concierge-hq/concierge

신뢰할 수 있는 MCP 서버와 AI 애플리케이션을 위한 패브릭입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트를 도구와 연결하는 표준화된 방법입니다. 모든 요청에 대해 모든 도구의 평면 목록을 공개하는 대신, 컨시어지는 관련 있는 것만 점진적으로 공개합니다. 컨시어지는 결정론적 결과와 신뢰할 수 있는 도구 호출을 보장합니다.

시작하기

[! 참고] 컨시어지는 Python 3.9+가 필요합니다. 의존성 해결 속도를 높이려면 UV 설치를 권장하지만, PIP도 충분히 잘 작동합니다.

새 프로젝트를 위한 비계 만들기:

**기존 MCP 서버를 두 줄로 감싸도 다른 변화는 없습니다:

[! 팁] 컨시어지는 MCP 프로토콜 수준에서 작동합니다. 현재 워크플로우 단계에 따라 tools/list가 반환하는 도구를 동적으로 변경합니다. 상담원과 클라이언트는 컨시어지의 존재를 알 필요는 없으며, 각 시점에서 더 적지만 더 관련 있는 도구를 볼 수 있습니다.

[! 참고] 랩 앤 고는 점진적 도구 공개를 즉시 제공합니다. 코드 변경 없이 완전한 워크플로우 제어를 원할 때 app.stages와 app.transitions를 추가하세요.

사용

도구를 단계별로 나누어

모든 것을 한꺼번에 노출시키기보다는, 관련 도구를 한데 묶어두세요.

The Model Context Protocol (MCP) is a standardized way to connect AI agents to tools. Instead of exposing a flat list of every tool on every request, Concierge progressively discloses only what’s relevant. Concierge guarantees deterministic results and reliable tool invocation.

Getting Started

[!NOTE] Concierge requires Python 3.9+. We recommend installing with uv for faster dependency resolution, but pip works just as well.

pip install concierge-sdk

Scaffold a new project:

concierge init my-store    # Generate a ready to run project
cd my-store                # Enter project
python main.py             # Start the MCP server

Or wrap an existing MCP server two lines, nothing else changes:

# Before
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
app = FastMCP("my-server")

# After: just wrap it
from concierge import Concierge
app = Concierge(FastMCP("my-server"))

[!TIP] Concierge works at the MCP protocol level. It dynamically changes which tools are returned by tools/list based on the current workflow step. The agent and client don’t need to know Concierge exists, they just see fewer, more relevant tools at each point.

from concierge import Concierge
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

app = Concierge(FastMCP("my-server"))

# Your @app.tool() decorators stay exactly the same.
# You can additionally add app.stages and app.transitions.

[!NOTE] The wrap and go gives you progressive tool disclosure immediately. Add app.stages and app.transitions when you want full workflow control, no code changes required.

Usage

Group tools into steps

Instead of exposing everything at once, group related tools together. Only the current step’s tools are visible to the agent:

app.stages = {
    "browse":   ["search_products", "view_product"],
    "cart":     ["add_to_cart", "remove_from_cart", "view_cart"],
    "checkout": ["apply_coupon", "complete_purchase"],
}

Define transitions

Control which steps can follow which. The agent moves forward (or backward) only along paths you allow:

app.transitions = {