MCP 기반 Local State 관리로 세션당 Token 소모 86% 절감

Context

기존 AI Coding Assistant의 Stateless 특성으로 인한 세션 초기화 문제 발생. 이전 결정 사항 및 아키텍처 방향성을 재설명하는 과정에서 세션당 약 1,500 Tokens의 불필요한 비용과 시간 낭비 초래.

Technical Solution

• Local 파일 시스템 기반의 Markdown 상태 저장소(~/.egc/state/)를 활용한 Persistent State 구현
• MCP(Model Context Protocol) 서버 아키텍처를 통한 AI 모델과 로컬 데이터 간의 표준 인터페이스 구축
• 세션 시작 시 get_state({}) API 호출을 통한 이전 컨텍스트의 자동 주입 및 복구
• 세션 종료 전 update_state({...}) API 호출을 통해 결정 사항과 다음 작업 단계를 동적으로 갱신
• egc-guardian 서버를 통한 Command Validation 계층 추가로 Shell Injection 및 민감 경로 접근 차단
• 다양한 IDE 및 CLI 도구(Claude Code, Cursor 등)에 MCP 서버를 일괄 등록하는 자동화 프로비저닝 설계