<div align="center">
<a href="https://www.pipelex.com/"><img src="https://raw.githubusercontent.com/Pipelex/pipelex/main/.github/assets/logo.png" alt="Pipelex Logo" width="400" style="max-width: 100%; height: auto;"></a>
<br/>
<br/>
<br/>
<h2 align="center">AI 메서드(Methods) 구축 및 실행</h2>
<p align="center">메서드(Method)는 재사용 가능한 타입 지정 AI 프로시저(Procedure)입니다. <code class="mthds">.mthds</code> 파일에 선언되며 Pipelex에 의해 실행됩니다.<br/>
각 단계는 명시적이며, 각 출력은 구조화되어 있고, 모든 실행은 반복 가능합니다.</p>
<div>
<a href="https://go.pipelex.com/demo"><strong class="demo">데모(Demo)</strong></a> -
<a href="https://docs.pipelex.com/"><strong class="documentation">문서(Documentation)</strong></a> -
<a href="https://mthds.sh"><strong class="hub">허브(Hub)</strong></a> -
<a href="https://github.com/Pipelex/pipelex/issues"><strong class="report-bug">버그 보고(Report Bug)</strong></a> -
<a href="https://github.com/Pipelex/pipelex/discussions"><strong class="feature-request">기능 요청(Feature Request)</strong></a>
</div>
<br/>
<p align="center">
<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg" alt="MIT License"></a>
<a href="https://github.com/Pipelex/pipelex/tree/main/tests"><img src="https://img.shields.io/endpoint?url=https://raw.githubusercontent.com/Pipelex/pipelex/main/.badges/tests.json" alt="Tests"></a>
<a href="https://pypi.org/project/pipelex/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/pipelex?logo=pypi&logoColor=white&color=blue&style=flat-square"
alt="PyPI – latest release"></a>
<br/>
<a href="https://go.pipelex.com/discord"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-5865F2?logo=discord&logoColor=white" alt="Discord"></a>
<a href="https://www.youtube.com/@PipelexAI"><img src="https://img.shields.io/badge/YouTube-FF0000?logo=youtube&logoColor=white" alt="YouTube"></a>
<a href="https://pipelex.com"><img src="https://img.shields.io/badge/Homepage-03bb95?logo=google-chrome&logoColor=white&style=flat" alt="Website"></a>
<a href="https://github.com/Pipelex/pipelex-cookbook/tree/main"><img src="https://img.shields.io/badge/Cookbook-5a0dad?logo=github&logoColor=white&style=flat" alt="Cookbook"></a>
<a href="https://docs.pipelex.com/"><img src="https://img.shields.io/badge/Docs-03bb95?logo=read-the-docs&logoColor=white&style=flat" alt="Documentation"></a>
<a href="https://docs.pipelex.com/changelog/"><img src="https://img.shields.io/badge/Changelog-03bb95?logo=git&logoColor=white&style=flat" alt="Changelog"></a>
<br/>
<br/>
</div>
메서드(Method)의 형태
[pipe.summarize_article]
type = "PipeLLM"
inputs = { article = "Text", audience = "Text" }
...
여기서부터 Pipelex는 60개 이상의 모델에 걸친 모델 라우팅(model routing), 구조화된 출력 파싱(structured output parsing), 그리고 파이프라인 오케스트레이션(pipeline orchestration)을 처리합니다.
메서드를 사용하는 이유?
| |
|---|
선언적(Declarative) — 모델 전반에서 작동하는 사람이 읽기 쉬운 .mthds 파일 | 타입 지정(Typed) — 의미론적 타입(Semantic types): AI가 당신의 의도를 이해하며, 모든 입력/출력은 목적을 가지고 연결됩니다 |
| 재사용 가능(Repeatable) — AI 창의성을 통제된 범위 내에서 결정론적으로 오케스트레이션 | 조합 가능(Composable) — 파이프를 시퀀스로 연결하고, 메서드를 다른 메서드 안에 중첩하며, 커뮤니티와 공유할 수 있습니다 |
빠른 시작 (Quick Start)
Claude Code 사용하기 (권장)
Claude Code에 다음을 붙여넣으세요:
Install mthds: run bash -c 'npm install -g mthds && mthds-agent bootstrap && claude plugin marketplace add mthds-ai/mthds-plugins && claude plugin install mthds@mthds-plugins'. Then tell me to /reload-plugins.
첫 번째 메서드 구축하기:
/mthds-build A method to summarize articles with key takeaways for different audiences
실행하기:
Codex 사용하기
Codex에 다음을 붙여넣으세요:
Install mthds: run bash -c 'npm install -g mthds && mthds-agent bootstrap && mthds-agent codex install-hook && mthds-agent codex apply-config && codex plugin marketplace add mthds-ai/mthds-plugins'. Then tell me to restart Codex and run /plugins to install mthds.
.mthds 구문 강조 (syntax highlighting) 및 플로우차트 (flowchart) 시각화를 위해 VS Code 확장 프로그램을 설치하세요.
터미널에서 (From the Terminal)
npm install -g mthds
mthds-agent bootstrap
pipelex init
.mthds 구문 강조 (syntax highlighting) 및 플로우차트 (flowchart) 시각화를 위해 VS Code 확장 프로그램을 설치하세요.
