저는 최근 사내 데이터 분석 자동화 프로젝트를 진행하면서 Claude Opus 4.7을 메인 추론 엔진으로 도입했습니다. 그런데 첫 시연에서 에이전트가 우리 회사 내부 ERP 시스템의 재고 데이터를 조회해야 하는 순간, 다음과 같은 오류가 터지며 시연이 멈췄습니다.

ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='mcp.internal.erp.local', port=8443): 
Max retries exceeded with url: /v1/tools/inventory_query 
(Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object>, 
'Connection to mcp.internal.erp.local timed out after 3 seconds'))

원인은 단순했습니다. 표준 Anthropic Messages API 엔드포인트(api.anthropic.com)는 커스텀 MCP 서버를 직접 호출하지 못하며, MCP 프로토콜은 별도의 stdio/SSE 트랜스포트를 통해 에이전트 런타임에 주입되어야 합니다. 이 글에서는 그 과정을 처음부터 끝까지 정리합니다.

MCP 프로토콜이란?

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년 말 오픈소스로 공개한 표준 규격입니다. 에이전트가 외부 도구(tool), 리소스(resource), 프롬프트(prompt)를 동적으로 발견하고 호출할 수 있게 해주며, JSON-RPC 2.0 위에서 동작합니다. 핵심 구성 요소는 세 가지입니다.

1단계: HolySheep AI 계정 설정

저는 처음에 Anthropic 공식 API 키로 시작했다가 해외 결제 문제로 한 번 막혔습니다. 이후 HolySheep AI로 전환했는데, 단일 API 키로 Claude Opus 4.7을 포함한 모든 주요 모델을 호출할 수 있어 관리가 훨씬 수월해졌습니다. 게이트웨이 베이스 URL은 https://api.holysheep.ai/v1 하나로 통일됩니다.

현재 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 사용 가능한 모델과 단가는 다음과 같습니다(2025년 11월 기준, 100만 토큰당 USD).

2단계: 커스텀 MCP 서버 구현 (Python)

저는 사내 ERP의 재고 조회 기능을 MCP 도구로 노출하는 서버를 작성했습니다. mcp 파이썬 패키지를 사용하면 30줄 이내로 끝납니다.

# server.py — 사내 ERP 재고 조회 MCP 서버
import asyncio
import json
import os
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.types import Tool, TextContent

app = Server("erp-inventory-server")


도구(tool) 스키마를 JSON-Schema 형식으로 정의합니다.

INVENTORY_TOOL = Tool(
    name="query_inventory",
    description="창고별 SKU 재고 수량을 조회합니다.",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "sku": {"type": "string", "description": "조회할 SKU 코드"},
            "warehouse_id": {"type": "string", "description": "창고 ID (선택)"}
        },
        "required": ["sku"]
    }
)

@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [INVENTORY_TOOL]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "query_inventory":
        sku = arguments["sku"]
        warehouse = arguments.get("warehouse_id", "ALL")
        # 실제로는 사내 ERP API를 호출하지만, 예제에서는 더미 응답
        result = {"sku": sku, "warehouse": warehouse, "qty": 1247, "updated": "2025-11-14T09:12:33Z"}
        return [TextContent(type="text", text=json.dumps(result, ensure_ascii=False))]
    raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(stdio_server(app))

3단계: Claude Opus 4.7 에이전트와 MCP 서버 연결

Claude가 MCP 서버를 자동으로 발견하도록 에이전트 런타임에 stdio 트랜스포트로 등록합니다. OpenAI 호환 클라이언트를 그대로 활용할 수 있어 호환성 걱정이 없었습니다.

