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Dev.toAI/ML
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MCP 서버 기반 실시간 데이터 파이프라인으로 LLM 할루시네이션 제거
I Let Claude Analyze 500 Stocks—Here's What It Picked
AI 요약
Context
LLM의 Training Data 기반 응답으로 인한 데이터 최신성 결여 및 Ticker 생성 시 Hallucination 발생 문제. 정적 지식에 의존한 금융 분석의 낮은 재현성과 신뢰성 한계 파악.
Technical Solution
- MCP(Model Context Protocol) 서버를 통한 외부 API의 Tool 호출 구조 설계
- REST API 래핑 단계 생략 및 LLM과 데이터 소스 간의 직접 연결로 데이터 파이프라인 단순화
- 자연어 요청을 Structured Call로 변환하여 market_capitalization, avgvol_200d 등 정밀 필터링 수행
- Live Fundamentals 데이터를 LLM의 Context Window에 직접 주입하여 추론 근거 확보
- 데이터 소스와 LLM의 역할을 분리하여 '데이터 추출(Screener)'과 '논리적 분석(Claude)'의 책임 분리
- MCP Config 설정을 통한 API 엔드포인트의 표준화된 인터페이스 제공
실천 포인트
1. LLM의 지식 한계를 보완하기 위해 MCP 등 표준 프로토콜 기반의 실시간 Tool 연동 검토
2. 정적 데이터 기반 추론 대신 'Fetch-then-Reason' 패턴을 적용하여 Hallucination 방지
3. 복잡한 REST 클라이언트 구현 대신 모델이 직접 호출 가능한 Tool 정의서 최적화