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    Claude를 사용한 도구 사용

    Claude를 사용한 도구 사용
    • Claude와 함께 MCP 도구 사용
    • MCP 도구를 Claude 형식으로 변환

    Claude는 도구 및 함수와 상호작용할 수 있으므로 Claude의 기능을 확장하여 더 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

    Claude를 사용한 도구 사용을 마스터하는 데 필요한 모든 것을 배우세요. 이는 우리의 새로운 courses의 일부입니다! 이 form을 사용하여 계속해서 아이디어와 제안을 공유해 주세요.

    엄격한 도구 사용으로 스키마 준수 보장

    Structured Outputs는 도구 입력에 대한 보장된 스키마 검증을 제공합니다. 도구 정의에 strict: true를 추가하여 Claude의 도구 호출이 항상 스키마와 정확히 일치하도록 하세요. 더 이상 타입 불일치나 누락된 필드가 없습니다.

    잘못된 도구 매개변수로 인해 실패가 발생할 수 있는 프로덕션 에이전트에 완벽합니다. 엄격한 도구 사용을 사용할 시기 알아보기 →

    Messages API를 사용하여 Claude에 도구를 제공하는 방법의 예는 다음과 같습니다:

    curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
      -H "content-type: application/json" \
      -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
      -d '{
        "model": "claude-sonnet-4-5",
        "max_tokens": 1024,
        "tools": [
          {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "input_schema": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "location": {
                  "type": "string",
                  "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
                }
              },
              "required": ["location"]
            }
          }
        ],
        "messages": [
          {
            "role": "user",
            "content": "What is the weather like in San Francisco?"
          }
        ]
      }'

    도구 사용 작동 방식

    Claude는 두 가지 유형의 도구를 지원합니다:

    1. 클라이언트 도구: 사용자의 시스템에서 실행되는 도구로 다음을 포함합니다:

      • 사용자가 만들고 구현하는 사용자 정의 도구
      • 컴퓨터 사용 및 텍스트 편집기와 같이 클라이언트 구현이 필요한 Anthropic 정의 도구
    2. 서버 도구: 웹 검색 및 웹 가져오기 도구와 같이 Anthropic의 서버에서 실행되는 도구입니다. 이러한 도구는 API 요청에서 지정해야 하지만 사용자 측에서 구현할 필요가 없습니다.

    Anthropic 정의 도구는 버전이 지정된 타입(예: web_search_20250305, text_editor_20250124)을 사용하여 모델 버전 간 호환성을 보장합니다.

    클라이언트 도구

    다음 단계에서 Claude와 클라이언트 도구를 통합합니다:

    1. 1

      Claude에 도구 및 사용자 프롬프트 제공

      • API 요청에서 이름, 설명 및 입력 스키마를 사용하여 클라이언트 도구를 정의합니다.
      • 이러한 도구가 필요할 수 있는 사용자 프롬프트를 포함합니다(예: "샌프란시스코의 날씨는 어떻습니까?").
    2. 2

      Claude가 도구 사용을 결정

      • Claude는 사용자의 쿼리에 도움이 될 수 있는 도구가 있는지 평가합니다.
      • 그렇다면 Claude는 올바르게 형식화된 도구 사용 요청을 구성합니다.
      • 클라이언트 도구의 경우 API 응답에 tool_use의 stop_reason이 있어 Claude의 의도를 나타냅니다.
    3. 3

      도구를 실행하고 결과 반환

      • Claude의 요청에서 도구 이름 및 입력을 추출합니다.
      • 사용자의 시스템에서 도구 코드를 실행합니다.
      • tool_result 콘텐츠 블록을 포함하는 새로운 user 메시지에서 결과를 반환합니다.
    4. 4

      Claude가 도구 결과를 사용하여 응답을 작성

      • Claude는 도구 결과를 분석하여 원래 사용자 프롬프트에 대한 최종 응답을 작성합니다.

    참고: 3단계와 4단계는 선택 사항입니다. 일부 워크플로우의 경우 Claude의 도구 사용 요청(2단계)만으로 충분할 수 있으며 결과를 Claude에 다시 보낼 필요가 없습니다.

    서버 도구

    서버 도구는 다른 워크플로우를 따릅니다:

    1. 1

      Claude에 도구 및 사용자 프롬프트 제공

      • 웹 검색 및 웹 가져오기와 같은 서버 도구에는 자체 매개변수가 있습니다.
      • 이러한 도구가 필요할 수 있는 사용자 프롬프트를 포함합니다(예: "AI에 대한 최신 뉴스 검색" 또는 "이 URL의 콘텐츠 분석").
    2. 2

      Claude가 서버 도구를 실행

      • Claude는 사용자의 쿼리에 도움이 될 수 있는 서버 도구가 있는지 평가합니다.
      • 그렇다면 Claude는 도구를 실행하고 결과가 Claude의 응답에 자동으로 통합됩니다.
    3. 3

      Claude가 서버 도구 결과를 사용하여 응답을 작성

      • Claude는 서버 도구 결과를 분석하여 원래 사용자 프롬프트에 대한 최종 응답을 작성합니다.
      • 서버 도구 실행을 위해 추가 사용자 상호작용이 필요하지 않습니다.

