MCP Academy · 강의

클라이언트에 구조화된 로깅 보내기

프로토콜을 통해 로그 수준이 지정된 메시지를 내보냅니다.

레슨 3/413개 단계

클라이언트에 구조화된 로깅 보내기은(는) CoddyKit의 무료 MCP Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 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.

클라이언트가 볼 수 있는 로그

터미널에 출력하는 것은 본인에게만 도움이 됩니다. MCP를 사용하면 서버가 프로토콜을 통해 로그 메시지를 보내 호스트 앱에서도 표시할 수 있습니다.

메시지 알림

로그는 notifications/message 알림으로 전달됩니다. 이 알림에는 수준, 선택적인 로거 이름, 기록하려는 데이터가 담깁니다.

{"method": "notifications/message",
 "params": {"level": "info", "data": "Indexing started"}}

컨텍스트 사용하기

도구 내부에서는 진행 상황을 전달할 때 사용한 것과 동일한 핸들인 Context 객체를 통해 로깅에 접근합니다. 추가 설정은 필요하지 않습니다.

from mcp.server.fastmcp import Context

업데이트에는 ctx.info 사용하기

가장 흔히 사용하는 도우미는 ctx.info입니다. 도구가 무엇을 하는지 사용자가 따라가는 데 도움이 되는 일반적이고 예상 가능한 상태 메시지에 사용하십시오.

await ctx.info("Loaded 120 records from disk")

세부 정보에는 ctx.debug 사용하기

파싱된 값이나 선택된 분기처럼 일상적인 사용에서는 지나치게 많은 세부 추적 정보가 필요할 때 ctx.debug를 사용하십시오.

await ctx.debug(f"chosen strategy = {strategy}")

예상 밖의 상황에는 ctx.warning 사용하기

선택적 필드가 누락되어 기본값으로 채우는 경우처럼 문제가 있지만 복구할 수 있을 때는 ctx.warning을 사용하십시오.

await ctx.warning("timeout missing, using 30s default")

실패에는 ctx.error 사용하기

실제 문제가 발생하면 ctx.error를 호출하십시오. 이 호출은 단계가 실패했음을 클라이언트에 알리며, 호출을 끝내는 예외 발생과는 별개입니다.

await ctx.error("upstream API returned 503")

표준 심각도 수준

MCP는 익숙한 syslog 척도를 따릅니다. debug, info, notice, warning, error, critical 및 그보다 높은 수준이 있습니다. 클라이언트는 수준별로 정렬하고 색상을 지정할 수 있습니다.

로거 이름 지정하기

많은 도우미는 로거 이름을 받아 메시지를 구성 요소별로 그룹화할 수 있습니다. Python의 표준 로깅 모듈과 비슷한 방식입니다.

await ctx.info("cache miss", logger="db")

비밀 정보는 절대 기록하지 않기

로그 메시지는 프로세스를 떠나 클라이언트에 도달하므로 다른 사람이 볼 수 있는 정보로 취급하십시오. 토큰이나 비밀번호 같은 비밀 정보를 로그에 절대 기록하지 마십시오.

로그는 알림입니다

진행 상황과 마찬가지로 각 로그는 알림이므로 도구를 차단하지 않고 응답도 요구하지 않습니다. 작업이 진행되는 동안 자유롭게 로그를 기록할 수 있습니다.

await ctx.info("step 1 done")
await ctx.info("step 2 done")

빠른 확인

일반적인 상태 업데이트에 적합한 도우미를 고르십시오.

복습: 로깅

이제 ctx.info, debug, warning, error를 사용해 수준별 로그를 내보내고, 로거 이름을 지정하며, 비밀 정보를 로그에서 제외할 수 있습니다. 훌륭하게 진행하셨습니다!

무료로 시작

AI 튜터와 함께 Python을(를) 배우세요 — 무료

브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.

코스
30
레슨
120

자주 묻는 질문

“클라이언트에 구조화된 로깅 보내기” 강의는 무료인가요?

네 — “클라이언트에 구조화된 로깅 보내기” 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.

“클라이언트에 구조화된 로깅 보내기”에서 뭘 배우나요?

프로토콜을 통해 로그 수준이 지정된 메시지를 내보냅니다. 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 3번째 강의입니다.

“클라이언트에 구조화된 로깅 보내기” 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

  1. 긴 작업의 진행 상황 보내기
  2. 취소 요청 처리하기
  3. 클라이언트에 구조화된 로깅 보내기
  4. 실행 중 로그 수준 설정하기
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