귀사의 /AI 에이전트는 API를 호출하고 문서를 가져오며 워크플로우를 트리거할 수 있습니다. 하지만 시스템을 확장할 때마다 문제가 발생하기 시작합니다. 🫨
여기까지 오셨다면, 에이전트 행동을 관리하기 위해 더 깨끗하고 구조화된 방법이 필요할 것입니다. MCP 클라이언트는 이 과정에서 키 역할을 합니다.
이 가이드에서는 MCP가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 자세히 설명합니다. 또한 ClickUp이 에이전트 워크플로우를 어떻게 처리하는지, 복잡한 구조 없이 살펴보겠습니다. 시작해 보세요!
MCP 클라이언트란 무엇인가요?
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 기업 시스템과 안전하게 상호작용할 수 있도록 지원하는 개방형 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 분산된 tools 및 서비스 간 메모리, 컨텍스트 인식 추론, 오케스트레이션을 용이하게 합니다.
MCP 클라이언트는 이 아키텍처의 핵심 구성 요소로, Claude 데스크톱 앱이나 맞춤형 에이전트 프레임워크와 같은 AI 애플리케이션에 내장됩니다. 이 클라이언트는 MCP 서버와 1대1 상태 유지 연결을 수립하며, AI 모델과 외부 시스템 간의 통신을 관리합니다.
MCP AI 인프라에서 다음과 같은 역할을 수행합니다:
- 서버와 프로토콜 버전 및 기능 협상
- JSON-RPC(JavaScript 오브젝트 Notation-Remote Procedure Call) 메시지 전송 관리
- Tools 및 API의 탐색 및 호출
- 보안의 context에서 기업 리소스에 접근하기
- 프롬프트 처리 및 루트 관리, 샘플링과 같은 선택적 기능 처리
MCP 클라이언트의 유형:
- *단순 tool 사용 클라이언트: 채팅봇이나 단일 단순 작업을 수행하는 /AI와 같은 기본 클라이언트(예: 계산기나 날씨 tools 호출)
- 에이전트 프레임워크 클라이언트: AI 에이전트가 복잡한 다단계 목표를 달성하기 위해 tool 호출 시퀀스를 관리하는 고급 클라이언트 (예: 비행기와 호텔 tools를 호출하여 여행 플랜을 세우는 것)
- 응용 프로그램 내장형 클라이언트:* 특정 응용 프로그램(예: CRM)에 내장된 클라이언트로, AI 보조 도구가 자연어 명령을 통해 해당 응용 프로그램의 기능을 제어할 수 있도록 합니다.
- *오케스트레이터 클라이언트: 고수준 클라이언트로, 중앙 hub 역할을 수행하며 다양한 tool 서버에 작업을 위임하거나 여러 AI 에이전트를 조정하여 복잡한 워크플로우를 실행합니다
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MCP 클라이언트의 핵심 기능
MCP 클라이언트는 AI 에이전트와 기업 시스템 사이의 운영 브리지 역할을 수행하며, 맥락 풍부한 AI 상호작용, 실시간 의사결정, 동적 작업 실행을 가능하게 합니다. 다음은 그들의 기능을 정의하는 핵심 기능입니다:
- 연결을 설정합니다: 특정 MCP 서버 코드와 1대1 상태 유지 세션을 유지하여 격리되고 보안을 보장합니다
- 프로토콜 및 기능 협상: 초기 핸드셰이크 프로세스를 통해 프로토콜 버전과 상호 지원되는 기능을 조정하여 호환성과 최적의 기능을 보장합니다
- 양방향 통신 관리: 호스트 애플리케이션과 연결된 클라이언트-서버 아키텍처 간 JSON-RPC 메시지(요청, 응답, 알림 등)의 라우팅을 처리합니다
- tools 탐색 및 실행: 서버에서 노출된 사용 가능한 MCP tools를 식별하고 실행을 지원하여 /AI 에이전트가 데이터 검색이나 작업 실행과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다
- *리소스 액세스 및 관리: 서버 제공자가 제공하는 다양한 리소스(예: 파일 또는 데이터베이스)와 상호작용하여 /AI 에이전트가 외부 데이터를 운영에 통합할 수 있도록 합니다
- *보안 및 액세스 제어 우선: 로컬 우선 접근 방식을 채택하여, 서버는 원격 사용이 명시적으로 허용되지 않는 한 로컬에서 실행됩니다. 이는 사용자가 데이터 및 작업에 대한 통제권을 유지하도록 보장합니다. MCP 서버 테스트를 위한 인증 자격 증명은 예를 들어 서버 프로세스에 전달되는 가상 환경 변수를 통해 안전하게 관리될 수 있습니다
MCP 클라이언트와 API의 차이점 설명
MCP 클라이언트와 API는 소프트웨어 상호작용에 필수적이지만, 각각 다른 역할을 수행합니다. 기본적으로 MCP 클라이언트는 AI 에이전트가 외부 tools와 상호작용하기 위해 설계된 특정 구성 요소이며, API는 다양한 소프트웨어 애플리케이션이 서로 통신할 수 있도록 하는 더 넓은 범위의 규칙 집합입니다.
