툴 설계와 MCP 통합

Claude가 툴을 정확하게 호출하도록 만드는 첫 단계는 좋은 스키마 설계입니다. 이 수업에서는 툴 정의의 세 가지 구성 요소(name, description, input_schema)를 살펴보고, 모델이 툴을 올바르게 선택하고 파라미터를 정확히 채우게 만드는 설계 원칙을 다룹니다.

툴 실행이 실패했을 때 모델에게 무엇을 돌려주느냐가 에이전트의 복구 능력을 결정합니다. 이 수업에서는 is_error 플래그의 올바른 사용법, 모델이 스스로 복구할 수 있게 만드는 오류 메시지 설계, 그리고 오류 유형별 대응 전략을 다룹니다.

같은 기능이라도 Claude에게 제공하는 방식은 여러 가지입니다. API 요청에 직접 정의하는 커스텀 툴, Anthropic이 실행까지 담당하는 서버 툴, 표준 프로토콜로 연결하는 MCP 서버, 그리고 Claude Code의 스킬까지 — 이 수업에서는 각 방식의 차이와 선택 기준을 다룹니다.

MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션과 외부 시스템을 잇는 개방형 표준입니다. 이 수업에서는 호스트-클라이언트-서버 아키텍처, 툴·리소스·프롬프트 세 가지 프리미티브, 전송 방식 선택, Claude Code 연결 설정, 그리고 보안 고려사항까지 MCP 통합의 전 과정을 다룹니다.

직접 만들지 않아도 되는 툴을 아는 것이 툴 설계의 마지막 조각입니다. 이 수업에서는 Anthropic API의 서버 툴(웹 검색, 코드 실행)과 클라이언트 정의형 공식 툴(bash, 텍스트 에디터, 컴퓨터 사용), Claude Code의 내장 툴 세트를 정리하고, '만들지 말아야 할 때'를 판단하는 기준을 다룹니다.