토큰 낭비하지 않는 MCP 서버 구축하기

(dev.to)

MCP 서버 구축 시 발생하는 과도한 토큰 소모와 컨텍스트 팽창 문제를 해결하기 위해, 데이터 필터링과 도구 통합 및 코드 API 모드를 활용하여 비용을 최대 99%까지 절감할 수 있는 효율적인 MCP 서버 구축 전략을 제시합니다.

이 글의 핵심 포인트

1데이터 필터링(Allowlist)을 통해 Jira 티켓 응답 크기를 20.3KB에서 1.2KB로 약 17.5배 절감 가능
2도구 목록(Tool-list)을 통합 및 필터링하여 초기 컨텍스트 비용을 최대 99배(10k → 100 tokens)까지 감소
3단순 API 래핑을 넘어 CLI 기반의 'Code-API mode'를 통해 에이전트의 도구 탐색 비용을 최소화
4Denylist(차단 목록) 방식 대신 Allowlist(허용 목록) 방식을 사용하여 API 변경 시에도 안정적인 컨텍스트 유지
5ultra-mcp-toolkit을 활용하여 데이터 정제, 도구 디스패처, 캐싱 등을 자동화된 방식으로 구현 가능

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

AI 에이전트의 운영 비용(Token Cost)은 서비스의 수익성과 직결되는 핵심 요소입니다. MCP 서버의 비효율적인 데이터 전달 방식은 단순한 성능 저하를 넘어, 막대한 비용 부담과 모델의 판단 오류를 야기하기 때문입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 도입 이후 외부 데이터와 AI를 연결하려는 시도가 급증하고 있습니다. 하지만 API의 모든 페이로드를 그대로 전달하는 초기 방식은 대규모 컨텍스트 처리가 필요한 최신 LLM 환경에서 병목 현상을 일으키고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

개발자들은 이제 단순히 API를 연결하는 것을 넘어, '데이터 정제(Trimming)'와 '도구 구조화(Consualidation)'를 설계 단계부터 고려해야 합니다. 이는 AI 에이전트 개발의 패러다임이 단순 연결에서 '최적화된 컨텍스트 관리'로 이동하고 있음을 의미합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

AI 에이전트 기반 SaaS를 개발하는 한국 스타트업들에게 이 전략은 글로벌 경쟁력을 결정짓는 요소입니다. 토큰 비용 최적화는 곧 서비스의 단위 경제성(Unit Economics)을 확보하는 길이며, 이는 지속 가능한 비즈니스 모델 구축의 핵심입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 에이전트 시대의 핵심 경쟁력은 '얼마나 많은 데이터를 넣느냐'가 아니라 '얼마나 정제된 컨텍스트를 저비용으로 전달하느냐'에 달려 있습니다. 많은 개발자가 LLM의 지능(Intelligence)에만 집중할 때, 인프라 계층에서의 토큰 최적화 전략은 서비스의 마진율을 결정짓는 결정적인 차이를 만듭니다.

특히 'Code-API mode'를 통해 도구 목록을 10,000개 토큰에서 100개 토큰으로 줄이는 접근은 매우 혁신적입니다. 이는 에이전트가 단순한 API 호출자를 넘어, 시스템의 CLI를 직접 제어하는 '운영체제적 접근'으로 진화해야 함을 시사합니다. 스타트업 창업자들은 에이전트의 성능만큼이나 컨텍스트의 효율성을 제품 설계의 핵심 KPI로 관리해야 합니다.

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