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iron-prow adapter: ironhive providers as gateway candidates.

Published
Jul 1, 2026
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dotnet add package IronProw.IronHive --version 0.1.1
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README

iron-prow

safe-inference gateway — every LLM call's first gate.
provider selection (frontier ∨ LAN GpuStack) · guardrail · resilience — delivered as a standard Microsoft.Extensions.AI.IChatClient.

두 갈래 필수: frontier/LAN 게이트웨이(A) and local-provider safety(B).
역할·범위·설계 근거는 CHARTER.md 참조.
이미 자체 배선(provider·resilience·guardrail)을 가진 앱의 이관은 docs/ADOPTION.md 참조.

Packages

Package 역할
IronProw.Core 게이트웨이 계약, resilience, 선택 로직 — iyulab 구현 의존 0
IronProw.IronHive IronHive provider 어댑터 — OpenAI · Anthropic · GoogleAI (frontier) · GpuStack · OpenAI-Compatible/Ollama (LAN)
IronProw.FluxGuard FluxGuard guardrail 어댑터 (IGuard 구현)
IronProw.LMSupply 로컬 추론 안전 래퍼 (length-bounding + readiness gate)
dotnet add package IronProw.Core
dotnet add package IronProw.IronHive    # frontier provider adapters
dotnet add package IronProw.FluxGuard  # guardrail adapter
dotnet add package IronProw.LMSupply   # local-provider safety adapter

Quick Start

A. Frontier / LAN 게이트웨이

IronHive 기반 frontier provider + FluxGuard guardrail을 등록한다.
DI 컨테이너가 표준 IChatClient를 resolve하며, 게이트웨이가 selection·retry·입출력 검사를 자동 처리한다.

using IronProw.Core;
using IronProw.IronHive;
using IronProw.FluxGuard;
using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

services.AddIronProw()
        .AddIronHiveOpenAI(
            id: "openai",
            priority: 10,
            modelId: "gpt-4o",
            configure: cfg => cfg.ApiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!)
        .AddIronHiveAnthropic(
            id: "anthropic",
            priority: 5,
            modelId: "claude-opus-4-5",
            configure: cfg => cfg.ApiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY")!)
        .UseFluxGuard();  // Standard preset (L1 regex guards, offline)

// 표준 Microsoft.Extensions.AI.IChatClient 반환
IChatClient chat = host.Services.GetRequiredService<IChatClient>();
var response = await chat.GetResponseAsync("Hello");

IronProw.IronHive는 다섯 가지 provider 어댑터를 제공한다:

  • AddIronHiveOpenAI · AddIronHiveAnthropic · AddIronHiveGoogleAI — frontier (ProviderKind.Frontier)
  • AddIronHiveGpuStack — LAN GpuStack (ProviderKind.Lan, key-optional). cfg => cfg.BaseUrl = "http://gpustack.lan:8080" 형태로 endpoint 지정.
  • AddIronHiveOpenAICompatible — LAN generic OpenAI-호환(Ollama·LMStudio·vLLM·llama.cpp server, ProviderKind.Lan, key-optional). 표준 /v1 API 표면을 노출하는 엔드포인트를 대상으로 하며 기본 endpoint는 Ollama의 http://localhost:11434. cfg => cfg.BaseUrl = "http://localhost:1234"(LMStudio)처럼 override.
services.AddIronProw()
        .AddIronHiveOpenAICompatible(
            id: "ollama",
            priority: 20,               // LAN 우선 — frontier보다 높게 두면 로컬 먼저 시도
            modelId: "llama3.2",
            configure: cfg => cfg.BaseUrl = "http://localhost:11434");  // key 불필요

UseFluxGuard() (파라미터 없음) 는 Standard preset(L1 regex, offline)을 적용한다.
커스텀 FluxGuard 인스턴스를 주입하려면 UseFluxGuard(IFluxGuard) 오버로드를 사용한다.
fail mode: 기본은 fail-closed(불확실 verdict 차단). 가용성을 우선하는 소비자는 UseFluxGuard(failMode: FluxGuardFailMode.Open)으로 opt-in — Flagged/NeedsEscalation을 통과시킨다(정의된 Block은 mode 무관 항상 차단).

B. Local-provider safety (lm-supply / ONNX / DirectML)

로컬 추론을 iron-prow 안전 레이어로 감싼다. lm-supply 생성자(IGeneratorModel/ITextGenerator)를 그대로 넘기면 iron-prow가 내부 GeneratorChatClient 브리지로 IChatClient에 적응시킨다 — 소비자가 브리지를 직접 작성할 필요가 없다.

using IronProw.Core;
using IronProw.LMSupply;
using IronProw.FluxGuard;
using LMSupply.Generator;
using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

// generator: lm-supply가 로드한 IGeneratorModel/ITextGenerator (생명주기는 호출자 소유).
//            예: var generator = await LocalGenerator.LoadAsync("gguf:default", options, null, ct);
// probe:     IReadinessProbe — 모델 로드 상태를 보고하는 구현체.
//            lm-supply GeneratorPool 기반은 GeneratorPoolProbe를 사용한다.
//            GeneratorPool 없이 LoadAsync로 단일 모델을 직접 로드하는 경우
//            (예: textree)는 LazyReadinessProbe(() => loaded, [modelId])를 사용한다.
services.AddIronProw()
        .AddLMSupplyLocal(
            id: "local-phi3",
            priority: 20,
            generator: generator,
            probe: probe,
            options: new LocalSafetyOptions { DefaultMaxOutputTokens = 1024 })
        .UseFluxGuard();

