refs #731: add QA vector MCP tools

src/main/resources/application.yml

@@ -90,6 +90,12 @@ backoffice:
     showprompt-tool-name: ${BACKOFFICE_MCP_SHOWPROMPT_TOOL_NAME:oracle.select_ai.data_showprompt}
     showprompt-tool-label: ${BACKOFFICE_MCP_SHOWPROMPT_TOOL_LABEL:업무 데이터 SHOWPROMPT}
     showprompt-tool-description: ${BACKOFFICE_MCP_SHOWPROMPT_TOOL_DESCRIPTION:Select AI가 SQL 생성에 사용한 prompt를 조회하는 읽기 전용 진단 도구입니다. 생성 SQL이나 데이터 조회 SQL은 실행하지 않습니다.}
+    qa-vector-search-tool-name: ${BACKOFFICE_MCP_QA_VECTOR_SEARCH_TOOL_NAME:oracle.select_ai.qa_vector_search}
+    qa-vector-search-tool-label: ${BACKOFFICE_MCP_QA_VECTOR_SEARCH_TOOL_LABEL:Select AI 예제 SQL 조회}
+    qa-vector-search-tool-description: ${BACKOFFICE_MCP_QA_VECTOR_SEARCH_TOOL_DESCRIPTION:현재 질문에 사용할 유사 예제 SQL을 Select AI 실행 전에 조회합니다. 반환값은 few-shot 컨텍스트 검토용이며 SQL을 실행하지 않습니다.}
+    qa-vector-store-tool-name: ${BACKOFFICE_MCP_QA_VECTOR_STORE_TOOL_NAME:oracle.select_ai.qa_vector_store}
+    qa-vector-store-tool-label: ${BACKOFFICE_MCP_QA_VECTOR_STORE_TOOL_LABEL:Select AI 예제 SQL 저장}
+    qa-vector-store-tool-description: ${BACKOFFICE_MCP_QA_VECTOR_STORE_TOOL_DESCRIPTION:검토된 Select AI 결과를 후속 Text2SQL 품질 향상용 예제 SQL로 저장합니다. 질문과 읽기 전용 답 SQL이 필요합니다.}
   masking:
     policies: ${BACKOFFICE_MASKING_POLICIES:}
   security-sql-scripts:

src/main/resources/templates/mcp-sse.html

@@ -8,7 +8,7 @@
     <h1>MCP 연동</h1>
     <details class="explanation-details">
       <summary>도움말</summary>
-      <p>사용자 Bearer Token을 검증한 뒤 구성된 Select AI 프로파일로 업무 데이터 Text2SQL을 생성하는 MCP tool을 제공합니다. Select AI는 comment, annotation, constraint 메타데이터를 함께 사용하며, 생성 SQL은 자동 실행하지 않습니다.</p>
+      <p>사용자 Bearer Token을 검증한 뒤 구성된 Select AI 프로파일의 Text2SQL·SHOWPROMPT와 QA 벡터 예제 SQL 조회·저장 MCP tool을 제공합니다. QA 조회는 SQL 생성 전에 few-shot 후보를 확인하는 용도이며, 저장은 검토된 예제를 축적하는 용도입니다.</p>
     </details>
   </section>
 
@@ -99,7 +99,7 @@
           <td>
             <div th:text="${tool.description()}">ORDS 행 접근 조회 도구 설명</div>
             <small class="text-muted">
-              HTTP <code>Authorization</code> → 활성 사용자 토큰 검증 · <code>prompt</code> → 업무 데이터 Text2SQL 생성 · 결과 SQL은 검토 후 별도 실행
+              HTTP <code>Authorization</code> → 활성 사용자 토큰 검증 · 도구별 <code>prompt</code> 또는 <code>question</code> 입력 · QA 조회 결과는 few-shot 예제 SQL 검토용
             </small>
           </td>
         </tr>
@@ -115,10 +115,19 @@
     <details class="explanation-details">
       <summary>tools/call parameter 예시 보기</summary>
       <h2>tools/call Arguments</h2>
-      <pre class="code-block">{
-  "prompt": "최신 기준 활성 사용자 수를 조회하는 SQL을 만들어줘."
+      <pre class="code-block">// qa_vector_search
+{
+  "question": "최신 기준 활성 사용자 수를 조회해줘.",
+  "topK": 3
+}
+
+// qa_vector_store
+{
+  "question": "최신 기준 활성 사용자 수를 조회해줘.",
+  "answerSql": "SELECT COUNT(*) AS AU_COUNT FROM ...",
+  "answer": "AU_COUNT=123"
 }</pre>
-      <p class="form-hint">등록 tool은 <code th:text="${mcp?.resolvedToolName() ?: 'oracle.select_ai.data_text2sql'}">oracle.select_ai.data_text2sql</code> 하나입니다. 활성 사용자 Bearer Token을 확인한 뒤 Select AI가 comment, annotation, constraint를 참고해 읽기 전용 업무 데이터 SQL을 생성합니다. 실행은 자동으로 수행하지 않습니다.</p>
+      <p class="form-hint">Text2SQL·SHOWPROMPT는 <code>prompt</code>를 사용하고, <code th:text="${mcp?.resolvedQaVectorSearchToolName() ?: 'oracle.select_ai.qa_vector_search'}">oracle.select_ai.qa_vector_search</code>는 few-shot 후보를 조회하며 <code th:text="${mcp?.resolvedQaVectorStoreToolName() ?: 'oracle.select_ai.qa_vector_store'}">oracle.select_ai.qa_vector_store</code>는 검토된 읽기 전용 예제 SQL을 저장합니다.</p>
     </details>
   </section>