[MCP] MCP 프롬프트(Prompts)

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이번 포스트에서는 MCP(Model Context Protocol)의 또 다른 핵심 구성요소인 프롬프트(Prompts)에 대해 더욱 깊이 있게 살펴보겠습니다.

프롬프트란 무엇인가?

프롬프트는 MCP에서 AI 모델에게 전달되는 표준화된 작업 지시 또는 요청 형태입니다. 서버가 클라이언트와 사용자에게 쉽게 표시할 수 있도록 재사용 가능한 템플릿과 워크플로를 제공합니다. 이는 일반적인 LLM 상호작용을 표준화하고 공유하는 강력한 방법입니다.

프롬프트의 특징과 중요성

  • 일관성: 모든 프롬프트는 명확하고 일관된 형식으로 작성됩니다.
  • 재사용성: 템플릿 형태로 정의되어 반복적으로 재사용 가능합니다.
  • 동적 인수: 상황에 따라 변하는 데이터를 프롬프트 내에 동적으로 삽입 가능합니다.
  • 리소스 컨텍스트: 프롬프트 내에 관련 리소스의 데이터를 포함할 수 있습니다.
  • 워크플로 가이드: 복잡한 다단계 워크플로를 프롬프트로 표준화하여 처리할 수 있습니다.

프롬프트 구조

프롬프트는 일반적으로 다음과 같은 JSON 형식으로 정의됩니다:

{
  "name": "string",
  "description": "optional",
  "arguments": [
    {
      "name": "string",
      "description": "optional",
      "required": "optional"
    }
  ]
}

프롬프트 발견 및 사용

클라이언트는 사용 가능한 프롬프트를 prompts/list 요청을 통해 찾을 수 있습니다.

{
  "method": "prompts/list"
}

// 응답 예시
{
  "prompts": [
    {
      "name": "analyze-code",
      "description": "Analyze code for potential improvements",
      "arguments": [
        {
          "name": "language",
          "description": "Programming language",
          "required": true
        }
      ]
    }
  ]
}

프롬프트 사용은 prompts/get 요청으로 수행됩니다:

{
  "method": "prompts/get",
  "params": {
    "name": "analyze-code",
    "arguments": {"language": "python"}
  }
}

// 응답 예시
{
  "description": "Analyze Python code for potential improvements",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": {
        "type": "text",
        "text": "Please analyze the following Python code..."
      }
    }
  ]
}

동적 프롬프트 예시

프롬프트는 리소스를 임베딩하여 더욱 동적으로 구성할 수 있습니다:

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": {"type": "text", "text": "Analyze these system logs and the code file for any issues:"}
    },
    {
      "role": "user",
      "content": {"type": "resource", "resource": {"uri": "logs://recent?timeframe=1h", "text": "[log data]"}}
    },
    {
      "role": "user",
      "content": {"type": "resource", "resource": {"uri": "file:///path/to/code.py", "text": "[code data]"}}
    }
  ]
}

프롬프트 활용 시나리오

  • 개인화된 응답: 사용자 요청에 맞춰 개인화된 프롬프트를 제공하여 맞춤형 응답을 생성합니다.
  • 데이터 분석 및 자동 보고서 생성: 정형화된 분석 요청과 보고서 생성을 자동화합니다.
  • 코드 분석 및 문제 진단: 코드 품질 평가나 오류 진단 같은 복잡한 작업을 프롬프트로 처리합니다.

프롬프트 작성 모범 사례

  • 명확하고 설명적인 이름과 설명 사용
  • 모든 필수 인수를 명확히 정의하고 검증
  • 동적 인자를 적절히 활용하여 다양한 시나리오 대응
  • 프롬프트 템플릿의 버전 관리와 신속한 변경 가능성 고려
  • 다양한 입력을 통해 프롬프트를 철저히 테스트

보안 고려 사항

  • 모든 인수와 사용자 입력을 철저히 검증 및 정리
  • 접근 제어와 속도 제한 구현
  • 민감 데이터 처리 시 보안과 프라이버시 유지
  • 생성된 콘텐츠에 대한 검증과 감사 로깅
  • 잠재적인 프롬프트 주입 공격 예방 조치

UI 통합

프롬프트는 클라이언트 UI에서 다음과 같은 형태로 나타날 수 있습니다:

  • 슬래시 명령
  • 빠른 조치
  • 컨텍스트 메뉴
  • 명령 팔레트 항목
  • 가이드 워크플로
  • 대화형 양식

결론

프롬프트는 MCP 프로토콜에서 AI 모델과의 상호작용을 표준화하고 효율성을 높이는데 필수적인 요소입니다. 적절한 프롬프트 활용은 AI의 성능과 활용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다음 포스트에서는 MCP의 도구(Tools)에 대해 자세히 알아보겠습니다.

참고 자료

  • https://modelcontextprotocol.io/introduction


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