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TL;DR
MCPJam을 활용해 도구 추적과 토큰 분석을 수행함으로써 더 빠르고 저렴하며 안정적인 에이전트 시스템을 구축할 수 있다.
배경
LLM을 도구 및 데이터베이스와 연결하는 MCP 서버 사용이 늘어나면서 비효율적인 스키마와 응답으로 인한 토큰 낭비가 심각한 문제로 부상했다.
대상 독자
AI 에이전트 시스템을 구축하고 비용 및 성능 최적화를 고민하는 개발자
의미 / 영향
이 영상은 MCP 기반 에이전트 개발 시 간과하기 쉬운 토큰 효율성 문제를 공론화했다. 개발자들이 MCPJam과 같은 도구를 통해 시스템을 시각화하기 시작하면서 더 정교하고 경제적인 AI 서비스 구축이 가속화될 것이다.
챕터별 상세
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MCP 서버와 토큰 비대화 문제의 발견
현대 AI 에이전트 시스템에서 MCP 서버는 LLM을 외부 API 및 데이터베이스와 연결하는 핵심 역할을 수행한다. 그러나 많은 MCP 서버가 거대한 스키마와 방대한 응답 데이터를 그대로 노출하여 컨텍스트 윈도우를 과도하게 점유하는 토큰 비대화 문제를 일으킨다. 이러한 비효율성은 비용 상승뿐만 아니라 모델의 추론 지연과 에이전트의 불안정성을 초래하는 주요 원인이 된다.
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 사용할 수 있게 돕는 프로토콜이다.
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MCPJam을 통한 도구 추적 및 디버깅
MCPJam은 개발자가 에이전트 시스템의 내부 작동을 시각화하고 디버깅할 수 있는 환경을 제공한다. 도구 추적(Tool Tracing) 기능을 통해 어떤 도구가 호출되었는지 확인하고 응답 데이터를 직접 검사하여 불필요한 정보가 포함되어 있는지 파악한다. 특히 토큰 분석 기능을 활용해 각 호출이 소비하는 정확한 비용과 컨텍스트 점유율을 수치로 제시하여 최적화 지점을 명확히 한다.
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더 가볍고 빠른 에이전트 구축 전략
효율적인 에이전트 구축을 위해 도구의 범위를 좁게 설정하고 응답 스키마를 필요한 필드로만 제한하는 전략을 적용했다. MCPJam의 분석 결과를 바탕으로 도구 정의를 수정했을 때 토큰 소비량이 유의미하게 감소하고 에이전트의 응답 성공률이 향상되는 결과를 확인했다. Prathmesh Patel은 향후 MCPJam에 추가될 새로운 모니터링 기능들을 언급하며 지속적인 최적화의 중요성을 강조했다.
실무 Takeaway
- MCP 서버 구축 시 모든 데이터를 반환하기보다 에이전트에 필요한 핵심 필드로 응답 스키마를 제한하여 토큰 비대화를 방지해야 한다.
- 도구 추적 및 토큰 분석 도구를 사용해 실시간으로 컨텍스트 소비량을 모니터링하면 에이전트의 운영 비용을 직접적으로 절감할 수 있다.
- 도구의 범위를 명확히 정의하고 불필요한 도구 노출을 줄임으로써 모델의 주의력 분산을 막고 시스템의 안정성을 높일 수 있다.
언급된 리소스
DemoMCPJam
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 11.수집 2026. 05. 12.출처 타입 YOUTUBE
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