IChatClient chat = host.Services.GetRequiredService<IChatClient>();

AddLMSupplyLocal이 제공하는 safety:

  • bridge — GeneratorChatClient가 lm-supply 생성자를 IChatClient로 적응(role 매핑, MaxOutputTokens→MaxNewTokens, sampler/tool 전파, streaming flatten). 이미 브리지된 IChatClient를 보유한 호출자(예: ironhive-host)는 AddLMSupplyLocal(..., IChatClient rawClient, ...) 오버로드를 쓸 수 있다.
  • model-ID preflight — IReadinessProbe.GetAvailableModelIdsAsync로 모델 존재 검증
  • readiness gate — IReadinessProbe.IsReadyAsync로 로드 완료 확인
  • length-bounding — LocalSafetyOptions.DefaultMaxOutputTokens (미설정 호출에 자동 적용, 기본 512)
경량 경로 — 단일 local provider (게이트웨이 없이)

폴백 대상 2번째 provider가 없는 local-first 단일 provider 소비자(예: textree)에게는 게이트웨이의 registry·selection·resilience 레이어가 전부 inert하다. 이 경우 BuildLocalSafeClient가 브리지+안전wrap만 조립한 plain IChatClient를 등록 없이 반환한다:

using IronProw.LMSupply;
using Microsoft.Extensions.AI;

// 게이트웨이(AddIronProw/빌더/레지스트리) 없이 guarded local client 직접 조립.
IChatClient chat = LMSupplyExtensions.BuildLocalSafeClient(
    generator,                                                 // lm-supply ITextGenerator (호출자 소유)
    probe,                                                     // IReadinessProbe
    new LocalSafetyOptions { DefaultMaxOutputTokens = 1024 }); // 선택 (기본 512)

동일한 safety(preflight·readiness gate·length-bounding)를 받되 selection/fallback/resilience 오버헤드가 없다. 다중 provider·우선순위 선택·provider-level fallback이 필요해지면 AddLMSupplyLocal로 전환한다.

두 갈래 조합

두 갈래를 같은 DI 등록에서 조합할 수 있다. priority가 높은 provider가 먼저 선택되고, fallback 시 낮은 우선순위 provider로 강등된다.

services.AddIronProw()
        .AddIronHiveOpenAI("openai", priority: 10, "gpt-4o",
            cfg => cfg.ApiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")!)
        .AddLMSupplyLocal("local", priority: 20, generator, probe)
        .UseFluxGuard()
        .Configure(opt =>
        {
            opt.EnableFallback = true;                              // 기본값
            opt.Resilience.MaxRetries = 3;                         // 기본값: 2
            opt.Resilience.BaseDelay = TimeSpan.FromMilliseconds(300); // 기본값: 200ms
            opt.OnTransition = t =>                                 // retry/fallback/exhausted 이벤트 (UI 칩 등)
                Console.WriteLine($"[{t.Kind}] {t.ProviderId} ({t.ProviderIndex + 1}/{t.TotalProviders})");
        });

OnTransition(선택)은 각 게이트웨이 전환(retry / fallback / exhausted)마다 호출되는 best-effort 콜백이다. 소비자가 어느 provider로 강등됐는지 UI에 표시(예: resilience 칩)할 수 있다. 콜백이 던지는 예외는 삼켜지며 추론을 절대 깨지 않는다. 미설정 시 동작은 기존과 동일(무보고).

Crash-fallback 제한

LocalSafetyChatClient(갈래 B)는 IReadinessProbe로 로컬 추론 불가를 감지하고, 게이트웨이 SelectingChatClient의 provider-level fallback으로 승격한다. 이것은 게이트웨이 수준 fallback(M2-4 범위)이다.

진짜 하드웨어 수준 fallback(예: ONNX GenAI DirectML → CPU)은 upstream lm-supply의 책임이다.
lm-supply 0.35.x 기준, ONNX GenAI 생성 경로는 DirectML → CPU 폴백이 없다(임베딩 경로·llama-server 경로는 보유). iron-prow는 이 gap을 감싸지 않는다 — upstream이 수정되면 iron-prow 변경 없이 이득이 흡수된다.

두 갈래 필수 설계

iron-prow는 두 시나리오를 독립적이면서도 조합 가능하게 커버한다:

갈래 진입점 책임
A. Frontier / LAN AddIronHiveOpenAI · AddIronHiveAnthropic · AddIronHiveGoogleAI · AddIronHiveGpuStack · AddIronHiveOpenAICompatible provider 레지스트리, 우선순위 선택, retry, provider-level fallback, 전환 이벤트(OnTransition)
B. local-provider safety AddLMSupplyLocal model-ID preflight, readiness gate, length-bounding, crash→fallback

어느 한 갈래만 구현하면 수요의 절반을 놓친다 (CHARTER §기능 표면).
UseFluxGuard()는 두 갈래 공통 — 관문에서 일괄 적용된다.

⚠️ The guard is opt-in. AddIronProw() installs a default NullGuard that allows all traffic. A gateway without UseFluxGuard() (or a custom UseGuard(...)) performs NO input/output guardrail checks. Always register a guard in production.

See also

  • CHARTER.md — iron-prow 정체성, 범위, 의존 규칙, 로드맵 앵커

License

MIT

Changes from Previous Version

No structural changes between v0.1.0 and v0.1.1.

Adoption Assessment

Assess this package against its supported frameworks, license, maintenance signals and dependency graph before making it a project standard.

Compatibility metadata lists 1 target framework; confirm the exact target used by your application.

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