ai-orchestration
CHAPTER 29 / 59
읽기 약 2분
FUNCTION
LangChain 툴 & 도구 연동
핵심 개념
@tool 데코레이터로 일반 함수를 LangChain tool로 만들고, 2026엔 MCP 서버로 표준화해 어떤 LLM·클라이언트라도 동일 인터페이스로 호출합니다.
코드 분석
도구 정의1. @tool 데코레이터:from langchain_core.tools import tool@tool def search(query: str) -> str: '웹 검색 결과를 반환' return fetch(query)2. BaseTool (스키마 명시):from pydantic import BaseModel, Fieldclass SearchInput(BaseModel): query: str = Field(...)class SearchTool(BaseTool): name = 'search' args_schema = SearchInput def _run(self, query): return fetch(query)3. MCP 서버 (2026 표준):표준 프로토콜로 도구 노출→ Claude/Cursor/IDE 어디서든 사용AI 프롬프트
🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
무료 모델
Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)
'LangChain 툴 & 도구 연동'을 무료 도구로 익히고 싶어. Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로 @tool 데코레이터 5개 도구 실습을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원
'LangChain 툴 & 도구 연동'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어. Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로 Sonnet 4.6 + 10개 도구 운영 어시스턴트을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.
프로덕션 모델
Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+
'LangChain 툴 & 도구 연동'을 production 규모로 설계해줘. LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로 Opus 4.7 + MCP 서버 + LangSmith production을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.
스택 프롬프트
0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교
'LangChain 툴 & 도구 연동' 3단계 스택 비교: Level 1($0, Dify+HF+무료 크레딧) → Level 2($200/mo, Sonnet 4.6+Vercel AI SDK+Supabase) → Level 3($1000/mo, LangGraph+Opus 4.7+MCP). 각 레벨에서 만들 수 있는 산출물과 한계 포함.
⭐ 이것만 기억하세요
LangChain 툴 & 도구 연동은 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.도구마다 LLM별 다른 어댑터를 짜면 코드가 폭증하고 동기화가 깨집니다
2.@tool 데코레이터로 빠르게 시작하고, 재사용이 늘면 MCP 서버로 표준화해 어떤 LLM/클라이언트라도 같은 도구를 쓸 수 있게 합니다
3.다음 챕터에서 LangGraph 상태머신으로 도구·에이전트를 더 큰 흐름에 연결합니다
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진행도 29 / 59