에이전트의 성능을 극대화하는 도구 설계법: MCP 기반 최적화 전략

AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 실제 업무를 처리하는 수준으로 발전하고 있습니다. 그러나 에이전트의 성능은 얼마나 잘 설계된 도구를 제공하느냐에 크게 좌우됩니다. 예를 들어, 사용자가 “오늘 우산을 챙겨야 할까?”라고 묻는다면 에이전트는 날씨 API를 호출하거나 일반 지식을 기반으로 답변하거나 추가 질문을 던질 수 있습니다. 이 과정에서 도구가 얼마나 직관적이고 효율적으로 설계되었는지가 결과의 품질을 결정합니다.

이번 글에서는 Model Context Protocol(MCP)을 기반으로, 에이전트가 다양한 도구를 효과적으로 활용하도록 설계하는 방법을 소개합니다. 프로토타입 제작부터 평가, 에이전트와의 협업, 그리고 도구 성능을 최적화하는 원칙까지 단계별로 살펴보겠습니다.

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MCP와 에이전트 도구 이해하기

전통적인 소프트웨어는 결정적 시스템(deterministic system)에 속합니다. 동일한 입력이 주어지면 항상 같은 결과가 나옵니다. 예를 들어, getWeather("NYC")라는 함수를 호출하면 언제나 뉴욕의 날씨 정보를 동일하게 반환합니다.

반대로 에이전트는 비결정적 시스템(non-deterministic system)입니다. 동일한 질문을 하더라도 상황에 따라 다른 방식을 선택할 수 있습니다. “오늘 우산을 챙겨야 할까?”라는 질문에 대해 날씨 도구를 호출할 수도, 일반 지식으로 답할 수도, 추가 질문을 통해 정보를 더 확인할 수도 있습니다.

이러한 특성 때문에 에이전트를 위한 도구는 기존의 API 설계 방식과는 다른 접근이 필요합니다. MCP는 에이전트가 수십, 수백 개의 도구를 효율적으로 연결하고 사용할 수 있도록 지원하는 표준화된 프로토콜입니다.

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효과적인 도구 작성 방법

1. 프로토타입 제작과 초기 테스트

도구를 설계할 때는 빠른 프로토타입 제작이 우선입니다. 로컬 MCP 서버나 Desktop Extension(DXT)에 연결해 Claude Code 같은 개발 도구에서 직접 테스트할 수 있습니다. 이 단계에서는 사용자가 실제로 어떤 상황에서 도구를 호출하는지를 확인하며 불편한 점이나 개선할 부분을 파악해야 합니다.

2. 체계적인 평가 진행

프로토타입이 준비되면 평가를 통해 도구의 성능을 검증합니다. 단순한 샌드박스 환경보다는 실제 업무에 가까운 시나리오를 활용하는 것이 중요합니다.
예시:

• “다음 주 Jane과 프로젝트 미팅을 예약하고 지난 회의록을 첨부하라.”
• “고객 Sarah Chen의 해지 사유를 분석하고 적절한 유지 방안을 제안하라.”

이처럼 여러 도구 호출이 필요한 복잡한 과제를 통해 에이전트가 도구를 얼마나 잘 이해하고 활용하는지 평가할 수 있습니다.

3. 에이전트와 협업하기

도구 평가 결과를 에이전트에 다시 입력하면, 에이전트가 스스로 개선 방향을 제안할 수 있습니다. 예를 들어, 설명이 불명확하거나 중복된 도구 정의를 수정하거나, 더 직관적인 네이밍 방식을 제안하는 식입니다. 반복적인 협업을 통해 도구 품질을 점진적으로 끌어올릴 수 있습니다.

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효과적인 도구 설계의 핵심 원칙

1. 적절한 도구 선택

모든 기능을 개별 도구로 구현하는 것은 오히려 성능을 저하시킬 수 있습니다. 불필요하게 많은 도구는 에이전트가 혼란스러워질 수 있기 때문입니다.
예를 들어, list_users, list_events, create_event를 각각 만드는 대신, schedule_event라는 하나의 도구로 통합하면 훨씬 직관적입니다.

2. 네임스페이싱을 통한 경계 구분

에이전트가 사용할 도구가 많아질수록 이름이 겹치거나 목적이 불분명한 경우 혼동이 생깁니다. asana_search, jira_search처럼 서비스 단위로 구분하거나, asana_projects_search, asana_users_search처럼 리소스 단위로 세분화하면 혼란을 줄일 수 있습니다.

3. 의미 있는 컨텍스트 반환

도구의 응답은 맥락적으로 의미 있는 정보를 포함해야 합니다. 단순히 UUID 같은 식별자를 반환하기보다는 사람이 이해할 수 있는 이름(name), 파일 유형(file_type) 같은 정보를 포함하는 것이 에이전트의 활용도를 높입니다.

4. 토큰 효율 최적화

에이전트는 입력 컨텍스트에 제한이 있기 때문에, 필요 이상의 데이터를 반환하는 것은 비효율적입니다. 페이징, 필터링, 잘라내기(truncation)를 활용하여 꼭 필요한 정보만 제공해야 합니다. 또한, 에러 메시지는 단순한 코드보다 구체적이고 실행 가능한 안내를 포함해야 합니다.

5. 명확한 도구 설명과 프롬프트 엔지니어링

도구 설명은 신입 직원에게 업무를 설명하듯 구체적이고 명확해야 합니다. 예를 들어, 모호한 user라는 입력값 대신 user_id로 지정하면 혼동을 줄일 수 있습니다. 작은 수정만으로도 에이전트의 도구 활용 능력이 크게 개선될 수 있습니다.

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효과적인 도구는 단순한 API 포장 수준이 아니라, 에이전트가 실제 사람처럼 직관적으로 문제를 해결할 수 있도록 돕는 설계물입니다.

이번 글에서 다룬 핵심은 다음과 같습니다.

• 빠른 프로토타입 제작과 실제 업무 기반 평가
• 에이전트와 협업을 통한 반복 개선
• 직관적이고 명확한 도구 정의
• 토큰 효율성과 맥락 최적화

앞으로 LLM이 발전하고 MCP 프로토콜이 진화할수록, 에이전트와 도구의 관계는 더 긴밀해질 것입니다. 지금부터 올바른 도구 설계 습관을 갖추는 것이 장기적인 AI 활용 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents

Writing effective tools for AI agents—using AI agents