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Dev.toAI/ML
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API Wrapper를 넘어 Intent 기반 Semantic Layer로 MCP 서버 설계
Don't Build Your MCP Server as an API Wrapper
AI 요약
Context
기존 MCP 서버 설계 시 REST API 엔드포인트를 단순 래핑하는 방식의 한계 분석. 도메인 로직이 LLM의 Working Memory에 과도하게 의존함에 따라 발생하는 시스템 취약성과 실행 불확실성 문제를 식별.
Technical Solution
- Endpoint-shaped 도구에서 Intent-shaped 도구로의 패러다임 전환을 통한 설계 변경
exclude_sales와 같은 도메인 규칙을 서버 내부 로직에 캡슐화하여 LLM의 추론 부담 경감- 분류 라벨을 단순 UI 메타데이터가 아닌 Operational State로 정의하여 워크플로우 트리거와 연동
- 모델의 판단보다 우선하는 Human Manual Override 상태를 데이터베이스 계층에서 보호하는 구조 설계
- 텍스트 기반 응답의 한계를 극복하기 위해 결과값의 형태를 UI, 텍스트, 후속 질문으로 구분하는 인터페이스 도입
- 프롬프트를 통한 지시(Instruction)가 아닌 서버 로직을 통한 강제(Enforcement) 체계 구축
실천 포인트
- 모델이 5개 이상의 Primitive Tool을 조합하여 결과를 내고 있다면 고수준 Intent 도구로 통합 검토 - 프롬프트에 포함된 고정적인 도메인 규칙을 서버 내부의 하드코딩된 로직이나 설정으로 이전 - AI 분류 결과가 하위 워크플로우(알림, 분석, 내보내기)에 직접적인 영향을 주도록 상태 설계 - AI 출력물에 대한 인간의 수정 사항을 저장하고 이를 최우선 순위로 반영하는 Override 메커니즘 구현