모든 AI 도구에 영구적인 작업 공간과 메모리를 제공하는 방법

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핵심 요약

LLM 세션 종료 시 컨텍스트가 소실되는 문제를 해결하기 위해 영구적인 리눅스 작업 공간을 구축한다. Pi 코딩 에이전트의 실행 계층을 MCP 도구로 변환하여 파일 시스템과 데이터베이스 접근 권한을 부여한다. Cloudflare Tunnel을 통해 보안 연결을 구성하고, OAuth와 TOTP로 접근을 제어한다. 이 구조를 통해 Claude와 Claude Code 등 여러 도구가 동일한 지식 베이스를 공유하며 연속적인 작업을 수행한다.

배경

Linux 서버 운영 지식, TypeScript 및 MCP SDK 이해, OAuth 및 보안 인증에 대한 기본 지식

대상 독자

프로덕션 환경에서 LLM 에이전트를 구축하고 관리하는 개발자

의미 / 영향

이 접근 방식은 LLM의 휘발성 메모리 문제를 해결하여 에이전트가 장기적인 프로젝트를 수행할 수 있게 한다. 또한 기존 도구의 실행 계층을 재사용함으로써 에이전트 인프라 구축 비용과 시간을 획기적으로 절감한다.

섹션별 상세

기존 LLM 도구는 세션 종료 시 컨텍스트와 작업 상태가 초기화되어 연속적인 작업 수행에 한계가 있다.

리눅스 서버에 영구적인 작업 공간을 생성하고, 이를 MCP 서버로 노출하여 여러 AI 도구가 동일한 파일 시스템과 데이터베이스를 공유하도록 설계한다.

Pi 코딩 에이전트의 실행 계층(파일 읽기/쓰기, grep 등)을 MCP 도구로 등록하여 별도의 서버 구축 없이 기존 모듈을 재사용한다.

Cloudflare Tunnel을 사용하여 외부 포트 개방 없이 안전하게 연결하고, Clerk OAuth와 TOTP 인증을 통해 도구 접근을 제어한다.

이 방식을 통해 Claude와 Claude Code가 동일한 아키텍처 문서와 데이터베이스를 참조하며, 장기적인 컨텍스트를 유지하고 작업을 이어간다.

실무 Takeaway

MCP를 활용하면 여러 AI 도구가 동일한 리눅스 파일 시스템과 데이터베이스를 공유하는 영구적 작업 공간을 구축할 수 있다.
Pi와 같은 기존 코딩 에이전트의 실행 계층을 MCP 도구로 변환하면 서버 구축 시간을 단축하고 효율적으로 인프라를 구성할 수 있다.
Cloudflare Tunnel과 TOTP 인증을 결합하면 외부 포트 노출 없이도 AI 에이전트의 작업 환경을 안전하게 보호할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubPi coding agent