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AI 에이전트의 컨텍스트 오염을 막는 'Code Mode MCP' 활용법
많은 도구를 MCP로 연결할 때 발생하는 토큰 낭비와 컨텍스트 문제를 해결하는 실무적인 접근 방식을 다룹니다.
요약
AI 에이전트가 수많은 도구를 사용할 때 발생하는 컨텍스트 오버플로우 문제를 해결하기 위해 'Code Mode MCP' 활용 방식이 주목받고 있다. 기존 MCP 설정에서는 모든 도구의 상세 설명을 LLM에 전달해야 하므로 2,500개 이상의 API를 가진 Cloudflare와 같은 대규모 환경에서는 컨텍스트가 과도하게 낭비된다. 반면 도구를 단순히 숨기기만 하면 LLM이 필요한 도구를 찾지 못하거나 존재 자체를 인지하지 못하는 문제가 발생한다. 작성자는 개인 프로젝트인 Nanabot 구축과 회사 업무 중 겪은 이러한 한계를 극복하기 위해 Code Mode MCP를 도입하여 컨텍스트 효율성을 높였다. 실무자는 도구 접근 방식을 최적화하여 LLM의 인지 능력과 컨텍스트 관리 효율을 동시에 확보할 수 있는 이 아키텍처를 검토할 필요가 있다.
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원문 제목 Skills + Code Mode MCP: How I taught an AI agent to use hundreds of tools without bloating its context
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