LPDP MCP Server

MCP Server untuk menjawab pertanyaan seputar pencairan keuangan beasiswa LPDP menggunakan RAG (Retrieval Augmented Generation) dengan Pinecone dan Gemini 2.0 Flash.

Fitur

• RAG-powered Q&A: Menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen Panduan Pencairan Awardee LPDP
• Vector Search: Menggunakan Pinecone untuk pencarian semantik yang akurat
• Gemini 2.0 Flash: Response cepat dengan dukungan bahasa Indonesia yang baik
• MCP Protocol: Dapat diintegrasikan dengan Claude Desktop dan aplikasi AI lainnya

Prerequisites

• Python 3.10+ (wajib untuk MCP SDK)
• Pinecone account (free tier)
• Google AI API key

Instalasi

1. Clone repository:

git clone <repository-url>
cd training-vibecode-mcp

1. Install Python 3.11 (jika belum ada):

# macOS dengan Homebrew
brew install python@3.11

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install python3.11 python3.11-venv

1. Buat virtual environment:

python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# atau
.\venv\Scripts\activate  # Windows

1. Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

1. Setup environment variables:

cp .env.example .env
# Edit .env dengan API keys Anda

Indexing Dokumen

Sebelum menggunakan server, index dokumen PDF ke Pinecone:

python -m scripts.index_documents

Menjalankan Server

Sebagai MCP Server (untuk Claude Desktop)

Tambahkan konfigurasi berikut ke claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "lpdp-pencairan": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.server"],
      "cwd": "/path/to/training-vibecode-mcp",
      "env": {
        "PINECONE_API_KEY": "your_key",
        "GOOGLE_API_KEY": "your_key"
      }
    }
  }
}

Standalone Mode

python -m src.server

MCP Tools

Contoh Penggunaan

User: Berapa living allowance untuk mahasiswa di Jepang?
Bot: Living allowance untuk mahasiswa LPDP di Jepang adalah:
     - Tokyo: JPY 195,000/bulan
     - Kota lain: JPY 170,000/bulan

Testing

pytest tests/

License

MIT License