AI 모델에 도구를 제공하여 강화하기

이 튜토리얼에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 Model Context Protocol(MCP)을 통해 도구를 사용할 수 있도록 하는 TypeScript 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명합니다. MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하여 외부 도구 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 애플리케이션은 호스트 역할을 하며, 웹 검색 및 파일 조작과 같은 다양한 도구를 제공하는 여러 MCP 서버에 LLM을 연결합니다. 도구는 호출 가능한 함수이고, 리소스는 부작용 없이 데이터를 제공합니다. 프롬프트는 LLM에 지시하는 템플릿 역할을 합니다. 이 튜토리얼에서는 Anthropic의 Claude 모델을 사용하며, Anthropic API 키를 설정하고 필요한 종속성을 설치해야 합니다. 호스트는 지정된 MCP 서버(fetch 및 파일 시스템)에 연결하여 LLM에서 해당 도구를 사용할 수 있도록 합니다. 그런 다음 애플리케이션은 LLM 요청을 처리하고, 도구를 실행하며 결과를 반환합니다. LLM의 응답이 처리되고, 클라이언트-서버 매핑을 통해 도구 호출이 관리됩니다. 마지막으로, 웹 콘텐츠를 가져와 요약하고 요약 내용을 파일에 쓰는 예시 요청을 보여줍니다. 이를 통해 LLM의 기능이 단순한 대화를 넘어 향상됩니다.