MCP 클라이언트는 런타임 탐색을 지원하여 /AI가 사용할 수 있는 tools인지 물어볼 수 있도록 합니다. 반면 API는 일반적으로 개발자가 상호작용 방법을 이해하기 위해 읽어야 하는 정적 문서에 의존합니다.
MCP 클라이언트의 활용 사례
아래는 MCP 클라이언트의 기능을 보여주는 구체적인 워크플로우 자동화 예시입니다:
🤖 다중 에이전트 협업
복잡한 워크플로우에서 여러 AI 에이전트는 종종 협업해야 하며, 각 에이전트는 서로 다른 하위 작업을 처리합니다. MCP 클라이언트는 일관된 프로토콜을 제공하여 컨텍스트 공유와 tool 접근을 용이하게 함으로써 이를 지원합니다.
각 에이전트는 독립적으로 작동하며, MCP 클라이언트를 통해 구조화된 작업을 통해 비동기적으로 통신하여 효율적이고 협조적인 문제 해결을 보장합니다.
📌 예시: Enterprise IT 지원 시스템은 사용자의 문제를 해결하기 위해 여러 AI 에이전트를 활용합니다. 예를 들어, ‘마지막 소프트웨어 업데이트 후 노트북이 켜지지 않습니다.’
- 롤백이 실패할 경우, Device Replacement Agent가 하드웨어 교체를 시작합니다
- 하드웨어 진단 에이전트는 장치의 물리적 구성 요소를 검사합니다
- 하드웨어가 기능을 발휘한다면, 소프트웨어 롤백 에이전트는 최근 업데이트를 평가합니다
🧠 재미있는 사실: Claude 4 Opus는 24시간 동안 연속으로 Pokémon Red를 플레이하고 모든 것을 기억했습니다. MCP를 사용하여 진행을 추적하고, 움직임을 플랜하며, 시작부터 끝까지 일관성을 유지했습니다.
🤖 고객 지원용 메모리 강화 에이전트
전통적인 AI 에이전트는 장시간 상호작용 동안 맥락을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. MCP 클라이언트는 에이전트가 세션 간에 맥락 정보를 저장하고 검색할 수 있도록 함으로써 이 문제를 해결합니다.
대부분의 경우 MCP 지원은 에이전트가 데이터베이스나 문서와 같은 다양한 소스에서 정보에 접근하고 통합할 수 있도록 하여 응답의 관련성과 정확성을 향상시킵니다.
📌 예시: 항공사는 고객 지원을 개선하기 위해 통합 메모리 시스템을 갖춘 AI 에이전트를 고용합니다. 자주 이용하는 고객이 항공편 변경을 요청하면 에이전트는:
- 엔티티 메모리에 접근하여 자주 사용하는 고객 번호 등과 같은 특정 세부 정보를 관리합니다
- 장기 기억에서 과거 상호작용과 선호도를 붙여넣기 방식으로 검색합니다
- 현재 세션 동안 맥락을 유지하기 위해 단기 기억을 사용합니다
⚙️ 보너스: 문서 메모리와 검색에 의존하는 에이전트에 대해 RAG vs. MCP vs. /AI 에이전트는 메모리 기반 에이전트가 전통적인 접근 방식과 어떻게 다른지 직접 비교합니다.
