종속형을 갖는 MCP 도구: Defold 에디터 실험

이 글에서는 Defold 게임 에디터에서 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 실험에 대해 자세히 설명합니다. 저자는 처음에 Claude를 사용하여 Lua 코드를 직접 조작하려고 시도했지만 정확도가 낮다는 문제에 직면했습니다. 제안된 해결책은 JSON 스키마를 사용하여 도구 입력을 정의하는 것이었지만, 이 방법에는 Model-Code-Prompt(MCP) 프레임워크 내에서 종속형을 구현할 수 없다는 제약이 있었습니다. 즉, 도구 입력 구조는 런타임 정보에 따라 달라집니다. 예를 들어, 3D 모델을 편집할 때는 선택한 재질에 따라 다른 속성이 필요합니다. 해결책은 2단계 프로세스입니다. LLM이 리소스를 선택하고 프로그램이 해당 데이터 구조를 검색하여 JSON 스키마를 만듭니다. 그런 다음 LLM이 이 스키마를 사용하여 편집을 생성합니다. 저자는 복잡한 데이터를 더 효율적으로 처리하기 위해 MCP가 종속형을 지원해야 한다고 제안합니다.