MCP와 Agent Skills 조합으로 해결한 AI 에이전트 컨텍스트 최적화

Context

Amazon Q Developer Pro를 통한 다중 AWS 계정 인프라 관리 시도. MCP 서버 과다 연결로 인한 Context Window 고갈 문제 발생. Agent Skills 사용 시 실행 환경의 의존성 불일치로 인한 런타임 에러 직면.

Technical Solution

• MCP를 도구 제공 레이어로 정의하여 각 서버를 Docker 컨테이너로 격리하고 의존성 충돌 해결
• Agent Skills를 의사결정 레이어로 설계하여 도메인 지식과 판단 로직 및 워크플로우 정의
• MCP 서버의 함수 정의를 최소화하여 컨텍스트 윈도우 낭비를 방지하고 토큰 효율성 제고
• 'Skill(판단) -> MCP(실행)' 순서의 계층적 아키텍처를 도입하여 정교한 작업 수행 체계 구축
• 복잡한 계산이나 외부 통신은 MCP에 위임하고 Skill은 결과 기반의 상태 판단에만 집중하는 구조 설계

Impact

• MCP 서버 12개 연결 시 초기 컨텍스트 윈도우의 35%가 함수 정의로 인해 선점되는 현상 확인

Key Takeaway

AI 에이전트 설계 시 '수행 능력(Capabilities)'과 '판단 로직(Expertise)'을 분리하여 인프라 격리와 컨텍스트 최적화를 동시에 달성하는 설계 원칙 필요.