인공지능, 더 똑똑해졌다! Claude 플랫폼의 고급 도구 활용 완전 해부
AI와 인공지능 기술은 어느새 우리 일상과 업무 시스템에 깊숙이 자리 잡았습니다. 특히 오픈AI와 Anthropic 등 글로벌 AI 개발사들이 내놓는 최신 플랫폼들은 ‘똑똑함’의 기준을 하루가 다르게 바꿔가고 있죠. 이번 글에서는 Anthropic의 Claude Developer Platform에 도입된 고급 도구 사용(Advanced Tool Use) 기능의 핵심을 쉽고 재밌게 소개합니다. 이제 AI 에이전트가 수십, 수백 개의 도구를 눈 깜짝할 새에 찾아내고, 알아서 코드를 짜며, 실수 없이 쓰는 시대가 도래한 것이죠.
바로 오늘 핵심 키워드: AI, 인공지능, Claude Developer Platform, 고급 도구 활용
Claude 플랫폼의 혁신적인 3가지 기능
대규모 데이터와 복잡한 워크플로의 문제점 해소
실제 업무에서 어떤 가치가 생기는지
실용적 도입 팁까지!
이제 세상의 AI가 단순 질문에만 답하는 수준을 벗어나, 직접 실무를 처리하고 다양한 시스템을 잇는 실질적 행동가가 되어가고 있습니다.
AI 도구의 대량 활용, 이제 스마트하게 해결한다!
과거에 AI 에이전트가 여러 도구를 사용하려면 매번 복잡한 정의들을 모아 무겁게 처리해야 했습니다. 예를 들어, 깃허브(GitHub), 슬랙(Slack), 지라(Jira) 등 다양한 서버의 도구 목록을 모두 불러오면 대화가 시작되기도 전에 수만~수십만 개의 토큰이 소모되고, 그만큼 처리 효율은 떨어지고 오류도 잦았습니다.
여기서 Claude Developer Platform의 ‘Tool Search Tool(도구 검색 툴)’이 등장합니다. 이 기능은 AI가 필요한 순간에만 관련 도구를 검색해서 불러오고, 나머지는 배경에 남겨둡니다. 덕분에 대화 맥락(컨텍스트)은 거의 풀로 보존되고, 대규모 프로젝트에서도 실질적으로 필요한 도구만 신속히 찾을 수 있습니다.
예를 들어, 50가지 이상의 도구를 다루는 MCP(Multi-Component Protocol) 서버에서는 기존 방식 대비 컨텍스트 소모가 85% 이상 줄었고, 실제 업무에서 정확도와 효율이 크게 향상되었습니다.
이미지 출처: anthropic
예를 들어, “GitHub에서 풀리퀘스트 만들기”가 필요하다면, Claude는 관련 도구만 검색해 불러옵니다.
코드 실행으로 빠르고 정확하게: 프로그래밍 도구 호출의 마법
기존에는 AI가 여러 도구를 호출하면서, 중간 결과마다 컨텍스트에 데이터를 다 담아야 하니 메모리·속도·정확도 모두 문제가 많았습니다. 예컨대 고객 리스트, 경비 내역, 예산 정보 등 데이터를 하나씩 불러오면 대화 컨텍스트가 금방 소모되었죠.
Claude의 ‘Programmatic Tool Calling(프로그래밍 도구 호출)’ 기능은 이런 고질적 문제를 코드로 해결합니다. 이제 AI가 직접 파이썬(Python) 등 프로그래밍 언어로 여러 도구를 한번에 호출, 중간 계산은 에이전트 내부 코드에서 처리하고, 정말 필요한 최종 결과만 다시 대화에 반영합니다. 응답 회수와 데이터량이 획기적으로 줄고, workflow 도중 AI가 실수할 가능성도 작아지는 것이죠.
가령 “3분기 출장비를 초과한 직원은 누구인가요?”라는 질문에 대해, AI가 직원 목록 호출 → 경비 목록 병렬 조회 → 예산 비교까지 전체 로직을 코드로 한 번에 실행합니다. 그 결과, 수천 건의 경비 내역이 아닌 ‘초과 직원 2명’ 같은 요약 결과만 받아보게 됩니다.
이미지 출처: anthropic
이 방식으로 대형 엑셀 파일을 AI가 자유롭게 수정·요약하는 것도 가능해졌습니다.
도구 사용 예제: 실서비스 스타일의 실수 없는 호출
‘JSON Schema’란 도구 정의 방식은 구조만 알려줄 뿐, 실제 업무에서 올바른 파라미터 조합, 필드 구성, 값을 어떻게 넣어야 하는지 알려주지 못합니다. API마다 날짜 포맷, ID 형식, 일부 옵션의 관례까지 회사마다 제각각이니까요.
