MCP Sampling 및 Elicitation: Human-in-the-Loop 서버 구축하기
요약
Model Context Protocol(MCP) 서버를 단순 반응형에서 협력형 에이전트로 진화시키는 방법을 다룹니다. 샘플링(Sampling)과 유도(Elicitation) 프리미티브를 활용하여 서버가 작업 중 질문을 던지는 Human-in-the-Loop 구조를 구축하는 가이드를 제공합니다.
핵심 포인트
- 단순 도구/리소스 제공을 넘어선 능동적 MCP 서버 구축법
- 샘플링(Sampling)을 통한 작업 중 일시 중지 및 질문 기능
- 유도(Elicitation)를 활용한 협력적 에이전트 구현
- FastMCP를 이용한 Human-in-the-Loop 서버 설계
원문은 AI Tech Connect에 처음 게시되었습니다.
당신이 알아야 할 사항: Model Context Protocol (MCP) 서버를 구축하는 대부분의 사람들은 처음 두 가지 프리미티브 (primitives) 단계에서 멈춥니다. 모델이 호출할 수 있는 몇 가지 도구 (tools)를 노출하고, 아마도 읽을 수 있는 몇 가지 리소스 (resources)를 제공한 뒤 배포해 버립니다. 그것만으로도 데이터베이스를 조회하거나, 티켓을 생성하거나, 문서를 가져오는 에이전트(agent)를 만드는 등 상당한 성과를 거둘 수 있습니다. 하지만 이는 서버를 순수하게 반응적인 (reactive) 상태로 남겨둡니다. 즉, 호출되기를 기다렸다가, 한 가지 일을 수행하고, 반환할 뿐입니다. 스스로 추론할 수 없고, 질문할 수도 없습니다. 만약 FastMCP를 사용하여 첫 번째 MCP 서버를 구축했고, 어떻게 하면 더 협력적인 기능을 수행하게 할 수 있을지 고민 중이라면, 이 가이드가 다음 단계가 될 것입니다. 게임의 판도를 바꾸는 두 가지 프리미티브 (primitives)는 샘플링 (sampling)과 유도 (elicitation)이며, 이를 가장 빠르게 이해하는 방법은 서버가 누구와 대화하는지를 살펴보는 것입니다. 샘플링 (sampling)을 사용하면, 서버는 작업 중간에 일시 중지하고 질문합니다...
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