AI 에이전트에 MCP 서버를 여러 개 연결하면, 사용자가 한 글자 입력하기도 전에 각 서버가 자기 도구 설명(스키마)을 전부 컨텍스트에 올려요. 한 사례에서는 5개 서버만으로 약 5만 5천 토큰, 어떤 팀은 20만 토큰 중 14만 3천 토큰(약 72%)을 도구 정의에만 써버렸다고 해요. 그래서 실무자들은 서버를 작업마다 켰다 껐다 하거나, 앤트로픽이 새로 넣은 '필요한 도구만 그때그때 검색해 불러오는' 기능(Tool Search)으로 토큰을 85%까지 줄이는 식으로 대응하고 있어요.
용어 풀이
- MCP
- 모델 컨텍스트 프로토콜. AI 에이전트를 외부 도구·데이터에 연결하는 표준 규약.
- 도구 스키마(tool schema)
- 각 도구의 이름·설명·입력 형식을 적은 정의. AI가 도구 쓰는 법을 알려면 이 정의가 컨텍스트에 올라가야 함.
- 컨텍스트 창(context window)
- 모델이 한 번에 읽고 기억할 수 있는 토큰(글자) 분량의 상한.
- Tool Search
- 모든 도구를 미리 싣지 않고, 필요한 도구만 그때그때 검색해 불러오는 앤트로픽 기능.
운영자 인사이트
MCP는 붙이는 만큼 '컨텍스트 세금'이 붙어요. 서버 10개를 상시 연결해두면 정작 추론에 쓸 자리가 줄어드니, 자주 쓰는 두세 개만 상시로 두고 나머지는 동적 로딩(Tool Search)이나 프로젝트별 토글로 관리하는 게 현실적이에요.
여러 관점으로 보기
- 문제 제기(실측) MCP 서버의 도구 정의가 첫 메시지 전에 5만 5천 토큰 넘게 먹고, 어떤 팀은 컨텍스트의 72%까지 도구 정의에 써버린다고 해요. DEV Community
- 생태계 대응 앤트로픽이 Tool Search 기능으로 모든 도구를 미리 안 싣고 필요한 것만 검색해 불러오게 해서, 시작 토큰을 약 7만 7천에서 8천7백으로(85%) 줄였다고 밝혀요. Anthropic
- 완화책(커뮤니티 요구) Claude Code에도 서버를 등록만 해두고 필요할 때 켜는 '동적·지연 로딩'을 넣어달라는 요청이 이슈로 올라왔고, 커서(Cursor)의 파일 기반 방식은 토큰을 46.9% 줄였다고 인용해요. GitHub (anthropics/claude-code)
- 스펙 차원 논의 MCP 표준 차원에서도 도구를 계층적으로 묶어 대량 도구의 컨텍스트 과부하를 풀자는 논의가 진행 중이에요. GitHub (modelcontextprotocol)