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Dev.toAI/ML
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MCP 기반 지식 저장소 구축을 통한 AI 컨텍스트 최적화 및 반복 설계 비용 제거
A second brain for Claude – my Outline wiki with MCP
AI 요약
Context
프로젝트별로 파편화된 설계 결정 사항과 컨벤션을 AI에게 반복적으로 학습시켜야 하는 컨텍스트 오버헤드 발생. 개별 리포지토리에 흩어진 지식으로 인해 AI가 전체 시스템 아키텍처를 일관되게 파악하지 못하는 한계 직면.
Technical Solution
- Vendor Lock-in 방지 및 데이터 주권 확보를 위해 Outline Wiki의 Self-hosted 인프라 구축
- 공통 설계 원칙을 정의한 'Cookbook'과 프로젝트별 상세 명세를 분리하여 지식 계층 구조화
- Outline MCP server를 통해 AI가 필요 시에만 위키 데이터에 접근하는 On-demand Fetching 구조 설계
- 로컬 Snapshot 기반의 Fast-access Layer를 구현하여 빈번한 MCP 호출 및 Token 소모 최적화
- 'Spec-as-outline' 패턴을 도입하여 프롬프트 파편화를 방지하고 위키를 Single Source of Truth로 활용
- 의도적인 비채택 결정(Deliberate non-decisions)을 문서화하여 AI의 잘못된 제안을 사전에 차단하는 제약 조건 명시
실천 포인트
- 반복되는 컨벤션을 'Cookbook' 형태로 모듈화하여 AI 컨텍스트로 제공하고 있는가 - MCP와 같은 프로토콜을 통해 외부 지식 베이스를 AI의 확장 메모리로 연결했는가 - 잦은 API 호출을 줄이기 위한 Local Snapshot 기반의 2단계 캐싱 전략을 검토했는가 - 단순 기능 정의 외에 '사용하지 않기로 한 기술'에 대한 Negative Constraint를 명문화했는가