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이 글은 3부작 시리즈의 첫 번째 글입니다.

AI에게 "이번 주말 친구들 생일파티 준비해줘"라고 말한다고 상상해보세요. AI가 이 일을 잘 해내려면 연결(친구들 연락처), 노하우(초대장 작성법), 분업(케이크와 장식 동시 준비)이 필요합니다. 바로 이 세 가지 문제를 해결하기 위해 Skills, MCP, Subagents 같은 도구들이 등장했습니다.

이 글은 3부작 시리즈의 두 번째 글입니다. 1편을 먼저 읽어보세요.

1편에서 AI를 돕는 4가지 도구(MCP, Skills, Subagents, Commands)를 알아봤어요. 이번 편에서는 Skills를 더 깊이 파봅니다. 왜 Skills가 MCP보다 토큰 효율적인지, 좋은 Skills는 어떻게 만드는지, 그리고 한 번 만든 Skills를 여러 도구에서 쓸 수 있는지 알아볼게요.

이 글은 3부작 시리즈의 마지막 글입니다. 1편, 2편을 먼저 읽어보세요.

1편에서는 AI를 돕는 4가지 도구를 알아봤고, 2편에서는 Skills를 깊이 파봤어요. 오늘은 좀 더 큰 그림을 볼 거예요: MCP의 토큰 문제가 얼마나 심각한지, Anthropic은 왜 MCP를 Linux Foundation에 기부했는지, 그리고 우리는 뭘 배워야 할지 알아봅니다.

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

🎯 들어가며​

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.

🎯 들어가며​

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.

🎯 들어가며​

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.