🧠 MCP 서버 구축 가이드: 프롬프트 기능 추가하기

 

🧠 MCP 서버 구축 가이드: 프롬프트 기능 추가하기

MCP(Model Context Protocol) 서버에 프롬프트 기능을 추가하여,
AI 모델과의 상호작용을 더욱 효율적으로 만드는 방법을 소개합니다.
프롬프트는 반복 가능한 메시지 시퀀스를 정의하여, 일관된 AI 응답을 유도하는 데 사용됩니다.

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🔧 프롬프트란 무엇인가요?

프롬프트는 AI 모델과의 상호작용을 표준화하는 템플릿입니다.
예를 들어, 코드 리뷰, 데이터 분석, 이메일 생성 등의 작업에 대해
일관된 요청 형식을 제공합니다.

📄 예시 프롬프트

• 코드 리뷰 프롬프트
•  
• "name": "code-review" Please review the following {{language}} code focusing on {{focusAreas}}: ```{{language}} {{codeBlock}}
• 데이터 분석 프롬프트
• "name": "analyze-sales-data" Analyze {{timeframe}} sales data focusing on {{metrics}}
• 이메일 생성 프롬프트
• "name": "generate-email" Generate a {{tone}} {{type}} email for {{context}}

반응형

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🛠️ 프롬프트 기능 구현하기

1. 프롬프트 정의

// src/prompts.ts
export const prompts = {
  "create-greeting": {
    name: "create-greeting",
    description: "Generate a customized greeting message",
    arguments: [
      {
        name: "name",
        description: "Name of the person to greet",
        required: true,
      },
      {
        name: "style",
        description: "The style of greeting, such as formal, excited, or casual. If not specified, casual will be used",
      }
    ],
  },
};

2. 프롬프트 핸들러 구현

export const promptHandlers = {
  "create-greeting": ({ name, style = "casual" }: { name: string, style?: string }) => {
    return {
      messages: [
        {
          role: "user",
          content: {
            type: "text",
            text: `Please generate a greeting in ${style} style to ${name}.`,
          },
        },
      ],
    };
  },
};

3. 핸들러에 프롬프트 추가

// src/handlers.ts
import {
  GetPromptRequestSchema,
  ListPromptsRequestSchema,
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
import { promptHandlers, prompts } from "./prompts.js";

export const setupHandlers = (server: Server): void => {
  server.setRequestHandler(ListPromptsRequestSchema, () => ({ prompts }));
  server.setRequestHandler(GetPromptRequestSchema, (request) => {
    const { name } = request.params ?? {};
    const promptHandler = promptHandlers[name as keyof typeof promptHandlers];
    if (promptHandler) return promptHandler(request.arguments);
    throw new Error("Prompt not found");
  });
};

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💡 저의 생각

MCP 서버에 프롬프트 기능을 추가함으로써,
반복적인 요청을 표준화하고, AI 모델과의 상호작용을
더욱 일관되고 예측 가능하게 만들 수 있습니다.

특히 코드 리뷰, 데이터 분석, 콘텐츠 생성과 같이
일관된 형식이 중요한 작업에서는 매우 유용합니다.

또한, 프롬프트를 모듈화하여 관리하면
유지보수성과 확장성이 크게 향상됩니다.
이는 팀 협업 시에도 큰 장점으로 작용할 것입니다.

개인적으로는 이러한 모듈화 전략이
향후 다양한 AI 서비스와의 통합에 매우 유리하다고 생각합니다.
하나의 프롬프트를 다양한 도구에서 재사용할 수 있기 때문에
개발 속도와 유지보수성이 동시에 향상될 것입니다.

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