Context Mode - AI 코딩 에이전트의 컨텍스트 윈도우를 98% 절약하는 MCP 서버

데이터 샌드박스 격리와 BM25 검색을 통한 컨텍스트 윈도우 98% 절감

xguru2026년 5월 3일2분advanced

AI 요약

Context

MCP 도구 호출 시 발생하는 대량의 원시 데이터가 컨텍스트 윈도우를 빠르게 점유하는 문제 발생. 이로 인해 세션 지속 시간이 30분 내외로 제한되며 LLM의 추론 효율이 저하되는 구조적 한계 노출.

Technical Solution

원시 데이터를 샌드박스로 격리하여 LLM에 직접 전달하는 토큰 양을 최소화하는 아키텍처 설계
SQLite와 FTS5 기반의 이벤트 저장소 구축을 통한 세션 이력의 인덱싱 및 관리
BM25 알고리즘 기반 검색을 통해 필요한 컨텍스트만 선별적으로 복구하는 효율적 Retrieval 메커니즘 도입
LLM이 데이터를 직접 읽는 대신 실행 스크립트를 작성하여 결과값만 수신하는 '코드로 생각하기' 방식 적용
플랫폼별 Hook(Pre/PostToolUse) 수준에 따른 세션 연속성 등급 차등 지원 체계 마련
24시간 TTL 캐시를 적용한 URL 페치 및 인덱싱으로 외부 데이터의 최신성 유지와 중복 요청 방지

실천 포인트

- 대량의 로그나 소스 코드를 LLM에 입력하기 전, 샌드박스 격리 및 요약 결과만 전달하는 구조 검토 - 세션 유지 시간 증대를 위해 SQLite FTS5와 같은 경량 검색 엔진을 이용한 컨텍스트 컴팩션 도입 고려 - LLM의 직접 데이터 분석 대신 실행 가능한 스크립트 생성 및 결과값 반환 패턴 적용

태그

#FTS5 #Context Window #MCP #BM25 #RAG

원문 읽기