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Dev.toAI/ML
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mcp-probe를 통한 MCP 서버 Publish 가능성 80점 기준 검증
The MCP Server Pre-Publish Checklist
AI 요약
Context
MCP Inspector의 단순 연결 확인으로는 LLM Agent가 텍스트 기반으로 도구를 선택하는 실제 런타임 동작을 보장하기 어려움. 특히 모호한 Tool Description과 스키마 정의 미흡으로 인한 모델의 환각(Hallucination) 및 도구 선택 오류가 빈번하게 발생함.
Technical Solution
- Transport Error 및 Protocol Version 일치 여부 검증을 통한 Connection 안정성 확보
- Initialize 과정의 타임아웃 방지를 위한 도구 리스트 응답 속도 최적화
- Tool Description의 중복성 제거 및 명확한 구분을 통한 모델의 Disambiguation 성능 강화
- Enum 및 Shape 제약 조건을 스키마에 명시하여 런타임 Type Error 및 Side Effect 사전 차단
- server.json 및 Install Metadata 포함을 통한 Registry 발견 가능성 및 배포 자동화 구조 설계
- CI 파이프라인 내 mcp-probe 연동을 통해 특정 점수(예: 80점) 미달 시 배포를 차단하는 Quality Gate 구축
실천 포인트
1. Tool Name을 그대로 반복하는 Description 제거 및 기능적 차별점 명시
2. 모든 Parameter에 Description 부여 및 Required 필드 명확히 구분
3. Side Effect가 발생하는 Mutation 도구에 대한 명시적 경고 문구 포함
4. String 타입 대신 Enum을 사용하여 입력 값의 범위 제한
5. CI 단계에 mcp-probe score 검증 단계를 추가하여 회귀 테스트 자동화