도구 켜고 끄기
이 장에서 배우는 것 워크스페이스별 도구 설정이 왜 있는지, 무엇을 켜고 무엇을 끌지 정하는 법.
왜 켜고 끄나
도구가 많아질 때에서 본 두 문제 때문입니다.
| 문제 | 결과 |
|---|---|
| 도구 정의가 컨텍스트를 차지 | 비용 증가, 일할 공간 감소 |
| 비슷한 도구가 여럿 | 잘못 고름 |
두 번째가 실무에서 더 아픕니다. 안 쓰는 도구를 끄는 것은 절약이자 정확도 개선입니다.
어디서 하나
설정 → 채널 관리 → MCP에서 이 워크스페이스에 켤 도구를 정합니다. 도구 목록 화면의 필터로도 상태를 볼 수 있습니다.
켜고 끌 수 있는 도구 목록입니다. 끈 도구는 모델에게 전달되지 않습니다.
무엇을 켤지 정하는 기준
기준 1 — 이 워크스페이스가 실제로 쓰는가
"언젠가 쓸지도"는 끄는 쪽입니다. 필요해지면 그때 켜면 됩니다.
기준 2 — 되돌릴 수 없는 도구인가
도구는 권한이라는 관점에서, 켜져 있는 것은 쓸 수 있다는 뜻입니다.
기준 3 — 비슷한 게 여럿인가
검색 도구가 다섯 개면 모델이 헷갈립니다. 가장 잘 맞는 하나만 켜세요.
내장 도구
MCP로 붙인 것 외에 Connect가 기본 제공하는 도구들이 있습니다.
| 도구 | 무엇 |
|---|---|
| 웹 | 검색, URL 가져오기, YouTube 내용 |
| 드라이브 | 워크스페이스 파일 읽기·쓰기 |
| 웹뷰 | 화면을 열어 보여주기 |
| 시스템 작업 폴더 | 등록한 컴퓨터의 폴더에 일을 맡김 |
| 스레드 메모 | 대화 중 알아낸 것을 적어두고 다음 턴에 자동으로 붙임 |
| 위임 | 다른 에이전트에게 일을 넘김 |
이것들도 같은 기준으로 켜고 끕니다.
얼마나 켜두는 게 적당한가
| 켜진 도구 수 | 상태 |
|---|---|
| ~10개 | 문제 없음 |
| 10~30개 | 이름과 설명이 좋으면 괜찮음 |
| 30개 이상 | 정리를 권합니다 |
Connect에 요청에 가까운 도구만 추리는 장치가 있지만 도구가 100개를 넘을 때만 작동합니다. 그 아래에서는 켜둔 것이 전부 전달되므로, 끄는 것이 유일한 조절 수단입니다.
결과가 크면 덜어냅니다
도구가 가져온 결과가 크면 모델에게 통째로 넘기지 않습니다. 안 그러면 결과 하나가 대화창을 통째로 먹습니다. 단계가 둘입니다.
1. 덜어내기 — 기본 동작
| 기준 | 1만 자를 넘는 결과 |
| 방식 | 앞 2천 자만 대화에 남기고 원문은 그대로 보관 |
| 다시 보기 | 모델이 필요하면 구간을 지정해 원문을 다시 읽음 |
잘라서 버리는 것이 아닙니다. 뒷부분이 필요해지면 모델이 그 자리에서 가져갑니다. 화면에도 결과가 그대로 남으므로 사람은 처음부터 다 볼 수 있습니다.
보관에도 상한이 있습니다(256KB). 그보다 큰 결과는 뒤쪽이 실제로 사라지고, 모델에게도 "여기까지만 있다"고 알려줍니다.
2. 자르기 — 아주 큰 결과
덜어내기 이전 단계에서, 도구가 돌려준 결과 자체가 지나치게 크면 실제로 잘립니다.
| 자르는 기준 | 모델 컨텍스트의 약 30% (아무리 커도 40만 자) |
| 자르는 방식 | 앞부분 위주, 끝에 오류·합계 같은 게 있으면 앞 + 뒤를 남김 |
| 표시 | 잘린 자리에 경고 문구가 들어감 |
"결과 일부만 본 것 같다" 싶으면 이것입니다. 조치는 도구 쪽입니다.
도구를 직접 만든다면 범위·개수 인자를 꼭 넣으세요. 그게 없으면 큰 데이터에서 쓸 수 없는 도구가 됩니다.
팀에 알리기
도구를 켜고 끄면 팀 전체에 영향이 갑니다.
주기적으로 정리
분기에 한 번쯤 이렇게 확인하세요.
세 번째가 흔합니다. 토큰이 만료돼서 실패하는데 아무도 모르는 상태입니다.
확인
1. 안 쓰는 도구를 끄는 것이 왜 정확도 개선입니까?
답
후보가 줄면 잘못 고를 확률이 낮아지기 때문입니다. 비슷한 도구가 여럿이면 모델이 헷갈립니다. 비용 절감이자 선택 정확도 개선입니다.
2. "언젠가 쓸지도 모르는" 도구는 어떻게 합니까?
답
끕니다. 필요해지면 그때 켜면 됩니다. 켜져 있다는 것은 쓸 수 있다는 뜻이고, 후보만 늘립니다.
3. 분기 점검에서 가장 흔히 발견되는 문제는?
답
자격증명이 만료된 연결입니다. 토큰이 만료돼 실패하는데 아무도 모르는 상태로 남아 있습니다.
워크스페이스에 자료를 쌓습니다 → 드라이브