Claude의 ‘Tool Use Examples(도구 사용 예제)’는 사용법 패턴을 실제 업무 예시 형태로 제공함으로써, AI가 각 도구를 정확하게, 실수 없이 쓰게 만듭니다. 예를 들어 ‘지원 티켓 생성’ API라면, 긴급 이슈·신규 기능 요청·문서 업데이트 등 각 상황별로 실제 입력 예시를 보여줍니다. 그러면 AI가 어느 경우에 어떤 파라미터를 챙겨야 하는지, 값 형식은 어떻게 정해야 하는지 꿰뚫게 되는 것이죠.
내부 테스트 결과, 복잡한 파라미터 처리 정확도가 무려 90%까지 향상되었습니다.
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜): “에이전트, 세상의 모든 앱과 데이터에 안전하게 연결하라!”
MCP는 Claude가 다양한 툴, 서버, 클라우드와 “언제든 자연스럽게 연결하는 표준 인터페이스” 역할을 합니다. 과거에는 툴별로 커스텀 API를 짜서 하나하나 연결해야 했고, 테스트·업그레이드마다 코드를 손봐야 했지만, MCP는 모든 게 표준화돼 새로운 서버 연결도 바로 가능해집니다.
많은 개발사와 솔루션들이 MCP를 채택하면서, AI의 실무 적용성은 상상 이상으로 넓어지고 있습니다. 이제 개발자는 툴을 MCP 서버로 등록만 하면, Claude와 같은 AI가 모든 기능을 안전하게 활용할 수 있습니다.
실제 활용: 슬랙, 지라, 허브스팟까지 자동화된 스마트 업무 혁신
🟢 ERP, 그룹웨어, CRM 등 다양한 비즈니스 툴을 한데 묶어 AI가 알아서 작업하게 하는 것이 이제 현실입니다. 최근 Workday의 Pipedream 플랫폼 인수처럼, 대규모 엔터프라이즈에서는 “수천 개의 애플리케이션을 연결하는 AI 에이전트”가 빠른 속도로 보급되고 있습니다.
예를 들어, 성과 관리 업무를 할 때는 Workday의 조직 정보를 가져오고, Jira에서 프로젝트 데몬을 확인하며, Slack에서 동료 피드백을 수집하는 전체 과정이 하나의 AI 워크플로로 자동화됩니다. 과거에는 이런 연동에 여러 날이 걸렸지만, AI가 고급 도구 활용 기능을 사용하면 몇 분 안에 끝낼 수 있습니다.
이미지 출처: anthropic
이처럼 AI가 실질적 행동을 하고, 복잡한 시스템 간 데이터 이동까지 자동화하는 세상이 도래했습니다.
도입 및 운영 팁: 문제별 맞춤형 활용이 답이다!
모든 기능을 한꺼번에 도입할 필요는 없습니다. 가장 시급한 문제부터 접근하세요!
도구 정의가 지나치게 많아서 컨텍스트가 부족하다면 → 도구 검색 툴 사용
대량 데이터의 중간 결과가 시스템을 오염시킨다면 → 프로그래밍 도구 호출 활용
호출 오류, 파라미터 착오 등으로 결과가 불안정하다면 → 도구 사용 예제 추가
대표적인 팁:
자주 쓰는 도구 3~5개만 항상 로드, 나머지는 필요할 때 불러오기
각 도구에 실제 업무 예시(파라미터, 값, 이상 사례 등)를 충분히 제공
코드 기반 워크플로를 도입할 때는 반환 데이터 구조를 반드시 문서화
결론: AI 실무 자동화, 더는 꿈이 아니다!
Claude Developer Platform의 고급 도구 활용 기능 덕분에, 이제 AI는 “정확한 도구 찾아서 똑똑하게 처리하고, 실질적으로 행동하는 업무 파트너”로 진화하고 있습니다.
복잡한 데이터를 잘 다루고, 다양한 업무 도구를 실수 없이 연결하며, 대기업용 ERP 시스템까지 통합하는 시대. 여러분의 비즈니스와 협업 환경에도 이 혁신을 빠르게 접목해보세요!
참고
[1] Introducing advanced tool use on the Claude Developer Platform - Anthropic
[2] Beyond Function Calling: Introducing Advanced Tool Orchestration on the Claude Developer Platform - DEV Community
[3] Model Context Protocol (MCP): The Definitive 2025 Guide - Quash Bugs
[4] Workday Boosts ERP Automation with Pipedream Buy, BigQuery Patnership - ERP Today
[5] Workday to acquire Pipedream to extend AI agent integrations across enterprise apps - SiliconANGLE