모든 설정이 올바르게 완료되었는지 확인합니다:
독립형 CLI (Standalone CLI)
에이전트 통합 없이 Pipelex CLI만 필요한 경우:
uv tool install pipelex
pipelex init
- Pipelex Gateway (권장) — 무료 크레딧, 모든 주요 제공업체에 대한 LLM, OCR / 문서 추출 및 이미지 생성용 단일 API 키를 제공합니다. 키 받기를 통해 키를 받은 후,
~/.pipelex/.env 파일에 PIPELEX_GATEWAY_API_KEY=your-key-here를 추가하고 pipelex init을 실행하세요.
- 자체 API 키 사용 (Bring Your Own Keys) — OpenAI, Anthropic, Google, Mistral 등의 기존 API 키를 사용합니다. AI 제공업체 설정 (Configure AI Providers)을 참조하세요.
- 로컬 AI (Local AI) — Ollama, vLLM, LM Studio 또는 llama.cpp를 사용하며, API 키가 필요하지 않습니다. AI 제공업체 설정 (Configure AI Providers)을 참조하세요.
실무 예시: CV 배치 스크리닝 (CV Batch Screening)
한 무더기의 CV(이력서)와 채용 공고 PDF를 입력받아, 각 이력서를 추출 및 분석한 다음 각 후보자가 해당 역할에 얼마나 잘 부합하는지 점수를 매기는 프로덕션 메서드(production method)입니다.
cv_batch_screening.mthds
[pipe.batch_analyze_cvs_for_job_offer]
type = "PipeSequence"
description = """
...
<details>
<summary><b>개념(concepts), 지원 파이프(supporting pipes), 플로우차트(flowchart) 및 실행 명령 보기</b></summary>
개념 (Concepts):
[concept.CandidateProfile]
description = "CV에서 추출된 구직자의 전문적 배경에 대한 구조화된 요약입니다."
...
<details>
<summary><b>클릭하여 지원 파이프 구현(supporting pipes implementation) 보기</b></summary>
[pipe.prepare_job_offer]
type = "PipeSequence"
description = """
...
</details>
<details>
<summary><b>파이프라인 플로우차트(flowchart) 보기</b></summary>
flowchart LR
%% controller 서브그래프 내의 Pipe 및 기타 노드들
subgraph sg_n_8b2136e3fe["batch_analyze_cvs_for_job_offer"]
...
</details>
메서드 실행하기 (Run Your Method)
CLI를 통해:
pipelex run bundle cv_batch_screening.mthds --inputs inputs.json
PDF URL이 포함된 inputs.json 파일을 생성하세요:
{
"cvs": {
"concept": "native.Document",
...
Python을 통해:
import asyncio
from pipelex.core.stuffs.document_content import DocumentContent
from pipelex.pipelex import Pipelex
...
</details>
Pipelex 작동 예시
Claude Code가 당신의 AI 메서드(AI Method)를 구축합니다
<a href="https://go.pipelex.com/demo">
<img src="https://go.pipelex.com/demo-thumbnail" alt="Pipelex Demo" width="500" style="max-width: 100%; height: auto;">
</a>
IDE 확장 프로그램 (IDE Extension)
IDE에서 .mthds 구문 강조(syntax highlighting)를 사용할 수 있도록 저희 확장 프로그램을 설치하는 것을 강력히 권장합니다:
예시 및 쿡북 (Examples & Cookbook)
저희의 쿡북 (Cookbook) 저장소에서 실제 사례들을 살펴보세요:
저장소를 클론(Clone)하거나 포크(Fork)하여 다양한 유스케이스(Use cases)를 위한 프로덕션 준비 완료(Production-ready)된 방법들을 실험해 보세요.
선택적 기능 (Optional Features)
이 패키지는 다음과 같은 추가 기능들을 지원합니다:
anthropic: 텍스트 생성(Text generation)을 위한 Anthropic/Claude 지원
google: 텍스트 생성(Text generation)을 위한 Google 모델 (Vertex) 지원
mistralai: 텍스트 생성(Text generation) 및 OCR을 위한 Mistral AI 지원
bedrock: 텍스트 생성(Text generation)을 위한 Amazon Bedrock 지원
fal: Black Forest Labs의 "FAL" 서비스를 이용한 이미지 생성(Image generation)
linkup: Linkup을 이용한 웹 검색(Web search)
docling: Docling을 이용한 OCR
모든 추가 기능(Extras)을 설치하려면:
uv pip install "pipelex[anthropic,google,google-genai,mistralai,bedrock,fal,linkup,docling]"
개인정보 보호 및 텔레메트리 (Privacy & Telemetry) — Pipelex Gateway는 기술적 데이터(모델 이름, 토큰 수, 지연 시간(Latency))만 수집하며, 프롬프트(Prompts)나 비즈니스 데이터는 절대 수집하지 않습니다. Gateway의 텔레메트리(Telemetry)를 피하고 싶다면, pipelex_gateway를 비활성화하고 직접 제공자 키(Provider keys)를 사용하거나 로컬 AI를 사용하세요. 자세히 알아보기
기여하기 (Contributing) — 여러분의 기여를 환영합니다! 저희의 기여 가이드라인 (Contributing Guidelines)을 확인해 주세요.
커뮤니티 (Community) — GitHub Issues · Discussions · 문서 (Documentation)
라이선스 (License)
이 프로젝트는 MIT 라이선스 (MIT license) 하에 배포됩니다. 런타임 의존성(Runtime dependencies)은 PyPI를 통해 각자의 라이선스에 따라 배포됩니다.
"Pipelex"는 Evotis S.A.S.의 상표입니다.
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