TypeScript 코드베이스를 LLM용 구조화된 컨텍스트로 변환하는 오픈소스 CLI 도구

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핵심 요약

TypeScript AST를 분석하여 AI 에이전트가 이해하기 쉬운 결정론적 구조화 데이터를 생성하는 CLI 도구이다.

배경

대규모 TypeScript 코드베이스를 LLM에 입력할 때 발생하는 일관성 결여 문제를 해결하기 위해, AST 기반으로 구조화된 컨텍스트를 생성하는 오픈소스 CLI 도구를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

코드베이스 전체를 LLM에 전달할 때 발생하는 토큰 낭비와 문맥 혼란을 해결하기 위해 구조화된 데이터(AST 기반)를 활용하는 접근 방식이 실무적인 대안으로 부상하고 있다. 특히 MCP 표준을 준수함으로써 다양한 AI 도구 간의 상호운용성을 확보하는 것이 중요해지고 있다.

주요 논점

01찬성다수

코드베이스를 단순 텍스트가 아닌 AST 기반 구조화 데이터로 전달하는 것이 LLM의 성능과 신뢰성을 높이는 핵심이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

LLM에 대규모 코드를 주입할 때 일관성을 유지하는 것이 어렵다는 점에 동의한다.
구조화된 데이터 형식이 AI 에이전트의 워크플로에 더 적합하다는 점을 인정한다.

실용적 조언

대규모 TypeScript 프로젝트에서 LLM의 환각 현상을 줄이려면 단순 파일 복사 대신 AST 기반의 구조화된 JSON 컨텍스트를 활용하는 것이 효과적이다.
Cursor나 Claude Desktop 사용 시 MCP 설정을 통해 로컬 코드 구조를 실시간으로 동기화하면 컨텍스트 유지 효율이 상승한다.

섹션별 상세

TypeScript 코드베이스를 LLM에 입력할 때 발생하는 일관성 문제를 해결하기 위해 LogicStamp Context CLI를 개발했다. ts-morph를 통해 TypeScript 컴파일러 API를 호출하고 코드의 추상 구문 트리(AST)를 직접 파싱하여 컴파일하는 방식을 취한다. 이를 통해 단순 텍스트 나열이 아닌 코드의 구조적 관계를 명확히 정의한다. 실무적으로는 대규모 프로젝트에서 AI가 파일 간의 관계를 오해하는 현상을 방지한다.

추출된 데이터는 컴포넌트, Props, Hooks, 의존성 관계를 포함하는 결정론적 JSON 형식으로 출력된다. AI 에이전트나 워크플로가 코드의 변경 사항을 Diff 형태로 쉽게 파악할 수 있도록 설계되어 컨텍스트 유지 비용을 낮춘다. 이 과정은 LLM이 코드의 맥락을 오해하지 않고 더 신뢰할 수 있는 답변을 내놓도록 돕는다. 결과적으로 토큰 소모를 최적화하면서도 정확한 코드 생성을 유도한다.

Cursor나 Claude와 같은 최신 AI 도구와의 연동을 위해 MCP(Model Context Protocol) 레이어를 지원한다. 사용자는 CLI를 통해 생성된 구조화된 컨텍스트를 해당 도구들에 직접 주입하여 개발 생산성을 높일 수 있다. 오픈소스 저장소를 통해 누구나 기여하거나 자신의 프로젝트에 적용 가능하다. 이는 개별 개발자가 수동으로 코드를 복사해 붙여넣는 번거로움을 자동화된 워크플로로 대체한다.

실무 Takeaway

TypeScript AST를 활용하여 코드의 구조적 관계를 결정론적 JSON으로 변환함으로써 LLM의 컨텍스트 이해도를 높인다.
ts-morph 라이브러리를 사용해 컴포넌트와 의존성 관계를 정확하게 파싱하여 AI 에이전트용 최적화 데이터를 생성한다.
MCP 레이어 지원을 통해 Cursor 및 Claude와 같은 도구에서 구조화된 코드 컨텍스트를 즉시 활용할 수 있다.

언급된 도구

ts-morph추천

TypeScript AST 파싱 및 컴파일러 API 활용

Cursor추천

AI 기반 코드 에디터

Claude추천

LLM 및 AI 채팅 서비스

언급된 리소스

GitHubLogicStamp Context GitHub Repository