MCP Tool Calling Interface: 개발 창의성을 극대화하는 디자인 원칙 및 실용 가이드

핵심 기술: MCP의 Tool Calling Interface는 개발자가 모델에 도구, 리소스, URI 스킴을 통합하여 LLM 기반 애플리케이션의 창의성과 기능을 확장할 수 있도록 지원합니다. 하지만 유연성만큼 토큰 오버헤드 및 컨텍스트 혼잡도 증가와 같은 트레이드오프도 존재합니다.

기술적 세부사항:
* Tool Descriptions & Results: 모델이 도구를 언제 어떻게 호출할지 안내하는 설명과, 도구 실행 결과를 모델 컨텍스트에 주입하는 방식으로 작동합니다. 이는 서버와 클라이언트 간의 느슨한 결합을 통한 유연한 통합을 가능하게 합니다.
* 트레이드오프: 도구 설명 및 결과는 컨텍스트 토큰을 소모하며, 도구 수가 늘어날수록 컨텍스트 혼잡으로 모델 추론 능력이 저하될 수 있습니다. 실제 예시로 GitHub 및 FileSystem 도구를 추가하면 응답 속도가 47% 느려지고 토큰 사용량이 거의 두 배가 됩니다.
* 권장 사항: 기능 통합을 통해 도구 수를 줄이거나 프롬프트 구조를 최적화하여 오버헤드를 줄여야 합니다.
* Resources: 코드 파일, PDF, 미디어와 같은 구조화된 콘텐츠를 프롬프트나 도구 결과에 첨부하여 토큰 한도를 초과하지 않으면서 모델에 관련 데이터를 제공합니다. 이는 모델이 구조화된 데이터를 더 잘 파싱하고, 클라이언트가 특정 UI(코드 편집기, 오디오 플레이어 등)를 렌더링하도록 지원합니다.
* 고급 리소스: Subscribable Resources(데이터 변경 시 재처리 트리거) 및 Sampled Resources(구조화된 데이터 요약 생성)를 통해 실시간으로 변화하는 데이터에 반응하는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
* URI Schemes: 클라이언트가 리소스와 도구를 해석하는 방식을 정의하며, ui 정보를 URI에 포함시켜 HTML과 같은 특정 인터페이스 렌더링을 제어합니다.

개발 임팩트:
* 성능 및 확장 가능한 LLM 애플리케이션 구축을 위해 도구 사용을 제한하고, 구조화된 리소스를 활용하며, 동적 리소스와 URI 스킴을 통해 일관된 클라이언트 렌더링을 지원해야 합니다.
* 이러한 실천 방안은 리소스 활용도를 높이고 시스템 아키텍처를 더욱 유지보수하기 쉽게 만듭니다.

커뮤니티 반응: (본문 내 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음, 하지만 MCP 개발 커뮤니티의 발전 및 지원에 대한 감사 표시는 있습니다.)