LLM을 통한 도구 호출 라우팅
모델이 호출할 도구를 결정하도록 합니다.
LLM을 통한 도구 호출 라우팅은(는) CoddyKit의 무료 MCP Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 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.
모델이 결정하게 하기
지금까지는 호출할 도구를 직접 선택했습니다. 진정한 힘은 결정을 LLM에 맡겨 모델이 요청에 적합한 도구를 선택하게 할 때 발휘됩니다.
브리지 패턴
클라이언트는 브리지가 됩니다. MCP 도구를 검색하고, 이를 모델에 설명하고, 모델이 요청하는 도구를 실행합니다.
스키마 변환하기
각 MCP 도구의 이름, 설명, inputSchema를 모델 API가 요구하는 도구 형식으로 변환하여 모델이 선택지를 볼 수 있도록 합니다.
tools = [
{"name": t.name, "description": t.description,
"input_schema": t.inputSchema}
for t in listed.tools
]프롬프트와 함께 도구 보내기
모델을 호출할 때 사용자 메시지와 함께 도구 목록을 전달합니다. 이제 모델은 어떤 작업을 수행할 수 있는지 정확히 알게 됩니다.
msg = client.messages.create(
model="claude-opus-4-8",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=messages,
)모델이 도구를 요청하기
모델이 작업을 원하면 응답에 도구 이름과 모델이 선택한 인수가 포함된 tool_use 블록이 들어 있습니다.
for block in msg.content:
if block.type == "tool_use":
...MCP를 통해 실행하기
요청된 이름과 입력을 받아 call_tool로 서버에 전달합니다. 이는 이미 배운 것과 같은 호출 방식입니다.
result = await session.call_tool(
block.name, block.input)결과 반환하기
도구 출력을 tool_result로 모델에 돌려보내면 모델이 무슨 일이 일어났는지 읽고 추론을 계속할 수 있습니다.
tool_result = {"type": "tool_result",
"tool_use_id": block.id,
"content": result.content[0].text}완료될 때까지 반복하기
모델은 도구를 연속해서 여러 개 호출할 수 있습니다. 도구 요청을 멈추고 최종 답변을 제공할 때까지 반복을 계속 실행합니다.
두 프로토콜의 만남
브리지는 두 언어를 사용합니다. 추론에는 모델 API를, 도구에는 MCP를 사용합니다. 클라이언트가 둘 사이를 조용히 변환합니다.
하드코딩하지 않는 이유
도구 선택을 하드코딩하면 확장하기 어렵습니다. 모델이 경로를 결정하도록 하면 새 MCP 서버가 추가되어도 로직을 변경할 필요가 없습니다.
사람의 확인을 포함하기
위험한 작업의 경우 모델이 선택한 도구를 실행하기 전에 잠시 멈추고 사용자에게 먼저 승인을 요청합니다. 경로 결정을 맡긴다고 해서 맹목적으로 신뢰해서는 안 됩니다.
빠른 확인
모델이 클라이언트에 도구 실행을 요청할 때 무엇을 보냅니까?
복습: 모델이 주도하기
전체 반복 과정을 연결했습니다. MCP 도구를 LLM에 설명하고, 모델이 선택한 도구를 call_tool로 실행하고, 결과를 반환한 다음 답변이 준비될 때까지 반복합니다.
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자주 묻는 질문
“LLM을 통한 도구 호출 라우팅” 강의는 무료인가요?
네 — “LLM을 통한 도구 호출 라우팅” 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.
“LLM을 통한 도구 호출 라우팅”에서 뭘 배우나요?
모델이 호출할 도구를 결정하도록 합니다. 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 4번째 강의입니다.
“LLM을 통한 도구 호출 라우팅” 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.
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