도구 이름과 설명을 잘 작성하기
모델이 실제로 작업에 활용할 수 있는 설명을 작성합니다.
도구 이름과 설명을 잘 작성하기은(는) CoddyKit의 무료 MCP Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MCP Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MCP Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
The Model Reads First
Before an AI ever runs your tool, it reads its name and description to decide whether this tool fits the task. 🧭
Name It Like a Verb
A good MCP tool name says what it does at a glance, like get_weather or send_email. Short, action-first, no surprises.
Where the Name Comes From
In FastMCP the tool name defaults to your Python function name, so name the function carefully and use snake_case.
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
...Override the Name
If the function name is not ideal, pass an explicit name to the decorator so the model sees exactly what you want.
@mcp.tool(name="get_weather")
def weather_lookup(city: str) -> str:
...The Description Is a Prompt
The tool description is read by the model as guidance. Treat it like a tiny prompt that tells the AI when and why to call this tool.
Docstrings Become Descriptions
FastMCP turns your function's docstring into the tool description automatically, so write it for the model, not just for humans.
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
"""Get the current weather for a city."""Say What It Returns
A strong description names the inputs and the output, so the model knows what it gets back before it ever calls the tool.
Be Specific About Limits
State the boundaries in the description: which cities, which formats, what it cannot do. Clear limits stop the model from misusing your tool.
Avoid Vague Verbs
Words like process or handle tell the model nothing. Use a precise verb so the AI can tell your tools apart at call time.
One Tool, One Job
Keep each tool focused on a single job. A narrow, well-named tool is far easier for the model to pick correctly than a do-everything one.
Test the Name Out Loud
Read the name and first line of the description together. If a stranger could not guess what it does, the model probably cannot either.
Quick Check
Where does FastMCP get a tool's description from by default?
Recap
The model reads the name and description first. Use action names, docstring descriptions, and clear limits so the AI calls your tool correctly. ✅
자주 묻는 질문
“도구 이름과 설명을 잘 작성하기” 강의는 무료인가요?
네 — “도구 이름과 설명을 잘 작성하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MCP Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MCP Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“도구 이름과 설명을 잘 작성하기”에서 뭘 배우나요?
모델이 실제로 작업에 활용할 수 있는 설명을 작성합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MCP Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
MCP Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MCP Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.
“도구 이름과 설명을 잘 작성하기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 MCP Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 MCP Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 도구 이름과 설명을 잘 작성하기
- 형식 힌트로 매개변수 선언하기
- 유용한 결과 반환하기
- 계산기 도구, 처음부터 끝까지