에이전트를 위한 효과적인 도구 작성: MCP 개발 완전 가이드

에이전트를 위한 효과적인 도구 작성

Model Context Protocol (MCP)은 LLM 에이전트에게 실제 문제를 해결하기 위한 수백 개의 도구를 제공할 수 있습니다. 하지만 이러한 도구를 최대한 효과적으로 만들려면 어떻게 해야 할까요?

이 가이드에서는 다양한 에이전트 AI 시스템에서 성능을 향상시키는 가장 효과적인 기술을 설명합니다.

도구란 무엇인가?

컴퓨팅에서 결정론적 시스템은 동일한 입력에 대해 항상 동일한 출력을 생성하는 반면, 비결정론적 시스템(에이전트 같은)은 동일한 시작 조건에서도 다양한 응답을 생성할 수 있습니다.

전통적으로 소프트웨어를 작성할 때, 우리는 결정론적 시스템 간의 계약을 구축합니다. 예를 들어, getWeather("NYC")와 같은 함수 호출은 호출될 때마다 항상 정확히 같은 방식으로 뉴욕시의 날씨를 가져옵니다.

도구는 새로운 종류의 소프트웨어로, 결정론적 시스템과 비결정론적 에이전트 간의 계약을 반영합니다. 사용자가 “오늘 우산을 가져가야 할까요?“라고 물으면, 에이전트는 날씨 도구를 호출하거나, 일반 지식으로 답하거나, 심지어 위치에 대한 명확한 질문을 먼저 할 수도 있습니다.

이는 에이전트를 위한 소프트웨어를 작성할 때 근본적으로 접근 방식을 재고해야 함을 의미합니다: 다른 개발자나 시스템을 위해 함수와 API를 작성하는 방식으로 도구와 MCP 서버를 작성하는 것이 아니라, 에이전트를 위해 설계해야 합니다.

도구 작성 방법

프로토타입 구축

직접 경험해보지 않고서는 에이전트가 어떤 도구를 인체공학적으로 찾을지, 어떤 도구를 찾지 못할지 예측하기 어렵습니다. 도구의 빠른 프로토타입을 세우는 것부터 시작하세요.

Claude Code를 사용하여 도구를 작성하는 경우, 도구가 의존할 소프트웨어 라이브러리, API 또는 SDK(MCP SDK 포함)에 대한 문서를 Claude에게 제공하는 것이 도움이 됩니다.

로컬 MCP 서버에 도구를 래핑하면 Claude Code 또는 Claude Desktop 앱에서 도구를 연결하고 테스트할 수 있습니다.

로컬 MCP 서버를 Claude Code에 연결하려면 claude mcp add <name> <command> [args...]를 실행하세요.

평가 실행

다음으로, 평가를 실행하여 Claude가 도구를 얼마나 잘 사용하는지 측정해야 합니다. 실제 사용 사례를 기반으로 한 많은 평가 작업을 생성하는 것부터 시작하세요.

체계적인 평가를 통해 도구 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다

평가 작업 생성

초기 프로토타입을 사용하여 Claude Code는 도구를 빠르게 탐색하고 수십 개의 프롬프트와 응답 쌍을 만들 수 있습니다. 프롬프트는 실제 사용에서 영감을 받아야 하며 현실적인 데이터 소스와 서비스를 기반으로 해야 합니다.

강력한 평가 작업 예시:

• 다음 주에 Jane과 최신 Acme Corp 프로젝트에 대해 논의할 미팅을 예약하세요. 마지막 프로젝트 계획 미팅의 노트를 첨부하고 회의실을 예약하세요.
• 고객 ID 9182가 단일 구매 시도에 대해 세 번 청구되었다고 보고했습니다. 모든 관련 로그 항목을 찾고 같은 문제의 영향을 받은 다른 고객이 있는지 확인하세요.

약한 평가 작업 예시:

• 다음 주에 [email protected]와 미팅을 예약하세요.
• 결제 로그에서 purchase_complete와 customer_id=9182를 검색하세요.

에이전트와의 협업

에이전트가 결과를 분석하고 도구를 개선하도록 할 수도 있습니다. 평가 에이전트의 기록을 연결하여 Claude Code에 붙여넣기만 하면 됩니다.

효과적인 도구 작성 원칙

에이전트를 위한 올바른 도구 선택

더 많은 도구가 항상 더 나은 결과로 이어지는 것은 아닙니다. 우리가 관찰한 일반적인 오류는 도구가 에이전트에게 적합한지 여부와 관계없이 기존 소프트웨어 기능이나 API 엔드포인트를 단순히 래핑하는 도구입니다.

더 나은 도구 설계 예시:

• list_users, list_events, create_event 도구를 구현하는 대신, 가용성을 찾아 이벤트를 예약하는 schedule_event 도구 구현을 고려하세요.
• read_logs 도구를 구현하는 대신, 관련 로그 라인과 일부 주변 컨텍스트만 반환하는 search_logs 도구 구현을 고려하세요.

도구 네임스페이싱

AI 에이전트는 잠재적으로 수십 개의 MCP 서버와 수백 개의 다른 도구에 액세스할 수 있습니다. 도구가 기능적으로 겹치거나 목적이 모호할 때, 에이전트는 어떤 도구를 사용할지 혼란스러워할 수 있습니다.

네임스페이싱(공통 접두사 하에 관련 도구 그룹화)은 많은 도구 간의 경계를 구분하는 데 도움이 될 수 있습니다.

도구에서 의미 있는 컨텍스트 반환

도구 구현은 에이전트에게 높은 신호 정보만 반환하도록 주의해야 합니다. 컨텍스트 관련성을 유연성보다 우선시하고, 낮은 수준의 기술 식별자를 피해야 합니다.

from enum import Enum

class ResponseFormat(Enum):
    DETAILED = "detailed"
    CONCISE = "concise"

상세 및 간결한 응답 형식의 비교 효과

토큰 효율성을 위한 도구 응답 최적화

컨텍스트의 품질을 최적화하는 것이 중요합니다. 하지만 도구 응답에서 에이전트에게 반환되는 컨텍스트의 양을 최적화하는 것도 마찬가지로 중요합니다.

도구 설명의 프롬프트 엔지니어링

도구를 개선하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다: 도구 설명과 사양의 프롬프트 엔지니어링. 이것들이 에이전트의 컨텍스트에 로드되기 때문에, 효과적인 도구 호출 동작으로 에이전트를 집합적으로 조종할 수 있습니다.

실용적인 지침

도구 개발 워크플로우

1. 빠른 프로토타입 → 2. 사용자 테스트 → 3. 평가 생성 → 4. 테스트 실행 → 5. 에이전트 분석 → 6. 반복 → 7. 반복

피해야 할 일반적인 함정

요약

에이전트를 위한 효과적인 도구를 구축하려면 예측 가능한 결정론적 패턴에서 비결정론적 패턴으로 소프트웨어 개발 관행을 재조정해야 합니다.

이 글에서 설명한 반복적이고 평가 중심의 프로세스를 통해, 도구를 성공적으로 만드는 일관된 패턴을 확인했습니다:

효과적인 도구는:

• 의도적이고 명확하게 정의됨
• 에이전트 컨텍스트를 신중하게 사용
• 다양한 워크플로우에서 결합 가능
• 실제 작업을 해결하는 데 직관적

관련 리소스

• MCP 도구 개념 - MCP 도구의 기본 사항 학습
• MCP 서버 구축 - 첫 번째 MCP 서버 생성
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