Node-RED Make IoT Smart

🌐 언어

Node-RED 전용으로 설계된 AI 어시스턴트 확장 기능으로, IoT 개발을 더욱 스마트하고 효율적으로 만듭니다.

개요

Node-RED Make IoT Smart는 Node-RED 개발 전용으로 설계된 포괄적인 AI 에이전트입니다. 지능적인 코드 지원, 자동화된 플로우 최적화, 스마트 디버깅 기능을 제공하여 IoT 개발 경험을 향상시킵니다. 이 확장 기능은 현재 학습, 솔루션, 통합, 개발, 구성, 관리의 6가지 주요 시나리오를 지원합니다.

기능

🤖 AI 어시스턴트

지능적 코드 제안: Node-RED 플로우의 컨텍스트 인식 코드 추천.
스마트 플로우 분석: 플로우를 분석하고 최적화 제안을 제공.
자연어 인터페이스: 자연어 명령을 사용하여 Node-RED 환경과 상호작용.
다국어 지원: 중국어, 영어, 일본어, 한국어 등을 지원. Node-RED의 언어 설정 변경에 따라 자동 적응.
멀티 프로바이더 지원: LangChain.js 프레임워크 기반으로 OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek 등의 AI 모델을 지원.
지능적 메모리 관리: SQLite 기반의 단기 및 장기 메모리 시스템, 대화 기록, 사용자 설정, 플로우 패턴 저장을 지원.
시나리오 기반 프롬프트: JSON 구성을 통한 시나리오 기반 프롬프트 관리, 동적 매개변수 주입을 지원.
MCP 도구 통합: Model Context Protocol(MCP) 도구 호출을 지원하여 AI 어시스턴트의 기능을 확장.

🔧 개발 도구

실시간 코드 분석: Node-RED 플로우의 지속적인 분석.
구성 관리: 다양한 AI 프로바이더의 중앙 집중식 API 구성.
대화형 사이드바: Node-RED 에디터에 통합된 전용 AI 어시스턴트 패널.
JSON 에디터: 구문 강조 기능이 있는 통합 구성 파일 에디터.
MCP 도구 통합: Model Context Protocol(MCP) 도구 호출을 지원하여 AI 어시스턴트의 기능을 확장.
LangChain 도구 관리: 통합 도구 관리 프레임워크, 내장 도구와 MCP 도구를 지원.
시나리오 기반 지원: 7가지 주요 시나리오의 맞춤형 지원:
- 학습: 노드와 개념을 설명하고 샘플 플로우를 제공.
- 솔루션: 플로우 JSON과 노드 설치 가이드를 포함한 다양한 IoT 솔루션을 제공.
- 통합: 프로토콜(예: MQTT, Modbus) 및 소프트웨어 통합을 지원.
- 개발: 기존 플로우와 함수 노드 코드를 최적화.
- 구성: Node-RED 구성(예: settings.js) 변경을 안내.
- 관리: 원격 액세스, Git 통합, 배치 배포를 지원.

🚀 향후 기능

원격 디버깅: Node-RED 플로우의 AI 지원 원격 디버깅.
팀 관리: 팀 관리 기능이 있는 협업 개발.
고급 분석: IoT 시스템 성능에 대한 깊은 통찰력.
지능적 배포: AI 주도의 IoT 애플리케이션 배포 전략.

설치

npm에서 설치

bash

npm install @jhe.zheng/node-red-make-iot-smart

Node-RED 팔레트 매니저에서 설치

Node-RED 에디터를 엽니다.
메뉴 → 팔레트 관리로 이동합니다.
@jhe.zheng/node-red-make-iot-smart를 검색합니다.
설치를 클릭합니다.
설치 후 Node-RED를 재시작합니다.
설치 후 Node-RED 사이드바에 새로운 AI 어시스턴트 탭이 나타납니다.
설정 버튼을 클릭하여 AI 프로바이더를 구성합니다.
지원되는 프로바이더 중에서 선택합니다:
- DeepSeek: 강력한 코딩 능력을 가진 비용 효율적인 옵션.
- OpenAI: 업계를 선도하는 GPT 모델.
- Anthropic: Claude 모델을 통한 고급 추론 능력.
API 키를 입력하고 적절한 모델을 선택합니다.
구성 후 AI 어시스턴트 사용을 시작할 수 있습니다. 설정을 저장한 후 NodeRED가 자동으로 구성 노드를 생성한다는 점에 유의하세요. NodeRED는 플로우 변경 사항을 표시하고 병합을 클릭하기만 하면 됩니다.
AI 어시스턴트와의 상호작용을 시작하세요!