🤖 자율적 작업 관리자
CEO나 프로젝트 관리 역할을 하는 다양한 유형의 AI 에이전트는 작업을 플랜, 실행, 모니터링하기 위해 다양한 tools와 데이터에 접근할 수 있어야 합니다.
MCP 클라이언트는 에이전트들이 달력, 프로젝트 관리 tools, 커뮤니케이션 플랫폼 등과 연결되는 통일된 방법을 제공하며, 이는 인터랙티브 채팅 인터페이스를 통해 이루어집니다.
📌 예시: 기술 기업이 프로젝트 관리 작업을 감독하기 위해 AI 에이전트를 구현합니다. 해당 에이전트는:
- 팀 커뮤니케이션과 진행 보고서를 요약합니다
- 프로젝트 타임라인과 주요 마일스톤을 모니터링합니다
- 작업량과 전문성에 따라 팀 회원에게 작업을 위임합니다
🚀 ClickUp의 장점: 실제 맥락에 따라 작업을 자동으로 우선순위화합니다. 예를 들어 고객이 불만을 표현하면 버그를 긴급으로 표시합니다. 분류하는 시간은 줄이고 해결하는 시간은 늘리세요.
MCP 클라이언트가 실제 환경에서 어떻게 일하는지
MCP 클라이언트는 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션과 Enterprise 시스템 사이의 프로토콜 기반 브리지입니다. 이 클라이언트는 구조화된 통신 엔드포인트로, AI가 외부 맥락을 이해하고 대규모로 결정을 실행할 수 있도록 합니다.
다음은 내부에서 기능하는 방식입니다. 👇
단계 #1: 세션 초기화 및 기능 협상
MCP 클라이언트는 시작 시 MCP 서버와 세션을 설정하기 위해 핸드셰이크를 시작합니다. 이 과정에는 프로토콜 버전과 기능 호환성을 확인하기 위한 정보 교환이 포함됩니다. 클라이언트는 요청을 전송하고, 서버는 지원되는 기능을 응답으로 반환합니다.
이 협상은 양측이 사용할 수 있는 tools, 자원, 및 프롬프트를 명확히 이해하도록 보장하여 효과적인 커뮤니케이션의 단계를 설정합니다.
🔍 알고 계셨나요? MCP Bridge를 통해 단일 RESTful API에 여러 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 연결할 수 있습니다. 이로써 다양한 통합 없이도 더 많은 유연성을 확보할 수 있습니다.
단계 #2: tool 탐색 및 컨텍스트 제공
세션을 설정한 후 클라이언트는 tools/list와 같은 방법을 사용하여 서버에 연결되어 사용 가능한 tool과 리소스를 쿼리합니다. 서버는 기능 목록을 응답으로 반환하며, 이 목록에는 설명과 입력 스키마가 포함됩니다.
클라이언트는 이러한 기능을 AI 모델에 제공하며, 종종 이를 기능 호출 API와 호환되는 형식으로 변환합니다. 이 과정은 AI 에이전트에게 확장된 기술 세트를 제공하여 더 넓은 범위의 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
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단계 #3: tool 실행 및 실행
AI 에이전트가 사용자의 요청을 충족시키기 위해 특정 tool이 필요하다고 판단하면, 클라이언트는 서버에 tools/call 요청을 전송하며, 이 요청에는 tool 이름과 필요한 아규먼트가 포함됩니다.
서버는 이 요청을 처리하고, 기본적인 외부 시스템(예: API 호출, 데이터베이스 쿼리)과 상호작용한 후 요청된 작업을 수행합니다. 결과는 표준화된 형식으로 클라이언트에게 전송됩니다.
🔍 알고 계셨나요? AI는 데이터를 공유하지 않고도 협업할 수 있습니다. 연방 컨텍스트 학습을 통해 여러 모델이 서로로부터 학습할 수 있으며, 프라이버시나 규정 준수 위험 없이 가능합니다.
단계 #4: 통합 및 응답 생성
클라이언트는 서버의 결과를 AI 애플리케이션의 컨텍스트로 다시 통합합니다. 이 정보는 AI 모델에 제공되어 이후 응답이나 행동을 결정하는 데 활용됩니다.
