환율 MCP 서버 만들기 실전: 4개의 도구 설계부터 카카오 PlayMCP 배포까지
공모전은 예선에서 떨어졌지만 서버는 남았다. 환율 MCP ‘FoxMate’를 만들며 정리한 도구 설계·3계층 구조·TTL 캐시·배포의 실전 기록.
LLM과 에이전트를 설계하는 실무 실험실
공모전은 예선에서 떨어졌지만 서버는 남았다. 환율 MCP ‘FoxMate’를 만들며 정리한 도구 설계·3계층 구조·TTL 캐시·배포의 실전 기록.
에이전트 여러 개를 git worktree로 격리해 동시에 돌리는 오픈소스 ADE, Orca를 AI 엔지니어 관점에서 정리했다.
공모전에 낼 외환 MCP를 짜면서 도구 하나하나에 대해 “이건 안 만든다”를 먼저 정한 기록 필자는 핀테크에서 AI를 다룬다. 그동안 MCP는 쓰는 쪽이었다. Claude Code에 서버를 붙이고 남이 만든 도구를 호출하고. 가끔 응답이 이상하면 로그를 들여다보는 정도. 만드는 쪽은 처음이었다. 마침 카카오에서 여는 에이전트 공모전이 있었고 “외환 환율을 다루는 MCP 서버”를 출품해 보기로 했다. (나는 환전업 … 더 읽기
외부 뉴스 소스 수십 개를 수집하는 파이프라인을 만든 적이 있다. RSS, YouTube, 공시, 검색 API 같은 외부 소스에서 뉴스를 긁어모으는 구조였다. 여기서 가장 빨리 배운 건 알고리즘이 아니었다. 외부 소스는 반드시, 그리고 제멋대로 실패한다는 사실이었다. 어떤 RSS는 어제까지 멀쩡하다 오늘 502를 뱉고 어떤 피드는 형식이 깨진 채로 응답한다. 문제는 소스 하나의 실패가 파이프라인 전체를 끌어내린다는 … 더 읽기
– 금융 도메인에서 Tool 권한을 설계하며 배운 것들 지난 글에서 Orchestrator와 Agent의 역할을 분리하는 이야기를 했다. 그 글 마지막에 이렇게 썼다. “다음 글에서는 Agent에게 어떤 Tool을 어떻게 제한적으로 열어줬는지를 정리해보려 한다.” 이번 글은 그 이야기다. 1. Tool을 열어주는 순간, 통제권이 넘어간다 Agent에게 Tool을 주는 건 생각보다 무거운 결정이다. LLM이 텍스트만 생성할 때는 최악의 경우가 “이상한 … 더 읽기
– Tool 권한 설계 시리즈, 마지막 편 지난 글에서 Agent에게 Tool을 어떻게 제한적으로 열어줬는지를 정리했다. 그 글 마지막에 이렇게 썼다. “다음 글에서는 이렇게 설계한 멀티 에이전트 시스템을 실제로 운영하면서 겪은 모니터링과 디버깅 이야기를 정리해보려 한다.” 이번 글이 그 이야기다. 처음부터 모니터링을 제대로 짜둔 건 아니었다. 어느 날 token 사용량이 급격히 줄어든 걸 보고 나서야 깨달았다. … 더 읽기
Claude Code의 멀티 에이전트 기능 Agent Teams를 직접 써보고 정리했다. Subagent와의 차이, 활성화 방법, 팀 리더와 메일박스 구조, 병렬 코드 리뷰 사용 사례와 주의점 4가지.
멀티 에이전트에서 ‘통제자’의 역할을 분리하며 배운 것들 지난 글에서 State와 Message Bus의 역할을 혼동하며 겪었던 혼란을 정리했다. 그 글 마지막에 이렇게 썼다. “다음 글에서는 이 State를 누가 관리해야 하는지, 이 역할의 경계를 중심으로 정리해보려 한다. 이번 글은 그 이야기다. 1. “누가 이걸 결정한 거지?”가 반복되는 순간 멀티 에이전트를 만들다 보면 처음에는 역할 분담이 깔끔해 보인다. … 더 읽기
— 멀티 에이전트에서 State와 메시지 버스로 상태를 관리하며 겪은 혼란 멀티 에이전트를 설계하기 시작하면자연스럽게 이런 생각이 든다. “각자 역할을 나눠서 서로 이야기하게 하면 되지 않을까?” 사람 팀처럼 말이다. 내가 만들던 멀티 에이전트 구조도 그랬다.Planner가 계획을 세우고,Executor가 코드를 실행하고,Reviewer가 결과를 검토한다. 겉으로 보면 꽤 그럴듯한 협업 구조다.단일 Agent보다 더 똑똑해 보이기도 하고실제로 역할 분담도 명확해 보였다. … 더 읽기
LLM은 “판단하는 도구”이지,시스템의 규칙과 책임까지 대신 설계해주지는 않는다. LangChain으로 Agent를 설계하다 보면 어느 순간부터 이런 프롬프트를 쓰고 있는 나를 발견하게 된다 “적절히 판단해서 처리해줘” “상황에 맞게 알아서 결정해줘” 이게 나만의 문제는 아니라고 생각한다 LLM은 너무 똑똑해보이고 실제로 웬만한 질문에는 그럴듯한답을 내놓기 때문이다. 특히 멀티 에이전트 구조를 만들 때는 더 그렇다 각 에이전트가 역할을 나눠서 추론하고, … 더 읽기