AI 요약관련 정보

• MCP의 핵심 문제: 모든 도구 정의와 사용법을 미리 로드하여 토큰 비효율성과 컨텍스트 고갈을 유발하며, LLM을 압도함. 🤯
• 심각한 토큰 소비 예시: AI 코딩용 MCP 서버 5개만으로도 대화 시작 전에 97,000 토큰(Claude Sonnet 4.5 컨텍스트의 48%)을 소비할 수 있음. 📉
• 제안된 해결책: 기능의 실시간 탐색 및 도구의 온디맨드 로딩, 에이전트가 API와 직접 상호작용하는 코드를 작성하도록 허용. 💡
• Anthropic의 'Skills': 최소한의 초기 토큰 비용으로 에이전트가 스크립트를 생성하고 실행할 수 있게 하는 실용적인 해결책 구현체. 🚀
• Skills의 토큰 효율성: 대화 시작 시 MCP 대비 2-3%의 토큰만 사용하며, 간략한 설명만 미리 로드함. 💰
• MCP vs. Skills의 트레이드오프: MCP는 제어와 예측 가능성을 제공하는 반면, Skills/코드 실행은 유연성과 효율성을 제공하지만 복잡성과 보안 문제가 따름. ⚖️
• 미래 전망: LLM이 더욱 강력해지고 자율 에이전트 작업에 대한 신뢰가 높아짐에 따라 유연성(Skills/코드 실행)이 지배적인 방식이 될 것으로 예상됨. 🔮
• MCP의 지속적인 관련성: MCP는 사라지지 않으며, 도구 사용에 대한 엄격한 제어와 예측 가능성이 중요한 시나리오에서 여전히 가치가 있음. 🛡️