예시, AI 에이전트가 데이터베이스에서 데이터를 가져온 경우 이 정보를 활용해 사용자의 쿼리에 정확하게 답변할 수 있습니다. 이 원활한 통합은 AI 에이전트가 정보에 기반한 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있는 제공자로 기능할 수 있도록 보장합니다.
🧠 재미있는 사실: Microsoft는 MCP를 'AI 앱의 USB-C'라고 부르는데, 이는 AI가 앱, 서비스, Windows tools와 한 번의 흐름으로 직접 연결할 수 있기 때문입니다.
📮 ClickUp 인사이트: 근로자의 24%는 반복적인 업무가 더 의미 있는 일을 하는 것을 방해한다고 답했으며, 또 다른 24%는 자신의 기술이 충분히 활용되지 않고 있다고 느낍니다. 이는 근로자의 거의 절반이 창의적으로 블록 상태에 빠져 있으며 가치를 인정받지 못하고 있다는 의미입니다. 💔
ClickUp은 쉽게 설정 가능한 AI 에이전트를 통해 반복 작업을 트리거에 따라 자동화하여 고부가가치 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 예시: 작업이 완료됨으로 표시되면 ClickUp의 AI 에이전트가 다음 단계를 자동으로 할당하거나 알림을 보내거나 프로젝트 상태를 업데이트하여 수동 추적 작업을 Free하게 만들어줍니다.
💫 실제 결과: STANLEY Security는 ClickUp의 맞춤형 보고 tools로 보고서 작성에 소요되는 시간을 50% 이상 줄였으며, Teams는 형식 조정 대신 예측에 더 집중할 수 있게 되었습니다.
MCP 클라이언트를 사용할 때의 한도 및 고려 사항
MCP 클라이언트는 에이전트 기반 AI 시스템을 구축하는 강력한 기반을 제공하지만, 고려해야 할 몇 가지 중요한 한도가 있습니다. 💭
- 진화 중인 프로토콜 표준: *MCP는 표준화 과정의 초기 단계에 있으며, 이는 프로토콜의 일부, 메시지 형식 또는 지원되는 기능이 변경될 수 있음을 의미합니다
- *스키마 기반 복잡성: MCP의 효과적인 사용은 tool 정의, 프롬프트 형식, 리소스 계약을 위한 명확하고 구조화된 JSON 스키마에 크게 의존합니다. 명확하지 않거나 구조화되지 않은 스키마는 LLM 에이전트에 의한 취약한 통합이나 tool 사용 오류의 결과로 이어질 수 있습니다
- 비표준 에이전트 오버헤드: MCP 프로토콜을 기본적으로 지원하지 않는 에이전트는 내부 논리와 MCP의 요구사항 사이를 변환하기 위해 래퍼 레이어 또는 맞춤형 어댑터가 필요합니다
🚀 ClickUp의 장점: MCP 클라이언트는 맞춤형 구현과 기술적 설정이 필요하지만, ClickUp은 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 반복적인 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 이 가이드에서는 수동 비즈니스 프로세스를 자동화하는 방법을 보여줍니다.
ClickUp이 MCP와 유사한 에이전트 워크플로우를 지원하는 방법
MCP 클라이언트는 강력한 기능을 제공하지만, 특히 비표준 에이전트 간에 수동적인 컨텍스트 연결과 복잡한 통합 일로 인해 많은 노력이 필요합니다.
ClickUp은 여기서 진정한 차이를 만듭니다.
일을 위한 모든 것을 한 곳에 담은 앱으로, 프로젝트 관리, 문서, 팀 커뮤니케이션을 단일 플랫폼에서 통합하며, 차세대 AI 자동화 및 검색 기술로 가속화됩니다.
ClickUp은 단순히 최고의 작업 관리 소프트웨어가 아닙니다. MCP 구현 플랫폼을 별도로 도입할 필요 없이, MCP와 유사한 에이전트 워크플로우를 더 통합적이고 효율적인 방식으로 지원함으로써 운영 부담을 줄여줍니다. 자세히 살펴보겠습니다. 👀
인프라스트럭처 오버헤드 없이 컨텍스트 인식 메모리
대부분의 MCP 설정은 벡터 저장소 연결이나 프롬프트 체이닝을 통해 구성됩니다.
