설치하고 시작하기

Python 3.11 이상과 실행 중인 Docker를 준비하세요. 빈 작업 폴더에서 시작합니다.

1. 설치하고 실행하기

아래 명령을 순서대로 실행합니다.

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade --pre 'decision-layer[stats,mcp]'
decision-layer demo

관리자 화면과 분석 라이브러리를 설치하고, 샘플 데이터를 준비해 서버를 실행합니다. 첫 실행에는 다운로드 시간이 걸릴 수 있습니다.

2. 화면과 파일 확인하기

관리자 화면을 열어 준비된 매출 분석을 살펴보세요. 실행 기록에서 조회한 데이터와 결과를 확인할 수 있습니다.

작업 폴더에는 직접 수정할 Skill과 Python Method가 생성됩니다.

작업 폴더/
├── decision-layer.yaml
└── sample_shop/methods/
    ├── metric_lookup/SKILL.md
    ├── drilldown/SKILL.md
    ├── ols/method.py
    └── matching/method.py

SKILL.md는 AI가 따를 분석 지침이고, method.py는 계산할 Python 코드입니다. 수정하거나 추가하는 방법은 Method 프로젝트에서 확인하세요.

3. AI 연결하기

서버를 켜 둔 상태에서 MCP 연결 가이드를 따라 AI 클라이언트에 연결하세요. 그다음 아래처럼 질문할 수 있습니다.

2026년 2월 매출 1위 부문을 찾고, 지역별 매출을 설명해줘.

종료하고 다시 실행하기

터미널에서 Ctrl+C를 누르면 종료됩니다. 코드, 데이터와 실행 기록은 유지됩니다. 같은 프로젝트 폴더에서 decision-layer demo를 실행하면 다시 시작합니다.

회사 데이터로 분석하려면 Cube 연결 가이드를 확인하세요.