MCP Academy · 강의

모델이 볼 수 있는 도구 오류

인공지능이 읽고 복구할 수 있는 오류 반환하기

모델이 볼 수 있는 도구 오류은(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.

Errors Are Just More Context

When a tool fails, the AI does not crash. It simply reads your error as context and decides what to do next, just like any result.

A Good Error Is Actionable

Write the error for a reader who can act on it. City not found beats Exception, because the model can ask the user to fix the city.

Return an Error String

The simplest pattern is returning a clear message string when something is wrong, so the model reads exactly what failed.

@mcp.tool()
def get_user(uid: int) -> str:
    if uid < 1:
        return "Error: uid must be positive."

Raise to Flag a Tool Error

You can also raise a normal Python exception. FastMCP catches it and reports a tool error back to the model, not a server crash.

@mcp.tool()
def divide(a: float, b: float) -> float:
    if b == 0:
        raise ValueError("b cannot be zero")
    return a / b

isError Marks the Result

Under the hood, a failed tool call returns content with isError set true. That flag tells the client this result describes a failure.

The Model Can Recover

A readable error lets the AI retry with better input or explain the issue to the user, turning a failure into a helpful next step. 🔁

Say What and Why

Good errors name what failed and why. File missing: report.csv is far more useful to the model than a bare Not found.

Suggest a Fix

When you can, hint at the remedy inside the error. Date must be YYYY-MM-DD lets the model correct itself on the very next call.

if not iso_date:
    raise ValueError("Date must be in YYYY-MM-DD format")

Never Leak Internals

Errors reach the model and often the user, so keep secrets, raw stack traces, and connection strings out of the message you return.

Validate, Then Error Early

Check arguments first and return the error before doing real work. Failing fast keeps your tool predictable and easy to reason about.

Errors Are Part of the Contract

Treat failures as designed output. A tool that names its likely errors is as useful to the model as one that documents its success.

Quick Check

Why write tool errors as clear, readable messages?

Recap

Tool errors are context the model reads: make them clear, say what and why, suggest a fix, and never leak internals. ✅

자주 묻는 질문

“모델이 볼 수 있는 도구 오류” 강의는 무료인가요?

네 — “모델이 볼 수 있는 도구 오류” 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.

“모델이 볼 수 있는 도구 오류”에서 뭘 배우나요?

인공지능이 읽고 복구할 수 있는 오류 반환하기 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.

“모델이 볼 수 있는 도구 오류” 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

← MCP Academy(으)로 돌아가기