50분
LLM + MCP 통합: 대화형 설비 Agent
Day 1: MCP (Model Context Protocol)
LLM + MCP 통합: 대화형 설비 Agent
AI Agent 심화 > Day 1: MCP (Model Context Protocol)
학습 목표
OpenAI/Anthropic API와 MCP를 결합하는 패턴을 익힌다 Tool 목록을 LLM에 전달하고 자동 호출하는 흐름을 구현한다 자연어로 설비를 조회/제어하는 Agent를 만든다
최종 목표: 대화형 설비 관리 Agent
여기까지 MCP Server와 Client를 따로 만들었다. 이제 진짜 목표 -- LLM이 MCP를 통해 자율적으로 설비를 관리하는 Agent를 만든다.
흐름
사용자: "PRESS-001 설비 상태가 이상해요"
↓
LLM: MCP Tools 목록 확인 → get_equipment_status 선택
↓
MCP Client: get_equipment_status("PRESS-001") 호출
↓
MCP Server: 설비 데이터 반환
↓
LLM: "PRESS-001 유압 프레스의 온도가 62.8도로 경고 수준입니다.
진동도 2.1 mm/s로 높습니다. 점검이 필요합니다."
↓
LLM: request_maintenance 자동 호출 → 유지보수 요청 생성
↓
LLM: "유지보수 요청 MR-0001이 접수되었습니다."핵심 패턴
MCP의 Tool 정의를 OpenAI Function Calling 형식으로 변환한다.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • MCP Tool의 inputSchema는 JSON Schema 형식이라 OpenAI Function Calling과 호환됩니다
- • Tool 호출 결과는 messages에 role="tool"로 추가합니다
- • tool_call_id를 반드시 포함해야 OpenAI API가 정상 동작합니다
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖LLM+MCP Tool 자동 호출 스캐폴드AI 학습 팁
AI에게 MCP Tool 목록을 LLM에 전달하고 자동 호출하는 대화형 루프 구조를 생성시켜 통합 패턴을 빠르게 익히세요.
OpenAI function calling 방식으로 MCP Tool 목록을 자동으로 LLM에 전달하고, LLM이 선택한 Tool을 MCP Client로 실행한 뒤 결과를 대화에 반영하는 제조 설비 Agent 루프 코드를 작성해줘. tool_choice='auto' 설정과 재귀 호출 종료 조건도 포함해줘.
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