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Dev.toAI/ML
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JSON-RPC 기반 MCP 프로토콜 설계를 통한 AI 에이전트 도구 확장 최적화
Build Your Own MCP Server from Scratch
AI 요약
Context
AI 에이전트가 접근 가능한 정보의 한계로 인한 추론 범위의 제약 발생. 기존 프레임워크 의존적 구현 방식은 내부 동작의 불투명성으로 인한 디버깅 난이도 상승과 유연성 부족 문제를 야기함.
Technical Solution
- JSON-RPC 2.0 표준을 채택하여 클라이언트-서버 간 경량 메시징 구조 설계
- initialize, tools/list, tools/call의 3가지 핵심 Request Type을 통한 생명주기 관리
- stdio(stdin/stdout) 및 HTTP Transport 계층 분리로 배포 환경에 따른 유연한 선택 구조 확보
- JSON Schema 기반의 입출력 정의를 통해 에이전트의 Hallucination을 방지하는 타입 제약 구현
- 핸들러 중심의 Dispatch Table 구조를 설계하여 신규 기능 확장 시 기존 코드 수정 없는 확장성 확보
- 입력 단계에서 inputSchema 기반의 사전 검증 프로세스를 구축하여 비즈니스 로직의 안정성 강화
실천 포인트
1. Required 파라미터를 명확히 정의하여 에이전트의 호출 정확도 향상
2. 속성별 Description을 상세히 작성하여 LLM의 적절한 Tool 선택 유도
3. Enum 타입을 사용하여 입력 값의 범위를 제한하고 예측 가능한 결과 도출
4. 복잡한 Nested Object 대신 Flat Schema 구조를 유지하여 데이터 매핑 오류 최소화
5. Transport 계층과 비즈니스 핸들러를 분리하여 프로토콜 변경에 유연하게 대응