MCP Prompts: AI의 예측 불가능성 제어와 구조화된 상호작용을 위한 핵심 도구

핵심 기술:

MCP(Managed Code Platform) 프롬프트는 LLM의 예측 불가능성을 제어하고, 개발자가 정의한 특정 작업에 대해 구조화되고 일관된 응답을 얻도록 돕는 핵심 도구입니다. 이는 AI를 단순한 템플릿이 아닌, 서버 정의 및 사용자 발견 가능한 스크립트로 활용하여 "날뛰는" AI를 방지하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:

• 프롬프트의 역할: AI가 임의로 행동하는 것을 방지하고, "정해진 특정 작업만 수행하도록" 지시하는 명령어 역할을 합니다.
• 비유: 마치 연기를 지도하는 연극의 장면 지시문과 같으며, 그렇지 않으면 AI는 통제되지 않은 즉흥 연기자와 같습니다.
• 예시:
  • "이 변경 기록을 요약해 줘." → AI가 "코드베이스에 지친 개발자의 사랑 편지"로 바꾸는 것을 방지합니다.
  • "git 커밋 메시지를 생성해 줘." → AI가 "파일 삭제에 대한 하이쿠"를 작성하는 것을 방지합니다.
• MCP 프롬프트의 작동 방식:
  • 클라이언트는 prompts/list API를 통해 사용 가능한 프롬프트를 조회합니다.
  • 클라이언트는 UI (슬래시 명령어, 메뉴 등)에 프롬프트를 표시하고 사용자가 선택 시 prompts/get API로 가져옵니다.
  • 인자는 채워져 AI에게 사전 구조화된 메시지로 전달됩니다.
  • AI는 스스로 프롬프트를 선택하거나 탐색할 능력이 없으며, 주어진 정보에 따라 작동합니다.
• 세션 관리: 세션은 LLM이 아닌 클라이언트에서 유지되며, LLM은 세션 개념을 인지하지 못합니다.
• 구조화된 입력: 여러 리소스(예: 코드 파일, 로그)를 다룰 때, 텍스트 필드에 무작정 붙여넣는 대신 구조화된 프롬프트 형식을 사용해야 합니다.
• 멀티턴 프롬프트: 사용자 입력을 유도하고 모델과의 상호작용을 통해 목표를 달성하는 방식입니다 (예: "버그는 무엇인가?", "무엇을 시도해 보았는가?", "얼마나 많이 울었는가?").
• 보안: 사용자 입력이 포함될 수 있는 프롬프트는 악의적인 코드 삽입, 포맷 파괴, 또는 무한 루프를 유발할 수 있으므로 반드시 검증, 정제, 속도 제한이 필요합니다.

개발 임팩트:

• AI 기능의 확장성(scalability)을 높입니다.
• AI와의 상호작용을 표준화(standardize)합니다.
• AI가 의도치 않은 행동(예: 인프라 모니터와 연애)을 하는 것을 방지합니다.
• AI의 예측 가능성, 안정성, 안전성을 확보하여 개발 워크플로우에 통합하기 용이하게 합니다.

커뮤니티 반응:

(원문 내 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음. 다만, "No guessing. No passive-aggressive comments from the model. Just a prompt, an argument, and an obedient response"와 같은 표현은 개발자들의 일관성 있고 예측 가능한 AI 응답에 대한 니즈를 시사합니다.)