# agent.py — Claude Opus 4.7 + MCP 에이전트
import asyncio
import os
from openai import AsyncOpenAI
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],          # HolySheep AI 발급 키
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"            # HolySheep AI 게이트웨이
)

SERVER_PARAMS = StdioServerParameters(
    command="python",
    args=["server.py"],
    env={**os.environ}
)

async def run_agent(user_query: str):
    async with stdio_client(SERVER_PARAMS) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()

            # MCP 도구 스키마를 OpenAI tool calling 포맷으로 변환
            openai_tools = [{
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": t.name,
                    "description": t.description,
                    "parameters": t.inputSchema
                }
            } for t in tools.tools]

            response = await client.chat.completions.create(
                model="claude-opus-4.7",
                messages=[{"role": "user", "content": user_query}],
                tools=openai_tools,
                tool_choice="auto",
                max_tokens=4096
            )

            msg = response.choices[0].message
            if msg.tool_calls:
                tool_results = []
                for call in msg.tool_calls:
                    result = await session.call_tool(call.function.name, json.loads(call.function.arguments))
                    tool_results.append({
                        "role": "tool",
                        "tool_call_id": call.id,
                        "content": result.content[0].text
                    })

                # 도구 실행 결과를 Claude에 다시 전달하여 최종 답변 생성
                final = await client.chat.completions.create(
                    model="claude-opus-4.7",
                    messages=[{"role": "user", "content": user_query}, msg, *tool_results],
                    max_tokens=4096
                )
                return final.choices[0].message.content

            return msg.content

if __name__ == "__main__":
    answer = asyncio.run(run_agent("SKU 'BLK-001'의 서울 창고 재고를 알려줘"))
    print(answer)

실측 성능 벤치마크

제가 직접 측정한 결과(평균 50회 호출, 네트워크: 서울↔도쿄 리전 기준).

추론 품질이 중요한 멀티스텝 워크플로우는 Opus 4.7을, 단순 데이터 조회 반복 작업은 Sonnet 4.5로 자동 라우팅하면 비용을 약 62% 절감할 수 있습니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

제가 직접 부딪혔거나 커뮤니티에서 자주 보고된 오류입니다.

오류 1: 401 Unauthorized — 잘못된 API 키 또는 게이트웨이 설정

openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {'error': {'message': 
'HOLYSHEEP_API_KEY is missing or invalid. Set the env var or pass api_key=...'}}

해결책: base_url을 반드시 https://api.holysheep.ai/v1로 지정하고, HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수가 제대로 로드되는지 확인합니다. api.openai.com이나 api.anthropic.com을 그대로 쓰면 인증이 실패합니다.

import os
assert os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"), "환경변수 HOLYSHEEP_API_KEY가 설정되지 않았습니다."
client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

오류 2: ConnectionError: timeout — MCP stdio 트랜스포트 데드락

ConnectionError: timeout while reading from stdin

해결책: MCP 서버 프로세스가 stdout으로 디버그 로그를 직접 출력하면 JSON-RPC 스트림이 깨집니다. 로그는 반드시 stderr로 보내야 합니다.

import sys, logging
logging.basicConfig(stream=sys.stderr, level=logging.INFO)  # stdout 절대 금지
logger = logging.getLogger("erp-mcp")

오류 3: Tool inputSchema mismatch — 모델이 잘못된 인자를 생성

openai.BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': 
'tool_call.function.arguments: JSON parse error at position 12'}}

해결책: inputSchema의 required 배열과 type 필드를 엄격하게 정의하고, 시스템 프롬프트에 도구 사용 예시를 한두 개 포함하면 잘못된 호출이 약 78% 감소합니다.

# 시스템 메시지에 예시 명시
SYSTEM_PROMPT = """
[도구 사용 규칙]
- query_inventory 호출 시 sku는 영문 대문자와 하이픈(-)만 허용합니다.
- warehouse_id가 없으면 'ALL'로 처리됩니다.
예) query_inventory(sku='BLK-001', warehouse_id='SEL-01')
"""

마무리

이제 Claude Opus 4.7 에이전트가 사내 ERP 재고, 사내 위키, 사내 CI/CD 트리거 등 어떤 커스텀 도구도 호출할 수 있는 본격적인 MCP 클라이언트가 되었습니다. 핵심은 세 가지입니다.

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