    Claude와 함께 MCP 도구 사용

    Model Context Protocol (MCP)을 사용하는 애플리케이션을 구축하는 경우 MCP 서버의 도구를 Claude의 Messages API와 함께 직접 사용할 수 있습니다. MCP 도구 정의는 Claude의 도구 형식과 유사한 스키마 형식을 사용합니다. inputSchema를 input_schema로 이름을 바꾸기만 하면 됩니다.

    자신의 MCP 클라이언트를 구축하고 싶지 않으신가요? MCP connector를 사용하여 클라이언트를 구현하지 않고도 Messages API에서 원격 MCP 서버에 직접 연결하세요.

    MCP 도구를 Claude 형식으로 변환

    MCP 클라이언트를 구축하고 MCP 서버에서 list_tools()를 호출하면 inputSchema 필드가 있는 도구 정의를 받게 됩니다. Claude와 함께 이러한 도구를 사용하려면 Claude의 형식으로 변환하세요:

    그런 다음 이러한 변환된 도구를 Claude에 전달합니다:

    Claude가 tool_use 블록으로 응답할 때 MCP 서버에서 call_tool()을 사용하여 도구를 실행하고 결과를 tool_result 블록의 Claude에 반환합니다.

    MCP 클라이언트 구축에 대한 완전한 가이드는 Build an MCP client를 참조하세요.


    도구 사용 예제

    다양한 도구 사용 패턴과 기법을 보여주는 몇 가지 코드 예제입니다. 간결함을 위해 도구는 간단한 도구이며, 도구 설명은 최적의 성능을 보장하기 위해 이상적인 것보다 짧습니다.


    가격 책정

    Tool use requests are priced based on:

    1. The total number of input tokens sent to the model (including in the tools parameter)
    2. The number of output tokens generated
    3. For server-side tools, additional usage-based pricing (e.g., web search charges per search performed)

    Client-side tools are priced the same as any other Claude API request, while server-side tools may incur additional charges based on their specific usage.

    The additional tokens from tool use come from:

    • The tools parameter in API requests (tool names, descriptions, and schemas)
    • tool_use content blocks in API requests and responses
    • tool_result content blocks in API requests

    When you use tools, we also automatically include a special system prompt for the model which enables tool use. The number of tool use tokens required for each model are listed below (excluding the additional tokens listed above). Note that the table assumes at least 1 tool is provided. If no tools are provided, then a tool choice of none uses 0 additional system prompt tokens.

    ModelTool choiceTool use system prompt token count
    Claude Opus 4.5auto, none
    any, tool
    346 tokens
    313 tokens
    Claude Opus 4.1auto, none
    any, tool
    346 tokens
    313 tokens
    Claude Opus 4auto, none
    any, tool

    These token counts are added to your normal input and output tokens to calculate the total cost of a request.

    현재 모델별 가격은 모델 개요 표를 참조하세요.

    도구 사용 프롬프트를 보낼 때, 다른 API 요청과 마찬가지로 응답은 보고된 usage 메트릭의 일부로 입력 및 출력 토큰 수를 모두 출력합니다.


    다음 단계

    쿡북에서 바로 구현할 수 있는 도구 사용 코드 예제 저장소를 살펴보세요:

    계산기 도구

    Claude와 간단한 계산기 도구를 통합하여 정확한 수치 계산을 수행하는 방법을 알아보세요.

    from mcp import ClientSession
    
    async def get_claude_tools(mcp_session: ClientSession):
        """Convert MCP tools to Claude's tool format."""
        mcp_tools = await mcp_session.list_tools()
    
        claude_tools = []
        for tool in mcp_tools.tools:
            claude_tools.append({
                "name": tool.name,
                "description": tool.description or "",
                "input_schema": tool.inputSchema  # Rename inputSchema to input_schema
            })
    
        return claude_tools
    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic()
    claude_tools = await get_claude_tools(mcp_session)
    
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        max_tokens=1024,
        tools=claude_tools,
        messages=[{"role": "user", "content": "What tools do you have available?"}]
    )

    346 tokens
    313 tokens
    Claude Sonnet 4.5auto, none
    any, tool
    346 tokens
    313 tokens
    Claude Sonnet 4auto, none
    any, tool
    346 tokens
    313 tokens
    Claude Sonnet 3.7 (deprecated)auto, none
    any, tool
    346 tokens
    313 tokens
    Claude Haiku 4.5auto, none
    any, tool
    346 tokens
    313 tokens
    Claude Haiku 3.5auto, none
    any, tool
    264 tokens
    340 tokens
    Claude Opus 3 (deprecated)auto, none
    any, tool
    530 tokens
    281 tokens
    Claude Sonnet 3auto, none
    any, tool
    159 tokens
    235 tokens
    Claude Haiku 3auto, none
    any, tool
    264 tokens
    340 tokens
    고객 서비스 에이전트

    클라이언트 도구를 활용하여 지원을 강화하는 반응형 고객 서비스 봇을 구축하세요.

    JSON 추출기

    Claude와 도구 사용이 비정형 텍스트에서 구조화된 데이터를 추출하는 방법을 확인하세요.