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Claude API는 Anthropic이 제공하는 대화형 AI 모델로, MCP(Model Context Protocol)를 통해 확장 가능한 도구 통합을 지원합니다. 이 가이드에서는 Claude API의 기본 사용법부터 MCP를 활용한 고급 통합까지 실전 예제와 함께 살펴봅니다.
Claude API 기본 사용법
Claude API는 REST 방식으로 호출할 수 있으며, Python SDK를 사용하면 더욱 편리하게 작업할 수 있습니다. 기본적인 대화 요청은 다음과 같이 구성됩니다.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
api_key="your-api-key"
)
message = client.messages.create(
model="claude-opus-4-6",
max_tokens=1024,
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}
]
)
print(message.content)
API 호출 시 주요 파라미터는 다음과 같습니다:
- model: claude-opus-4-6, claude-sonnet-4-5, claude-haiku-4 등 모델 선택
- max_tokens: 응답 최대 토큰 수 (1~8192)
- messages: 대화 히스토리 배열 (role과 content로 구성)
- temperature: 0~1 사이 값, 높을수록 창의적 (기본 1.0)
- system: 시스템 프롬프트 (모델 행동 지침)
MCP(Model Context Protocol) 이해하기
MCP는 Claude가 외부 도구, 데이터베이스, API 등과 상호작용할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. 기존의 함수 호출(function calling)을 확장한 개념으로, JSON-RPC 2.0 기반의 표준화된 통신 규약을 사용합니다.
MCP의 핵심 구성요소는 다음과 같습니다:
- Tools: Claude가 호출할 수 있는 함수 정의
- Resources: 파일, 데이터베이스 등 Claude가 읽을 수 있는 데이터 소스
- Prompts: 재사용 가능한 프롬프트 템플릿
활용 팁
- 토큰 최적화: System prompt를 효율적으로 작성하여 토큰 사용량을 줄이세요. 반복되는 지침은 system에, 변동 내용은 user message에 배치합니다.
- 스트리밍 응답: 긴 응답이 예상되면 stream=True 옵션을 사용하여 점진적으로 결과를 받을 수 있습니다.
- 에러 핸들링: API 호출 시 rate limit, timeout 등의 에러를 적절히 처리하고 재시도 로직을 구현하세요.
- 컨텍스트 관리: 대화 히스토리가 길어지면 토큰 제한에 도달할 수 있으므로, 중요한 메시지만 유지하는 전략이 필요합니다.
- 도구 선택 최적화: MCP 도구를 10개 이상 등록하면 모델이 올바른 도구를 선택하는 정확도가 떨어질 수 있습니다. 관련성 높은 도구만 제공하세요.
마무리
Claude API와 MCP는 AI 애플리케이션을 구축하는 강력한 도구입니다. MCP를 통해 Claude를 데이터베이스, 외부 API, 로컬 파일 시스템 등과 연결하면 단순한 챗봇을 넘어 실질적인 업무 자동화 에이전트를 구현할 수 있습니다. 시작은 간단한 도구 하나로 해보고, 점차 복잡한 워크플로우로 확장해 나가는 것을 추천합니다.