VibeCodingCAUTION
ttimes 바이브코딩 컨퍼런스 라이브 코딩 - 리서치 / 보고서 작성 Multi Agent 프로젝트
Overview
From the repository's own README, as read at the audited commit. Badges and raw HTML are left out.
웹 검색과 보고서 작성을 자동화하는 LangGraph 기반 멀티 에이전트 시스템
MCP & A2A 로 실전 Multi Agents 만들어보기 프로젝트
개요
본 프로젝트는 사용자의 요청에 따라 웹 검색, 문서 검색, 보고서 계획 수립, 보고서 작성을 자동으로 수행하는 AI 멀티 에이전트 시스템입니다. LangGraph와 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 사용하여 여러 전문 에이전트들이 협력하여 고품질의 보고서를 생성합니다.
주요 기능
- 🔍 실시간 웹 검색 - Tavily Search API를 통한 최신 정보 수집
- 📚 벡터 DB 검색 - PostgreSQL pgvector를 이용한 유사 문서 검색
- 📋 자동 계획 수립 - AI 기반 작업 계획 및 구조 설계
- ✍️ 보고서 작성 - 수집된 정보를 종합한 전문적인 보고서 생성
- 🤖 MCP 통합 - Model Context Protocol을 통한 도구 통합
- 🔗 A2A 통신 - Google ADK 기반 에이전트 간 통신
Tech Stack
- Python 3.13
- LangChain - LLM 애플리케이션 프레임워크
- LangGraph - 상태 기반 AI 워크플로우
- A2A Protocol - 에이전트 간 통신 표준
- FastMCP - Model Context Protocol 서버
- Google ADK - Agent Development Kit
- FastAPI - 웹 서버
- PostgreSQL + pgvector - 벡터 데이터베이스
- Redis - 캐시 및 세션 관리
- Azure OpenAI - LLM 제공자
시스템 아키텍처
┌─────────────────────────┐ │ UnifiedResearch Agent │ ← Google ADK 기반 오케스트레이터 │ (ADK Client) │ └───────────┬─────────────┘ │ A2A Protocol ┌───────┴───────┬──────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │Planning │ │ Research │ │ Report │ │ Agent │ │ Agent │ │ Writing │ │(A2A Srv)│ │(A2A Srv) │ │(A2A Srv) │ └────┬────┘ └────┬─────┘ └──────────┘ │ │ MCP Protocol │ ▼ │ ┌──────────────┐ │ │ All-Search │ │ │ MCP Server │ │ └───┬──────┬───┘ │ │ │ │ ▼ ▼ │ [Tavily] [LangConnect] │ │ └─────────────────────┼─────────────┐ ▼ ▼ [PostgreSQL+pgvector] [Redis]
설치 방법
1. 사전 요구사항
- Python 3.13+
- Docker & Docker Compose
- uv (Python 패키지 매니저)
2. 프로젝트 클론
git clone https://github
fbaff5e5ddf9OBSERVED · 2026-10-10Connect
Built from this server's own package name, version and transport as found in its source — not copied from anyone's documentation, so it cannot drift against a page we do not control. Replace the environment placeholders with a token scoped to the least it needs.
claude mcp add ttimes-guide-coding --env AZURE_OPENAI_API_KEY=${AZURE_OPENAI_API_KEY} --env MCP_API_KEY=${MCP_API_KEY} --env OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY} --env TAVILY_API_KEY=${TAVILY_API_KEY} -- uvx ttimes-guide-coding{
"mcpServers": {
"ttimes-guide-coding": {
"command": "uvx",
"args": [
"ttimes-guide-coding"
],
"env": {
"AZURE_OPENAI_API_KEY": "${AZURE_OPENAI_API_KEY}",
"MCP_API_KEY": "${MCP_API_KEY}",
"OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}",
"TAVILY_API_KEY": "${TAVILY_API_KEY}"
}
}
}
}Exposed tools (3)
3 read · 0 write · 0 destructive.
| Tool | Risk | Description |
|---|---|---|
search_all | read | |
search_vector | read | |
search_web | read |
Trust audit
CAUTIONgrade B · trust 82/100 Install with care. The audit found things worth knowing before you trust its output.
| Layer | What it checks | Result |
|---|---|---|
| L0 | Provenance & inventory | PASS |
| L1 | Static analysis of the code | FAIL |
| L2 | Instruction surface (what it tells the agent) | PASS |
| L3 | Class-specific surface | PASS |
| L4 | Behavioural (sandbox) | SKIPPED |
What the source does
- Filesystem
- declared (1 observation(s))
- Network
- declared (6 observation(s))
- Shell
- none-observed
- Dependencies
- pinned
- Secrets in source
- found
Findings (14)
- POSTGRES_URL=postgresql://ttimes:ttimes123@postgres:5432/ttimes_guide
이렇게 하면 Flask 개발 서버가 http://localhost:5000에서 시작됩니다. "Running on http://0.0.0.0:5000/"와 같은 메시지가 나타날 것입니다. 에이전트가 이제 요청을 듣고 있습니다. (포트 5000을 사용하는 다른 것이 없다면, 그렇지 않으면 코드에서 포트를 변경하세요).
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8500
docs/fastmcp.txt
docs/google-adk-python.txt
docs/langgraph-redis.txt
fc_lecture.png
order1_작업중간1_캡쳐.png
# could get access to our GitHub or PyPI credentials.
# Read allowed origins from environment variable
export $(cat .env | grep -v '^#' | xargs)
export $(cat .env | grep -v '^#' | xargs)
export $(cat .env | grep -v '^#' | xargs)
Gates applied: no_behavioural_pass, no_license.
fbaff5e5ddf9full audit observations/trust-audit/mcp-server/hyunjunjeon__vibecoding.json · Report an issue / request a re-scanAudit history
Every audit this server has had. A grade with a past is a grade somebody is still checking.
| Date | Source | Verdict | Grade | Score | Change |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-10 | fbaff5e5ddf9 | CAUTION | B | 82 | first audit |
Questions
What is the VibeCoding MCP server?
ttimes 바이브코딩 컨퍼런스 라이브 코딩 - 리서치 / 보고서 작성 Multi Agent 프로젝트
What tools does VibeCoding expose?
3 in total: 3 read-only, 0 that write, and 0 that can delete or overwrite. Every one is listed on this page with its risk.
Is VibeCoding safe to connect to an agent?
With care. The audit graded it B (82/100) and found 14 things worth knowing before you trust this server, listed below with the exact line each was found on.
What credentials does VibeCoding need?
It reads AZURE_OPENAI_API_KEY, MCP_API_KEY, OPENAI_API_KEY and TAVILY_API_KEY from the environment. Give it a token scoped to the least it needs — an agent that can be talked into calling a tool can be talked into calling it with your credentials.
How does VibeCoding run?
It speaks streamable-http, so it runs as a service you connect to over the network. It is published on PyPI as ttimes-guide-coding.
How current is this page?
The grade is for one exact copy of the source (fbaff5e5ddf9), read on 2026-10-10. The repository is watched and re-audited when it changes.