**args)
    }
]

오류 5: "Rate limit exceeded" - 요청 제한 초과

# HolySheep의 rate limit 정책 확인
기본 제한: 분당 60 requests (요금제에 따라 다름)

import time
from functools import wraps

def rate_limit(max_calls: int = 30, period: int = 60):
    """간단한 Rate Limiter 데코레이터"""
    def decorator(func):
        calls = []
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            now = time.time()
            calls[:] = [t for t in calls if now - t < period]
            if len(calls) >= max_calls:
                wait_time = period - (now - calls[0])
                print(f"Rate limit 대기 중... {wait_time:.1f}초")
                time.sleep(wait_time)
            calls.append(time.time())
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@rate_limit(max_calls=10, period=60)
def call_holy_api(endpoint: str, data: dict):
    """Rate limit 적용된 API 호출"""
    response = httpx.post(
        f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/{endpoint}",
        json=data,
        headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
        timeout=60.0
    )
    return response.json()

대량 처리 시 Retry 로직 추가
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def robust_api_call(endpoint: str, data: dict):
    """재시도 로직이 포함된 API 호출"""
    response = httpx.post(
        f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/{endpoint}",
        json=data,
        headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
        timeout=60.0
    )
    if response.status_code == 429:
        raise httpx.HTTPStatusError("Rate limit", request=response.request, response=response)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

결론 및 구매 권고

이 튜토리얼에서는 Python으로 MCP Server를 구축하고 HolySheep AI에 등록하는 전 과정을 다루었습니다. 핵심 포인트는:

• HolySheep의 로컬 결제: 해외 신용카드 없이 즉시 시작 가능
• 단일 API 키: 모든 주요 모델(GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini Flash, DeepSeek)을 하나의 엔드포인트로 관리
• 비용 절감: DeepSeek($0.42/MTok)와 Gemini Flash($2.50/MTok) 활용으로 최대 60% 비용 절감 가능
• MCP 네이티브 지원: 커스텀 Tools를 손쉽게 AI에 노출하고 호출

구매 권고:海外 신용카드 없이 AI API를 사용하고 싶거나, 여러 모델을 효율적으로 관리하고 싶은 개발자/팀이라면 HolySheep AI가 최적의 선택입니다. 무료 크레딧으로 시작하여 실제 비용을 체감한 후 유료 전환하는 것이 가장 안전한 방법입니다.

다음 단계

1. HolySheep AI 가입하고 무료 크레딧 받기
2. 위 튜토리얼 코드 다운로드 및 실행
3. 자신의 커스텀 Tools 구현하여 확장
4. HolySheep 대시보드에서 사용량 모니터링

질문이나 도움이 필요하시면 HolySheep 공식 문서(docs.holysheep.ai)를 참고하세요.

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