tools = [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "Get current temperature for a given location.",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "location": {
                            "type": "string",
                            "description": "City and country e.g. Paris, France"
                        }
                    },
                    "required": ["location"],
                },
            }
        }
]

# `MCPClient.add_mcp_server`의 111-219줄
# https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/inference/_mcp/mcp_client.py#L111:L219
class MCPClient:
    ...
    async def add_mcp_server(self, type: ServerType, **params: Any):
        # 'type'은 "stdio", "sse", 또는 "http"일 수 있습니다.
        # 'params'는 서버 유형에 따라 다릅니다. 예:
        # "stdio"의 경우: {"command": "my_tool_server_cmd", "args": ["--port", "1234"]}
        # "http"의 경우: {"url": "http://my.tool.server/mcp"}

        # 1. 유형(stdio, sse, http)에 따라 연결 설정
        #    (mcp.client.stdio_client, sse_client, 또는 streamablehttp_client 사용)
        read, write = await self.exit_stack.enter_async_context(...)

        # 2. MCP ClientSession 생성
        session = await self.exit_stack.enter_async_context(
            ClientSession(read_stream=read, write_stream=write, ...)
        )
        await session.initialize()

        # 3. 서버에서 도구 목록 가져오기
        response = await session.list_tools()
        for tool in response.tools:
            # 이 도구에 대한 세션 저장
            self.sessions[tool.name] = session 
            # 사용 가능한 도구 목록에 도구 추가 및 LLM을 위한 형식 지정
            self.available_tools.append({ 
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": tool.name,
                    "description": tool.description,
                    "parameters": tool.input_schema,
                },
            })

# `MCPClient.process_single_turn_with_tools`의 241-251줄
# https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/inference/_mcp/mcp_client.py#L241:L251

    # 옵션에 따라 도구 목록 준비
    tools = self.available_tools
    if exit_loop_tools is not None:
        tools = [*exit_loop_tools, *self.available_tools]

    # LLM에 스트리밍 요청 생성
    response = await self.client.chat.completions.create(
        messages=messages,
        tools=tools,
        tool_choice="auto",  # LLM이 도구가 필요한지 결정
        stream=True,  
    )

# `MCPClient.process_single_turn_with_tools`의 258-290줄 
# https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/inference/_mcp/mcp_client.py#L258:L290
# 스트림에서 읽기
async for chunk in response:
      # 각 청크를 호출자에게 반환
      yield chunk
      # LLM의 텍스트 응답 및 도구 호출 부분 집계
      …

# `MCPClient.process_single_turn_with_tools`의 293-313줄 
# https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/inference/_mcp/mcp_client.py#L293:L313
for tool_call in final_tool_calls.values():
    function_name = tool_call.function.name
    function_args = json.loads(tool_call.function.arguments or "{}")

    # 도구 결과를 저장할 메시지 준비
    tool_message = {"role": "tool", "tool_call_id": tool_call.id, "content": "", "name": function_name}

    # a. 이것이 특별한 "루프 종료" 도구인가요?
    if exit_loop_tools and function_name in [t.function.name for t in exit_loop_tools]:
        # 그렇다면 메시지를 반환하고 이 턴의 처리를 종료합니다.
        messages.append(ChatCompletionInputMessage.parse_obj_as_instance(tool_message))
        yield ChatCompletionInputMessage.parse_obj_as_instance(tool_message)
        return # 에이전트의 메인 루프가 이 신호를 처리합니다.

    # b. 일반 도구입니다: MCP 세션을 찾아 실행합니다.
    session = self.sessions.get(function_name) # self.sessions는 도구 이름을 MCP 연결에 매핑합니다.
    if session is not None:
        result = await session.call_tool(function_name, function_args)
        tool_message["content"] = format_result(result) # format_result는 도구 출력을 처리합니다.
    else:
        tool_message["content"] = f"Error: No session found for tool: {function_name}"
        tool_message["content"] = error_msg

    # 도구 결과를 기록에 추가하고 반환합니다.
    ...

# `Agent`의 12-54줄 
# https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/inference/_mcp/agent.py#L12:L54
class Agent(MCPClient):
    def __init__(
        self,
        *,
        model: str,
        servers: Iterable[Dict], # MCP 서버 구성
        provider: Optional[PROVIDER_OR_POLICY_T] = None,
        api_key: Optional[str] = None,
        prompt: Optional[str] = None, # 시스템 프롬프트
    ):
        # 모델, 공급자 등으로 기본 MCPClient 초기화
        super().__init__(model=model, provider=provider, api_key=api_key)
        # 로드할 서버 구성 저장
        self._servers_cfg = list(servers)
        # 시스템 메시지로 대화 시작
        self.messages: List[Union[Dict, ChatCompletionInputMessage]] = [
            {"role": "system", "content": prompt or DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}
        ]

    async def load_tools(self) -> None:
        # 구성된 모든 MCP 서버에 연결하고 도구 등록
        for cfg in self._servers_cfg:
            await self.add_mcp_server(**cfg)

# `Agent.run()`의 56-99줄
# https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/inference/_mcp/agent.py#L56:L99
async def run(self, user_input: str, *, abort_event: Optional[asyncio.Event] = None, ...) -> AsyncGenerator[...]:
    ...
    while True: # user_input 처리를 위한 메인 루프
        ...

        # LLM 및 도구와 한 단계 상호 작용하기 위해 MCPClient에 위임합니다.
        # 이는 LLM 텍스트, 도구 호출 정보 및 도구 결과를 스트리밍합니다.
        async for item in self.process_single_turn_with_tools(
            self.messages,
            ...
        ):
            yield item 

        ... 
        
        # 종료 조건
        # 1. "exit" 도구가 호출되었습니까?
        if last.get("role") == "tool" and last.get("name") in {t.function.name for t in EXIT_LOOP_TOOLS}:
                return

        # 2. 최대 턴에 도달했거나 LLM이 최종 텍스트 답변을 제공했습니까?
        if last.get("role") != "tool" and num_turns > MAX_NUM_TURNS:
                return
        if last.get("role") != "tool" and next_turn_should_call_tools:
            return
        
        next_turn_should_call_tools = (last_message.get("role") != "tool")