AI 모델이 텍스트 생성을 넘어 외부 함수를 직접 호출해 실제 작업을 수행하게 하는 메커니즘. 에이전트가 "손"을 가질 수 있게 해주는 핵심 기능이다.
LLM은 기본적으로 텍스트만 생성한다. "날씨 알려줘"라고 해도 실제로 날씨를 조회하지 못하고 학습 데이터에서 답을 만들어 낸다. Tool Use는 모델이 "이 함수를 이 인자로 호출해야겠다"고 판단하면 실제로 외부 함수를 실행할 수 있게 해주는 메커니즘이다. 모델이 JSON으로 호출할 도구와 인자를 반환하면, 개발자 코드가 실제 실행을 담당한다.
Claude API에서 도구를 정의할 때 이름, 설명, 입력 스키마를 JSON으로 전달한다. 모델이 사용자 요청을 보고 적절한 도구를 골라 호출하면, 개발자 코드가 실행 결과를 다시 모델에 전달하는 루프를 반복한다.
예를 들어 웹 검색, DB 조회, 코드 실행 도구를 묶어 두면 "지난달 매출 추이를 분석해줘"라는 요청에 모델이 DB 조회 → 데이터 정리 → 분석 코드 실행을 스스로 이어간다. Claude Code에서 파일 읽기, 편집, 셸 실행, 검색이 모두 도구로 구현되어 있어서, 에이전트가 코드베이스를 자율적으로 다룰 수 있는 것도 이 메커니즘 덕분이다.
MCP는 이 도구 연결을 표준화한 것이다. 도구를 하나하나 코드로 정의하는 대신, MCP 서버를 연결하면 해당 서비스의 기능이 도구로 자동 등록된다.