Palantir MCP 개발 흐름 예시

여러 도구 호출과 저장소 문맥을 연결하여 목표를 수행할 수 있습니다. 다음은 개발자가 사용할 수 있는 작업 패턴입니다.

저장소 문맥 탐색

React OSDK, Python transform, TypeScript function 저장소의 온톨로지와 코드 예제를 읽고 로컬 코드 및 원격 프로젝트 리소스를 조사합니다. "Foundry 프로젝트의 코드와 API 문맥을 가져와 달라", "현재 저장소를 설명해 달라"처럼 요청합니다.

데이터셋 검색과 생성

폴더 및 프로젝트 가져오기 목록에서 데이터셋을 찾고 스키마와 SQL로 내용을 조사합니다. 적합한 데이터가 없으면 가상 데이터를 가진 새 데이터셋을 만들 수 있습니다. 기존 데이터셋을 덮어쓰거나 삭제할 수는 없습니다.

가상의 요청으로 접근 가능한 데이터셋 목록, 비행 지연이 큰 행, 데이터 품질, 최소 50행의 시험 데이터 또는 스크립트로 만든 10,000행을 요청할 수 있습니다. 새 데이터셋도 생성 후 스키마와 값이 목적에 맞는지 확인합니다.

온톨로지 탐색

설명으로 객체 유형이나 함수를 찾고, 객체에 관련된 함수와 링크를 조사합니다. 유형을 열어 속성과 연결을 확인하고 필요한 관련 유형을 계속 탐색할 수 있습니다.

변경 제안과 SDK 생성

객체 또는 링크 유형 생성, 일대다 및 다대다 링크 구성 등을 브랜치에서 수행하고 제안으로 검토합니다. 온톨로지에 지속적으로 반영하려면 사람의 검토와 병합 승인이 필요합니다. 변경 후 Developer Console의 OSDK를 새 버전으로 생성하여 코드에서 사용할 수 있습니다.

객체 유형을 만들기 전에는 기존 유형을 찾고 기반 데이터셋이 있는지 조사합니다. 없다면 새 가상 데이터셋을 구성할 수 있습니다. 링크 유형은 연결할 객체 유형을 먼저 확인하고 생성 또는 수정한 뒤 다시 조회합니다.

현재 전역 브랜치 도구는 create_global_branch, view_global_branch, create_global_proposal 등이며 SDK 갱신은 create_or_update_ontology_sdk_version을 사용합니다. 실제 세션에서 제공되는 이름과 입력 스키마는 도구 목록 및 search_tools 결과를 따릅니다.