ClickUp Brain이 이를 해결합니다.
이는 에이전트 워크플로우의 신경 중추로, 메모리, 컨텍스트, 추론을 작업 공간에 직접 내장합니다. 전통적인 설정과 달리 얕은 프롬프트 창이나 API에 의존하는 메모리를 사용하지 않고, ClickUp Brain은 작업, 문서, 타임라인, 댓글, 의존성을 실시간으로 이해합니다.
그의 지속적 프로젝트 메모리는 과거 업데이트, 차단 요소, 기록된 시간, 담당자 활동 등을 기억합니다. 제품 백로그에 있는 작업이 계속 지연된다면 AI는 이를 에스컬레이션 대상으로 표시하거나 과거 행동을 기반으로 리소스 재배분을 추천할 수 있습니다.
📌 예시: ClickUp Brain에게 "프로젝트 A에 대한 법적 및 IT 팀의 최신 업데이트는 무엇인가요?"라고 물어볼 수 있습니다. ClickUp Brain은 관련 작업, 문서, 댓글, 타임라인 등을 모두 검색한 후 완료된 마일스톤, 진행 중인 장애 요소, 표시된 위험 요소를 포함한 진행 상황 보고서를 생성합니다.
모든 LLM 모델을 한 곳에서
ClickUp Brain을 사용하면 작업 공간에서 직접 다양한 AI 모델에 접근할 수 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 사이를 자유롭게 전환하세요. 복잡한 문제 해결이 이제보다 더 쉬워졌습니다.
자율적 AI 에이전트로 원하는 작업이 완료됨
ClickUp Brain은 작업 공간 데이터를 지속적으로 해석하고 구조화하여 ClickUp AI 에이전트가 최소한의 사용자 입력으로 행동할 수 있도록 지원합니다. 이 에이전트는 수동으로 작성된 규칙이나 외부 메모리에 의존하지 않습니다. 대신 ClickUp Brain이 실행되는 동일한 맥락적 지능을 상속받습니다.
생산성 향상을 위한 이 AI 에이전트들이 어떻게 작동하여 대규모 환경에서 MCP와 유사한 자율성을 구현하는지 살펴보겠습니다:
- 작업 자동화 에이전트*는 스프린트 플랜 수립이나 백로그 정리와 같은 반복 작업을 처리하며, 작업 상태, 마감일, 또는 장애 요소에 따라 작업을 트리거합니다
- 데이터 분석가*는 프로젝트와 연결된 데이터를 활용해 메트릭이나 캠페인 결과를 분석하여 인사이트를 도출하거나 이상치를 탐지합니다
- 고객 서비스 봇은 공유 문서와 작업 스레드에서 정보를 가져와 내부 또는 클라이언트 관련 질문을 신속하게 해결합니다
- 경쟁사 모니터링*은 외부 변화를 추적하고 ClickUp 내에서 실행 가능한 요약 보고서를 생성하며, Google Alerts나 공개 데이터셋과 같은 통합 서비스와 동기화됩니다
- 트리아지 에이전트 *입력 요청이나 대화를 관련 작업에 지도하여 작업의 진행 상황 추적 및 추적 가능성을 보장합니다
- 에이전트*는 문서, wiki, 표준 운용 절차 (SOP)와 같은 내부 지식 기반에 접근하여 '생산 환경에서 버그의 에스컬레이션 프로세스는 무엇인가?'와 같은 쿼리에 답변합니다
반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이는 자동화 솔루션
ClickUp 자동화는 반복적인 작업을 정밀하게 처리하는 데 완벽하며, ClickUp Brain과 결합하면 더 스마트하고 유연하며 설정도 더 쉬워집니다.
