MCP 서버 오류 응답 전략: LLM 협업을 통한 AI 복구 능력 강화

핵심 기술: MCP(Multi-Chat Protocol) 서버 개발 시, 성공 경로뿐만 아니라 오류 상황에 대한 효과적인 응답 전략 수립의 중요성을 강조합니다. 특히, 프로토콜 수준의 오류와 도구 실행 중 발생하는 오류를 명확히 구분하고, 도구 실행 오류를 LLM 컨텍스트 창에 주입하여 AI의 자체 복구 능력을 강화하는 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* MCP 오류 유형 구분:
* MCP 프로토콜 오류: 연결 끊김, 타임아웃, 툴 미발견, 요청 오류, 서버 내부 오류 등 MCP 통신 자체의 문제. 표준 JSON-RPC 오류 응답으로 처리.
* 도구 실행 오류: 툴은 정상적으로 호출되었으나, 실행 과정에서 발생한 문제. MCP 프로토콜 오류로 처리하지 않고, isError: true를 포함한 성공적인 MCP JSON-RPC 응답의 result 페이로드로 반환.
* 오류 응답의 중요성:
* MCP 프로토콜 오류는 클라이언트에서 캡처 후 UI에 표시되고 폐기되는 반면, 도구 실행 오류는 LLM 컨텍스트 창에 주입되어 AI가 이를 바탕으로 자체 복구하거나 재시도하도록 유도할 수 있습니다.
* 고품질 오류 메시지 예시:
* 상태 기반 안내: 특정 상태에서만 사용 가능한 도구에 대한 오류 시, 상태 변경 방법 안내 (예: 'running' 상태의 인스턴스는 종료 불가, 먼저 'stop_instance' 도구 사용).
* 입력 유효성 검사 보완: JSON 스키마로 표현하기 어려운 입력 유효성 검사 시, 추가적인 맥락 제공 (예: 과거 날짜 요청 시, 현재 날짜와 비교하여 수정 제안).
* 재시도 및 폴백 전략: 명확한 오류 정보가 없을 경우, 재시도 방법 및 사용자에게 수동으로 작업을 수행할 수 있는 링크 제공.

개발 임팩트:
* AI 에이전트의 오류 상황 대처 능력을 향상시켜 사용자 개입 없이도 작업 성공률을 높입니다.
* AI와의 협업 경험을 개선하여 보다 자연스럽고 효율적인 상호작용을 가능하게 합니다.
* 서비스의 전반적인 품질과 사용자 만족도를 높입니다.

커뮤니티 반응:
* (언급 없음)

톤앤매너: 전문적이고 실용적인 정보 전달에 초점을 맞추고 있으며, 개발자들에게 구체적인 구현 방안과 그 중요성을 명확하게 설명합니다.