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robots.txt가 검색 엔진을 위한 것이라면, llms.txt는 AI를 위한 것입니다.

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웹사이트에 robots.txt가 있듯이, 이제 llms.txt도 등장했습니다. 2024년 9월 Jeremy Howard가 제안한 이 표준은 LLM(Large Language Model)이 웹사이트 콘텐츠를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 파일입니다.

Claude Desktop에서 개발 블로그 콘텐츠를 실시간으로 조회할 수 있도록 하는 MCP 서버를 만들어보겠습니다.

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블로그 포스트와 기술 문서가 늘어나면서 한 가지 고민이 생겼습니다. "Claude에게 내 블로그 내용을 어떻게 알려줄 수 있을까?"

매번 대화할 때마다 복사-붙여넣기로 콘텐츠를 전달하는 건 비효율적입니다. 그래서 MCP (Model Context Protocol) 서버를 구축해서 Claude Desktop이 직접 블로그 콘텐츠에 접근할 수 있도록 만들기로 했습니다.

키워드 기반 검색을 위한 역인덱스(Inverted Index)를 설계하고 가중치 기반 점수 시스템을 구현합니다.

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1편에서는 Git 기반 MCP 서버의 기본 구조와 콘텐츠 조회 기능을 구현했습니다. 하지만 블로그 포스트가 늘어나면 문제가 생깁니다.

"Python에 대한 글이 있나요?"

목록을 일일이 확인하는 건 비효율적입니다. 검색 기능이 필요합니다.

Git Commit Hash 기반 캐싱으로 서버 시작 시간을 1초 미만으로 줄이고, 에러 복구 전략을 구현합니다.

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1편에서 Git 기반 아키텍처를, 2편에서 역인덱스 검색 기능을 구현했습니다. 하지만 실제로 사용해보면 한 가지 불편함이 있습니다.

"서버 시작이 너무 느려요"

매번 Claude Desktop을 열 때마다 Git clone과 인덱스 빌드가 발생합니다. 콘텐츠가 늘어날수록 점점 더 오래 걸리죠.

이번 편에서는 캐싱 시스템을 구현해서 Cold Start를 1초 미만으로 줄이고, 에러 복구 전략으로 안정성을 높입니다.