빠른 시작

"현재 노드 분석"을 입력

"샘플 플로우 생성"을 입력

"헬스 체크"를 입력

구성

LangSmith 디버깅 구성 (선택사항)

LangChain 실행의 더 나은 디버깅과 모니터링을 위해 LangSmith 지원을 구성할 수 있습니다:

.env.example 파일을 .env로 복사합니다:
bash
```
cp .env.example .env
```

.env 파일을 편집하여 LangSmith 구성을 입력합니다:

env

LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_API_KEY=your_langsmith_api_key_here
LANGCHAIN_PROJECT=your_project_name

Node-RED를 재시작하여 구성을 적용합니다.
LangSmith에 액세스하여 자세한 실행 추적 및 디버깅 정보를 확인합니다.

참고: LangSmith 구성은 선택사항이며 기본 기능에 영향을 주지 않습니다.

사용법

기본 채팅 인터페이스

AI 어시스턴트 사이드바 탭을 엽니다.
자연어로 질문이나 지시사항을 입력합니다.
코드 제안과 설명이 포함된 지능적인 답변을 받습니다.

시나리오 선택

사이드바의 드롭다운 메뉴에서 시나리오(학습, 솔루션, 통합, 개발, 구성, 관리)를 선택합니다.
AI는 선택된 시나리오에 따라 답변을 조정하고 관련 도구와 플로우 JSON을 제공합니다.

JSON/코드 처리

큰 JSON이나 코드 출력은 JSON/코드 보기 버튼 뒤에 숨겨져 UI를 깔끔하게 유지합니다.
구문 강조 기능이 있는 통합 에디터에서 플로우 JSON을 편집하고 변경 사항을 직접 적용합니다.

지원되는 시나리오

시나리오 개요

시나리오	한국어명	설명	지원 도구
learning	학습 모드	Node-RED 학습 어시스턴트, 교육 가이드와 지식 답변을 제공	get-flows, get-nodes, create-flow, update-flow
solution	솔루션 모드	IoT 솔루션 전문가, 기술 솔루션과 아키텍처 조언을 제공	create-flow, update-flow, get-flows, create-subflow
integration	통합 모드	시스템 통합 전문가, 장치 연결과 데이터 통합을 처리	create-flow, update-flow, install-node, get-node-info
development	개발 모드	코드 개발 어시스턴트, Node-RED 플로우 생성과 최적화를 지원	create-flow, update-flow, create-subflow, get-node-info, install-node, get-flow
configuration	구성 모드	시스템 구성 전문가, Node-RED 환경과 노드 구성을 관리	get_settings, update_settings, install_node, get_node_info, get_diagnostics
management	관리 모드	프로젝트 관리 어시스턴트, 플로우 조직과 프로젝트 계획을 지원	get-flows, create-flow, update-flow, create-subflow
general	일반 모드	일반 AI 어시스턴트, Node-RED 관련 다양한 질문을 처리	특정 도구 제한 없음

사전 정의된 프롬프트 예시

시나리오	사전 정의된 프롬프트
학습 모드	• Node-RED는 처음입니다. Node-RED의 기본 개념과 주요 기능을 소개해 주세요 • Node-RED의 플로우, 노드, 연결에 대해 설명해 주세요 • Node-RED에서 첫 번째 간단한 플로우를 만들려면 어떻게 해야 하나요? 자세한 단계를 알려주세요 • Node-RED에서 자주 사용되는 주요 노드는 무엇인가요? 각각의 기능은 무엇인가요?
솔루션 모드	• 스마트 홈 제어 시스템을 설계해야 합니다. 완전한 IoT 솔루션 아키텍처를 제공해 주세요 • Node-RED를 사용하여 Industry 4.0 데이터 수집 및 모니터링 시스템을 구축하려면 어떻게 해야 하나요? • 센서 데이터 수집과 자동 제어를 포함한 농업 IoT 솔루션을 설계해 주세요 • 스마트 시티 환경 모니터링 네트워크를 구축하고 싶은데, 어떤 기술 솔루션이 필요한가요?
통합 모드	• Node-RED에서 MQTT 장치와 HTTP API를 통합하려면 어떻게 해야 하나요? 자세한 통합 솔루션을 제공해 주세요 • Modbus 장치에서 센서 데이터를 클라우드 데이터베이스로 전송해야 합니다. 어떻게 구현하나요? • JSON을 XML로 변환하여 제3자 시스템에 전송하는 데이터 변환 플로우 설계를 도와주세요 • Node-RED에서 다른 프로토콜을 가진 여러 장치의 통합 데이터 수집과 처리를 구현하려면 어떻게 해야 하나요?
개발 모드	• 현재 플로우의 자세한 설명과 해설 • 현재 노드의 자세한 설명과 해설 • 데이터 필터링과 형식 변환을 구현하는 Function 노드 코드 작성을 도와주세요 • Node-RED에서 사용자 정의 노드를 만들려면 어떻게 해야 하나요? 완전한 개발 절차를 알려주세요
구성 모드	• 현재 NodeRED의 구성은 어떻게 되어 있나요? • 현재 NodeRED의 진단은 어떻게 되어 있나요? • 사용자 인증과 HTTPS를 포함한 Node-RED의 보안 구성을 설정하려면 어떻게 해야 하나요? • Node-RED의 성능 구성을 최적화하여 시스템 실행 효율성을 향상시키는 것을 도와주세요 • Node-RED에서 제3자 노드 패키지를 설치하고 관리하려면 어떻게 해야 하나요? • Node-RED의 로깅과 모니터링을 설정해야 합니다. 어떻게 구성해야 하나요?
관리 모드	• IoT 프로젝트의 개발 계획과 마일스톤 생성을 도와주세요 • Node-RED에서 대규모 프로젝트의 플로우 구조를 정리하고 관리하려면 어떻게 해야 하나요? • 현재 프로젝트의 위험과 품질을 평가해야 합니다. 분석 권장사항을 제공해 주세요 • 팀 협업 Node-RED 개발 표준과 모범 사례를 수립하려면 어떻게 해야 하나요?
일반 모드	• Node-RED란 무엇인가요? 주요 특징과 응용 시나리오는 무엇인가요? • Node-RED에서 문제가 발생했습니다. 분석과 해결책을 도와주세요 • Node-RED 학습 리소스와 모범 사례를 추천해 주세요 • 특정 요구사항을 해결하기 위해 적절한 Node-RED 시나리오 모드를 선택하려면 어떻게 해야 하나요?

