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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
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핵심 패턴
MCP의 Tool 정의를 OpenAI Function Calling 형식으로 변환한다.
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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
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