대규모 AI 어시스턴트 지침 관리를 위한 MCP 활용기

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핵심 요약

대규모 AI 어시스턴트 지침을 효율적으로 관리하기 위해 MCP를 활용하여 필요한 지침 청크만 동적으로 검색 및 주입하는 방식을 구현함.

AI 어시스턴트의 지침 세트가 커지면서 사전 주입 방식의 비효율성과 문맥 오버헤드 문제를 겪어, 이를 해결하기 위해 MCP를 사용하여 필요한 지침 청크를 동적으로 검색하는 시스템을 구축하고 커뮤니티의 의견을 구했다.

이 게시물에서 대규모 지침 관리 시 정적 주입의 한계를 극복하기 위해 MCP를 활용한 동적 검색 방식이 효과적임이 확인됐다. 커뮤니티는 향후 유사한 프로젝트 설계 시 데이터 구조화와 효율적인 검색 전략을 우선 고려해야 한다.

사전 주입 방식의 한계: 지침 세트가 커질수록 토큰 소모가 급증하고 문맥 오버헤드로 인해 성능이 저하된다. 기존 개발 도구들은 개발 컨텍스트에 치중되어 있어 일반적인 지침 관리에는 부적합하다.

MCP 기반 동적 검색 구현: 마크다운 파일에서 특정 키워드가 포함된 챕터 청크를 검색하여 필요한 지침만 주입하는 MCP 서버를 구현했다. 기본 지침을 설정하고 검색 토픽을 지정하여 파일 전체를 읽지 않고도 필요한 정보만 가져온다.

성능 및 효율성 개선: 구현 결과 검색 정확도가 향상되었으며, 불필요한 컨텍스트 주입을 줄여 응답 속도가 개선되었다. 또한 지침과 별도로 일반 지식 베이스도 유사한 방식으로 관리하여 효율을 높였다.