Claude Code MCP 마스터 가이드: 생산성을 극대화하는 설정과 최적화 팁

이전 포스팅에서 Claude Code의 기초를 다뤘다면, 오늘은 그 핵심이라 할 수 있는 **MCP(Model Context Protocol)**를 마스터하여 시스템을 최적화하는 방법을 공유하고자 합니다.

MCP를 어떻게 관리하고 설정하느냐에 따라 Claude의 성능과 작업 효율이 완전히 달라집니다. 현업에서 바로 적용 가능한 최적화 팁들을 정리했습니다.

1. 토큰 다이어트의 핵심: Repomix MCP

AI 에이전트를 활용할 때 가장 신경 쓰이는 부분은 비용과 토큰 제한입니다. Repomix MCP는 코드베이스를 AI가 이해하기 가장 좋은 형태로 압축하여 전달함으로써 토큰 사용량을 혁신적으로 줄여줍니다.

Tree-sitter 분석을 통해 불필요한 노이즈를 제거하고 핵심 로직만 골라내어 전달하므로, 복잡한 프로젝트에서도 컨텍스트 효율을 최대 70%까지 높일 수 있습니다.

2. MCP 관리와 스코프(Scope) 전략

저는 프로젝트의 성격에 따라 MCP의 사용 범위를 나누어 관리하는 것을 권장합니다. 모든 도구가 항상 활성화되어 있을 필요는 없기 때문입니다.

• User Scope: 어떤 프로젝트에서도 공통으로 사용하는 도구 (GitHub, 검색 등)
• Local Scope: 특정 프로젝트에만 종속된 도구 (특정 DB 커넥터, 내부 API 등)

프로젝트 루트에 .claude/mcp.json을 별도로 구성하면, 전역 설정의 오염 없이 해당 프로젝트에 최적화된 도구들만 선택적으로 로드할 수 있어 매우 편리합니다.

3. 보안과 성능을 고려한 설정 팁

보안: 환경 변수 활용

절대로 mcp.json 파일에 API 키나 비밀번호를 직접 적지 마세요. 시스템 환경 변수를 참조하는 방식을 사용해야 보안 사고를 방지할 수 있습니다.

{
  "env": {
    "API_KEY": "${MY_SERVICE_API_KEY}"
  }
}

성능: 레이지 로딩(Lazy Loading)

불필요한 리소스 낭비를 막기 위해 필요할 때만 도구를 활성화하는 레이지 로딩 옵션을 적극 활용하세요. 이는 에이전트의 초기 로딩 속도를 높이고 메모리 점유율을 낮춰줍니다.

4. 실전 사례: Specify.app 개발 환경

제가 현재 진행 중인 Specify(GraphRAG 기반 AI Agent) 프로젝트에서는 다음과 같은 MCP 조합을 활용하여 개발 생산성을 높이고 있습니다.

1. Sequential Thinking: 아키텍처 설계와 복잡한 비즈니스 로직 추론 시 사용.
2. AWS Server: Lambda, Bedrock 등 서버리스 인프라 모니터링 및 배포 관리.
3. GitHub Server: PR 생성 및 이슈 관리 자동화.
4. PostgreSQL Server: 데이터 스키마 정합성 확인 및 쿼리 최적화 테스트.

마치며: 최적화가 곧 레버리지입니다

도구를 나에게 맞게 최적화하는 과정은 단순한 설정을 넘어, 나만의 '워크플로우 레버리지'를 구축하는 일입니다. MCP 설정을 정교하게 다듬을수록 Claude Code는 단순한 챗봇이 아닌, 나의 사고방식을 가장 잘 이해하고 보조하는 강력한 시스템으로 진화합니다.

오늘 소개한 전략들을 바탕으로 여러분만의 최강의 코딩 환경을 구축해 보시기 바랍니다.