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graph-tool-call 문서

OpenAPI, MCP, Python tool을 contract, retrieval evidence, target selection, execution plan, quality gate, trace learning loop로 연결하는 기술 매뉴얼입니다.

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설치Python 3.10+

pip install "graph-tool-call[openapi]"

첫 retrieval 호출OpenAPI

from graph_tool_call import ToolGraph

graph = ToolGraph.from_url(openapi_url)
results = graph.retrieve_with_scores(
    "환불 가능한 주문을 찾아줘",
    top_k=3,
)

print(results[0].to_dict(include_score=True, max_desc=80))

출력 형태JSON

{
  "name": "getRefundableOrders",
  "description": "Search refund-ready orders...",
  "score": 0.0312,
  "confidence": "high"
}

매뉴얼 인덱스

문서는 production에서 엔진이 실제로 도는 lifecycle 기준으로 구성되어 있습니다. catalog를 build하고, evidence로 search하고, target을 선택하고, plan을 합성하고, 검증하고, trace에서 학습합니다.

Tool catalog build

OpenAPI, MCP, Python source에서 안정적인 tool graph artifact를 만듭니다.

Search and selection

작은 candidate set을 검색하고 최종 target 선택 근거를 설명합니다.

Plan and execute

선택된 target을 실행 가능한 step과 structured runtime event로 바꿉니다.

Validate and learn

감이 아니라 반복 가능한 gate와 scrub된 trace로 품질을 증명합니다.

실행 모델

이 라이브러리는 prompt wrapper가 아닙니다. 각 단계는 inspect, 저장, 검증, adapter 전달이 가능한 artifact를 만듭니다.

01ToolSchema

Ingest

OpenAPI, MCP, Python source를 안정적인 tool schema로 정규화합니다.

02api_contract

Contract

request/response field, auth requirement, enum, context field를 추출합니다.

03RetrievalResult

Retrieve

keyword, graph, embedding, annotation signal로 작은 후보군을 정렬합니다.

04target_selector

Select

LLM target과 deterministic action/resource/shape/contract evidence를 비교합니다.

05runner events

Plan/run

실행 가능한 tool path를 합성하고, structured event와 auth/request/API 실패 원인을 남깁니다.

06suggestions

Learn

Scrub된 검증 trace evidence를 승격해 반복 사용 시 ranking 품질을 개선합니다.

품질 게이트

품질 개선은 감이 아니라 재현 가능한 체크로 확인해야 합니다. 공개 claim은 command, fixture, 명시적 한계와 함께 남깁니다.

SearchRecall@K, MRR, NDCG, candidate count, 한영 혼합 querybenchmark fixture와 `benchmarks/run_benchmark.py` 결과 OpenAPI buildcontract coverage, semantic coverage, readiness score, stable issue codeOpenAPI readiness report와 collection artifact metadata Plan and executeplan hit, runner stage, auth readiness, structured failure reasonsearch, plan, execute mode의 Quality Lab case Trace learningscrubbed payload, shadow improvement, promotion/rejection statuslearning suggestion과 shadow/promotion record Releasedocs build, API import, package version, benchmark claim policypublic claim 전에 실행하는 release gate

Reference 경로

Cheat sheetAPI Cheat Sheet

workflow별로 어떤 API 또는 CLI command를 써야 하는지 고릅니다.

APIPublic API

안정 public import와 engine-level contract를 확인합니다.

CLICLI

로컬 search, inspect, graph, diagnostics command를 확인합니다.

SchemasSchemas

integration에서 사용하는 artifact, event, report shape를 확인합니다.

LLM contextllms.txt

LLM-assisted development를 위한 compact documentation index입니다.