AI 상호작용 개선: MCP 유도 기법

GitHub의 최신 통찰에 따르면, MCP 유도 기법은 AI 도구와 사용자 간의 상호작용을 개선하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 이 접근 방식은 필수 정보를 사전에 수집하여 마찰을 줄이고 AI 기반 애플리케이션의 기능성을 향상시킵니다.

GitHub은 Model Context Protocol(MCP) 유도 기법을 통해 AI 도구와 사용자 간의 원활한 상호작용을 선도하고 있습니다. 이 방법은 사용자 경험을 개선하기 위해 필수 정보를 사전에 수집하여 마찰을 줄이고 AI 기반 애플리케이션의 기능성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

MCP 유도 기법의 핵심은 AI가 작업을 진행하기 전에 사용자에게 필요한 세부 정보를 요청하여 기본 가정에 의존하지 않도록 하는 것입니다. 이 기능은 현재 Visual Studio Code 내의 GitHub Copilot에서 지원되며, 다양한 AI 애플리케이션에서 사용 가능성이 다를 수 있습니다.

최근 GitHub의 Chris Reddington은 턴제 게임용 MCP 서버에서 유도 기법을 구현하는 데 있어 겪은 문제를 강조했습니다. 초기에는 다양한 게임 유형에 대해 중복된 도구가 있어 AI 에이전트가 잘못된 도구를 선택하는 혼란이 발생했습니다. 해결책은 도구를 통합하고 각 도구의 목적을 명확히 정의하는 명명 규칙을 보장하는 것이었습니다.

개선된 접근 방식은 사용자가 기본 매개변수가 아닌 개인화된 설정으로 게임을 시작할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자가 틱택토 게임을 요청할 때 시스템은 난이도 수준이나 플레이어 이름과 같은 누락된 세부 정보를 식별하고, 사용자에게 이 정보를 요청하여 게임 설정을 적절히 맞춤화합니다.

MCP 서버 내 유도 기법의 구현은 필수 매개변수 확인, 누락된 선택적 인수 식별, 누락된 정보 수집을 위한 유도 시작, 스키마 기반 프롬프트 제공, 모든 필수 데이터 수집 후 원래 요청 완료 등의 여러 주요 단계를 포함합니다.

Reddington의 개발 세션은 명확한 도구 명명과 반복 개발의 중요성을 강조했습니다. 도구 이름을 개선하고 기능을 통합함으로써 팀은 복잡성을 줄이고 사용자 경험을 개선했습니다. 또한, 초기 사용자 요청을 구문 분석하여 누락된 정보만 유도하는 것이 유도 과정의 개선에 중요했습니다.

AI 기반 도구가 계속 발전함에 따라 MCP 유도 기법의 통합은 사용자 상호작용을 개선하는 유망한 방법을 제공합니다. 이 접근 방식은 사용자 경험을 단순화할 뿐만 아니라 AI 운영을 사용자 선호도와 일치시켜 보다 직관적이고 반응적인 애플리케이션을 위한 길을 열어줍니다.