Claude Code의 컨텍스트 문제를 해결하는 MCP 서버, Infoguana

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핵심 요약

Claude Code의 세션 간 컨텍스트 단절 문제를 해결하기 위해, cross-repo 지식 그래프를 제공하는 MCP 서버 Infoguana를 개발했다.

Claude Code 사용 시 매 세션마다 컨텍스트가 초기화되고, 멀티 리포지토리 환경에서 정보가 연동되지 않는 문제를 해결하기 위해 MCP 서버 기반의 Infoguana를 개발했다.

이 토론은 AI 에이전트의 세션 간 컨텍스트 유지와 멀티 리포지토리 간 정보 연결이 생산성에 필수적임을 보여준다. MCP를 활용한 지식 그래프 구축은 에이전트가 단순 키워드 매칭을 넘어 논리적 의사결정 과정을 추적하게 함으로써 실무 워크플로를 개선할 수 있다.

작성자가 직접 개발한 도구를 공유하며 피드백을 요청하고 있으며, 커뮤니티의 관심이 집중되고 있다.

Claude Code는 매 세션이 시작될 때마다 이전 대화에서 학습한 컨텍스트를 잃어버리는 콜드 스타트 문제를 겪는다. 특히 멀티 리포지토리 프로젝트에서는 다른 리포지토리의 정보를 전혀 참조하지 못해 개발 생산성이 저하된다.

Infoguana는 MCP 서버를 활용하여 에이전트에게 영구적인 cross-project 지식 그래프를 제공한다. 세션 시작 시 에이전트는 현재 작업 디렉토리와 관련된 노트를 토큰 예산 내에서 가져오며, 전체 프로젝트 코퍼스를 검색할 수 있다.

지식 그래프는 implements, supersedes, caused_by와 같은 타입이 지정된 엣지를 사용하여 단순 키워드 매칭을 넘어선 논리적 의사결정 과정을 추적한다. 이를 통해 에이전트는 과거의 결정을 이해하고 새로운 세션에서도 맥락을 유지할 수 있다.

이 도구는 작업 추적기 역할도 수행하여, 계획을 시작하고 일시 중지한 뒤 몇 주 후에 새로운 채팅 세션에서 전체 컨텍스트를 가지고 작업을 재개할 수 있다. 리포지토리 A에서 내린 결정이 리포지토리 B와 연결되어 있을 경우, 작업 중 관련 정보를 자동으로 불러온다.

Infoguana추천링크

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