키워드를 통한 지능적 활성화

시나리오	키워드	활성화 동작
개발 모드	플로우 생성, 플로우 생성, 플로우 만들기, 새 플로우	자동으로 개발 모드로 전환하여 완전한 Node-RED 플로우 JSON 코드를 생성하고 자세한 설명을 제공
구성 모드	현재 구성, 시스템 구성, 구성 정보, 구성, 현재 설정	자동으로 get_settings 도구를 호출하여 구성 정보를 가져와 테이블 형식으로 표시
구성 모드	현재 진단, 시스템 진단, 진단 정보, 헬스 체크	자동으로 get_diagnostics 도구를 호출하여 시스템 진단을 실행

동적 입력 매개변수

모든 시나리오는 다음과 같은 동적 매개변수 주입을 지원합니다:

nodeRedVersion - Node-RED 버전 정보
nodeVersion - Node.js 버전 정보
currentTime - 현재 타임스탬프
selectedFlow - 현재 선택된 플로우
selectedNodes - 현재 선택된 노드
lang - 현재 언어 매개변수
mcpTools - 사용 가능한 MCP 도구 목록

각 시나리오는 특정 동적 매개변수도 지원합니다:

학습 모드: userLevel(사용자 기술 수준)
솔루션 모드: projectRequirements(프로젝트 요구사항)
통합 모드: integrationTargets(통합 대상)
개발 모드: developmentTask(개발 작업)
구성 모드: configurationNeeds(구성 요구사항)
관리 모드: projectStatus(프로젝트 상태)

시스템 프롬프트 특성

각 시나리오는 전문적인 시스템 프롬프트로 구성되어 AI 어시스턴트가 다음을 확실히 수행할 수 있습니다:

역할 정의: 특정 시나리오에서의 명확한 전문적 역할
출력 형식: 시나리오 요구사항에 따른 구조화된 답변 형식
도구 통합: 해당하는 MCP 도구와 Node-RED API의 지능적 호출
컨텍스트 인식: 동적 매개변수를 사용한 개인화된 추천

시나리오	설명
학습	노드/개념을 설명하고 학습용 샘플 플로우를 제공.
솔루션	플로우 JSON과 노드 설치 가이드가 포함된 다양한 IoT 솔루션을 제공.
통합	프로토콜/소프트웨어 통합을 지원하고 해당 플로우를 생성.
개발	기존 플로우와 함수 노드 코드를 최적화.
구성	Node-RED 구성(예: `settings.js`) 변경을 안내.
관리	원격 액세스, Git 통합, 배치 배포를 지원.

지원되는 AI 프로바이더

프로바이더	모델	특징
OpenAI	GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o	범용, 광범위한 호환성
Anthropic	Claude-3, Claude-3.5	고급 추론, 안전성 중시
Google	Gemini Pro, Gemini Flash	멀티모달, 고성능
DeepSeek	deepseek-chat, deepseek-coder	비용 효율적, 코딩 중심
기타	LangChain.js에서 지원하는 모든 LLM 프로바이더	높은 확장성, 유연한 구성

API 구성

API 키는 로컬에 암호화되어 저장됩니다.
여러 프로바이더 구성을 지원.
다양한 프로바이더와 모델 간의 쉬운 전환.
계획 단계와 실행 단계의 개별 모델 구성.