Autopilot Agents와 ClickUp 자동화들은 모두 논리 기반 워크플로우를 따르지만, 서로 다른 유형의 작업에 맞게 설계되었습니다:
- 자동 운전 에이전트는 상황 인식 기반 결정, 대화 응답, 또는 지능적으로 콘텐츠를 생성해야 할 때 단계적으로 개입합니다
- 자동화*는 설정된 규칙에 따라 반복적인 작업을 처리하는 데 가장 적합합니다. 예를 들어, 조건이 충족될 때 작업의 상태를 업데이트하거나 동료에게 작업을 할당하는 것을 생각해 보세요
AI 자동화 Builder를 사용하면 복잡한 워크플로우를 수동으로 조합할 필요가 없습니다. 단순히 원하는 작업을 자연어(예: '모든 미완료 작업을 프로젝트 리더에게 할당하고 상태를 위험으로 변경')로 설명하면 ClickUp Brain이 적절한 트리거와 액션을 포함한 워크플로우를 즉시 생성합니다.
단 한 번의 클릭으로 편집하거나 게시할 수 있습니다.
작업 제작자, 관찰자, 트리거링 사용자와 같은 변수를 사용하여 자동화를 실시간 역할 및 소유권 변경에 적응하도록 유지하세요. 이는 특히 교대 Teams이나 클라이언트 기반 워크플로우에 특히 유용합니다.
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호환성을 통해 토글 비용을 줄입니다
ClickUp 통합 기능은 Figma, Microsoft Teams, Google Drive를 포함한 1,000개 이상의 tools와의 연결을 용이하게 합니다.
일부 최고의 ClickUp 통합 기능은 AI 에이전트가 다양한 플랫폼 간에 데이터를 액세스하고 조작할 수 있도록 하여 상호 운용성과 일관된 컨텍스트 관리를 보장합니다. 이는 MCP의 핵심 원칙입니다.
🔍 알고 계셨나요? AI 에이전트가 이제 다른 AI 에이전트를 관리하고 있습니다. MCP를 사용하면 에이전트가 서브 에이전트에게 작업을 할당하고 진행을 추적하며, 문제가 발생하면 단계에 개입할 수 있습니다.
✨보너스: 워크플로우를 극대화하세요! Brain Max—ClickUp의 가장 진보된 AI 솔루션! Brain Max는 강력한 자동화, 지능형 작업 관리, 텍스트-투-스피치 기능, 실시간 인사이트를 결합하여 더 똑똑하게 일할 수 있도록 도와줍니다. 프로젝트 관리, 팀 협업, 일상 업무 최적화 등 어떤 작업이든 Brain Max는 생산성을 한 단계 높여줍니다.
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클라이언트(들)에게 휴식을 제공하세요: ClickUp으로
Tools 간에 추론, 기억, 행동을 수행해야 하는 에이전트를 개발 중이라면, MCP 클라이언트는 정보 흐름의 정확한 설계를 위한 유연성을 제공합니다.
하지만 이들은 한도도 가지고 있습니다. 👎
ClickUp은 엔지니어링 부담 없이 에이전트와 유사한 행동을 갖춘 대안을 강력히 제안합니다.
ClickUp Brain을 사용하면 컨텍스트를 이해하는 AI와 코드 없이 반복적인 작업을 처리하는 자동화 기능을 얻을 수 있습니다. 또한 통합 기능을 통해 tools들이 서로 소통합니다. 때로는 단순한 시스템이 더 빠르고 효과적으로 목표에 도달할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
간단히 말해, MCP 클라이언트는 AI 에이전트에게 외부 tools를 사용하고 실제 세계의 정보를 접근할 수 있도록 돕는 전문적인 번역기 및 보조 도구 역할을 합니다.
/AI 에이전트는 "생각하는 주체" 또는 "뇌"입니다. 이는 결정을 내리고, 목표를 이해하며, 추론하고, 수행해야 할 작업이 완료됨을 결정하는 핵심 지능입니다. 목표를 가진 부분입니다. MCP 클라이언트는 "통신자" 또는 "입과 귀"입니다.* AI 에이전트가 외부 세계와 상호작용하기 위해 사용하는 특정 tool입니다. 자체적으로 사고를 수행하지 않습니다.
네, MCP 클라이언트의 오픈소스 구현체가 여러 개 존재합니다. Model Context Protocol (MCP) 자체가 오픈 표준이기 때문에, 그 성장에는 강력한 오픈소스 생태계가 기여하고 있습니다. 이러한 구현체는 공식 개발 키트부터 커뮤니티에서 개발된 애플리케이션까지, 유연한 tool 사용을 가능하게 하는 범위의 양식으로 존재합니다.