AI 요약관련 정보

• DIY MCP 시리즈 3부에서는 직접 만든 MCP 클라이언트를 AI에 연결하는 방법을 다룹니다. 🔗
• AI 연결은 Anthropic (Claude) API를 직접 호출하여 메시지와 도구 정의를 전달하는 방식으로 이루어지며, OpenAI, Hugging Face 등 다른 AI 서비스도 유사하게 적용 가능합니다. 🤖
• Vercel AI 라이브러리와 같은 추상화 도구 대신, AI 툴 콜링의 내부 작동 원리를 깊이 이해시키기 위해 모든 과정을 직접 구현합니다. 🛠️
• callAI 함수는 AI와의 대화 기록인 메시지 목록과 도구의 메타 정의(이름, 입력 스키마)를 인자로 받아 AI에 요청을 보냅니다. 💬
• MCP 서버에서 얻은 도구 스키마(inputCamelCaseSchema)는 Anthropic API의 요구사항(input_schema)에 맞춰 변환하는 과정이 필요합니다. 🔄
• AI는 직접 도구를 실행하는 대신, 클라이언트에게 특정 도구(예: getDrinkNames)를 호출하고 그 결과를 다시 자신에게 전달해달라고 요청합니다. 🗣️
• 클라이언트는 AI의 도구 사용 요청을 받아 MCP 서버에 해당 도구를 호출하고, 그 결과를 tool_result 타입의 메시지로 AI에 다시 전달하여 후속 응답을 유도합니다. 📞
• MCP 서버 생성부터 AI와의 상호작용, 도구 호출 및 후속 응답까지 전체 엔드투엔드 흐름을 추상화 없이 시연하여 AI 툴 콜링의 핵심 메커니즘을 보여줍니다. 🚀
• 이 시리즈의 핵심 목표는 추상화 계층 없이 AI 툴 콜링의 내부 동작 방식을 명확하게 이해시키는 데 있습니다. 🧠