개발

프로젝트 구조

├── ai-sidebar.html          # 메인 사이드바 인터페이스
├── ai-sidebar-config.json   # UI 구성
├── make-iot-smart.html      # 노드 구성 템플릿
├── make-iot-smart.js        # 백엔드 노드 구현
├── lib/
│   ├── langchain-manager.js # 메인 LangChain 매니저
│   ├── memory-manager.js    # SQLite 메모리 관리
│   └── scenario-manager.js  # 시나리오 기반 프롬프트 관리
├── config/
│   └── scenarios.json       # 시나리오 구성 파일
├── data/
│   └── memory.db           # SQLite 데이터베이스 파일
└── package.json            # 패키지 구성

기술 아키텍처

이 프로젝트는 LangChain.js 프레임워크를 기반으로 하며 모듈러 아키텍처 설계를 사용합니다:

LangChain Manager: 메인 AI 모델 관리, 여러 LLM 프로바이더를 지원
Memory Manager: SQLite 기반의 지능적 메모리 시스템, 단기 및 장기 메모리를 지원
Scenario Manager: 시나리오 기반 프롬프트 관리, JSON 구성과 동적 매개변수를 지원
Tool Manager: 통합 도구 관리 프레임워크, MCP 도구와 내장 도구를 통합
API Layer: RESTful API 인터페이스, 스트리밍 채팅과 도구 실행을 지원

기여

저장소를 포크합니다.
기능 브랜치를 생성합니다.
변경 사항을 만들고 커밋합니다.
풀 리퀘스트를 제출합니다.

로드맵

1단계 (완료)

✅ AI 어시스턴트 통합
✅ 멀티 프로바이더 지원
✅ 대화형 사이드바
✅ 구성 관리
✅ 시나리오 기반 지원
✅ LangChain.js 아키텍처 마이그레이션
✅ SQLite 메모리 관리 시스템
✅ MCP 도구 통합
✅ 통합 도구 관리 프레임워크

2단계 (예정)

🔄 원격 디버깅 기능
🔄 팀 협업 기능
🔄 고급 플로우 분석
🔄 지능적 배포 도구

3단계 (미래)

📋 팀 관리 시스템
📋 엔터프라이즈 기능
📋 고급 보안 옵션
📋 사용자 정의 모델 훈련

시스템 요구사항

Node.js >= 18.0.0
Node-RED >= 2.0.0

라이선스

MIT 라이선스 하에 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

지원

AI 개발은 기술이라기보다는 예술이며, LLM을 마스터하는 것은 간단한 작업이 아니며 AI 모델, 데이터, 애플리케이션 시나리오에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 각 Q&A 세션은 다른 결과를 생성할 수 있으며, 초기 버전은 종종 만족스럽지 않지만 프롬프트 엔지니어링의 개선을 통해 IT 엔지니어든 OT 엔지니어든 Node-RED 사용자의 일상적인 요구사항을 점진적으로 충족하게 됩니다. 더 많은 관심 있는 사람들이 프로젝트에 참여하는 것을 환영합니다.

문제 보고: GitHub Issues
문서: Wiki
토론: GitHub Discussions

작성자

Zheng He

AI 지원으로 IoT 개발을 더욱 스마트하게 만들어보세요!

Node-RED Make IoT Smart ​

🌐 언어 ​

개요 ​

기능 ​

🤖 AI 어시스턴트 ​

🔧 개발 도구 ​

🚀 향후 기능 ​

설치 ​

npm에서 설치 ​

Node-RED 팔레트 매니저에서 설치 ​

빠른 시작 ​

"현재 노드 분석"을 입력 ​

"샘플 플로우 생성"을 입력 ​

"헬스 체크"를 입력 ​

구성 ​

LangSmith 디버깅 구성 (선택사항) ​

사용법 ​

기본 채팅 인터페이스 ​

시나리오 선택 ​

JSON/코드 처리 ​

지원되는 시나리오 ​

시나리오 개요 ​

사전 정의된 프롬프트 예시 ​

키워드를 통한 지능적 활성화 ​

동적 입력 매개변수 ​

시스템 프롬프트 특성 ​

지원되는 AI 프로바이더 ​

API 구성 ​

개발 ​

프로젝트 구조 ​

기술 아키텍처 ​

기여 ​

로드맵 ​

1단계 (완료) ​

2단계 (예정) ​

3단계 (미래) ​

시스템 요구사항 ​

라이선스 ​

지원 ​

작성자 ​