10. AI 에이전트 · 툴 · MCP

지금까지의 LLM은 "질문하면 답하는" 수동적 존재였다. 여기에 도구를 쥐여주고 스스로 일하게 만든 것이 AI 에이전트다.

툴(함수 호출) — AI에게 손발을 달다

기본 LLM은 글만 생성한다. 계산·검색·파일 읽기 같은 실제 행동은 못 한다. 툴(Tool) / 함수 호출(Function calling) 은 LLM이 "지금은 계산기를 써야겠다"고 판단하면, 미리 연결된 함수를 호출하게 하는 기능이다.

사용자: "오늘 서울 날씨 어때?"
   ▼
LLM 판단: "날씨 API를 호출해야겠다"  →  get_weather("서울") 호출
   ▼
결과(맑음, 20도)를 받아  →  "오늘 서울은 맑고 20도예요"로 답

• 덕분에 LLM이 실시간 정보·외부 시스템과 연결된다.
• 단, 무엇을 호출할지는 LLM이 판단하므로, 잘못된 호출·오남용 가능성도 있다(보안 고려 필요).

에이전트 — 스스로 계획하고 반복

에이전트(Agent) 는 목표를 주면 ① 계획 → ② 도구 사용 → ③ 결과 보고 판단 → ④ 반복하며 스스로 일을 진행한다.

목표: "경쟁사 3곳 가격을 표로 정리해줘"
  → 검색 도구로 각 사이트 조회 (반복)
  → 결과 취합
  → 표로 정리해서 보고

• 사람이 매 단계 지시하지 않아도 여러 단계를 알아서 밟는다.
• ARTEX·PentestGPT 같은 "자동 침투테스트" 도구가 바로 보안 분야의 에이전트 사례다.

:::warning 에이전트의 보안 위험 스스로 도구를 쓰는 만큼, 잘못된 행동·과도한 권한·프롬프트 인젝션에 취약하다. 권한을 최소화하고, 위험한 행동은 사람 확인을 거치게 하는 설계가 중요하다. :::

MCP — 도구 연결의 '표준 규약'

MCP = Model Context Protocol. AI와 외부 도구·데이터를 연결하는 표준 방식이다.

• 예전엔 도구마다 연결 방식이 제각각이었다.
• MCP는 "AI ↔ 도구" 사이의 공통 규격을 정해, 한 번 만든 도구(MCP 서버)를 여러 AI에서 재사용할 수 있게 한다.
• 비유: 제품마다 다르던 충전기를 USB-C 표준으로 통일한 것.

[AI 앱] ──MCP── [파일 서버]
             └─ [DB 서버]
             └─ [사내 시스템]

정리

• 툴/함수 호출: AI에게 행동할 손발을 달아줌
• 에이전트: 스스로 계획·도구 사용·반복
• MCP: 도구를 연결하는 표준 규약
• 강력한 만큼 권한·보안 설계가 중요하다.