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GitHub Copilot, Cursor AI, Claude Desktop 및 기타 MCP 호환 어시스턴트를 포함한 AI 코딩 어시스턴트에게 컨텍스트 최적화 (Context Optimization) 도구를 제공하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 이를 통해 어시스턴트가 컨텍스트를 낭비하며 방대한 터미널 출력물이나 파일을 처리하는 대신, 목표로 하는 특정 정보만을 추출할 수 있도록 지원합니다.

이 MCP 서버는 VS Code Copilot Context Optimizer 확장의 진화된 버전이며, MCP를 지원하는 애플리케이션 전반에서 호환됩니다.

AI 코딩 어시스턴트(Copilot, Claude Code, Cursor 등)를 사용하며 다음과 같은 경험을 한 적이 있나요?

• 🔄 어시스턴트가 대화를 계속 압축/요약하여 그 과정에서 컨텍스트를 일부 상실함. - 🖥️ 터미널 출력물이 컨텍스트를 범람시켜, 어시스턴트에게 핵심 정보만 필요한 상황임에도 수백 줄의 데이터가 들어옴. - 📄 대용량 파일이 컨텍스트를 압도하여, 어시스턴트가 특정 한 가지만 확인하면 되는 상황에서도 과도한 정보가 입력됨. ⚠️ "컨텍스트 제한 도달(Context limit reached)" 메시지가 워크플로우를 방해함. - 🧠 컨텍스트 오버플로(Context overflow)로 인해 어시스턴트가 대화의 이전 부분을 "망각"함. - 😫 대화가 길어질수록 추론(Reasoning) 품질이 저하됨.

근본 원인: 어시스턴트가 다음과 같은 동작을 할 때 발생합니다:

• 터미널 명령을 실행한 후 빌드, 테스트, 린트(Lint) 등의 과정에서 긴 로그를 읽을 때.
• 질문에 답하기 위해 코드 전체가 필요하지 않음에도 대용량 파일(또는 여러 파일)을 통째로 읽을 때.
• 무언가를 수행하는 방법을 배우기 위해 특정 주제를 검색하고자 웹에서 여러 웹 페이지를 읽을 때.
• 또는 단순히 긴 대화가 이어질 때.

이 경우 어시스턴트는 다음과 같은 상태가 됩니다:

• 대화 기록을 압축, 요약 또는 잘라내기(Truncating) 시작함.
• 추론 품질이 저하됨.
• 이전의 컨텍스트와 결정 사항을 놓침.
• 집중력을 잃으면서 도움을 주는 능력이 감소함.

해결책:

이 서버는 모든 MCP 호환 어시스턴트에게 귀하가 필요로 하는 특정 정보만을 추출하는 특화된 도구를 제공합니다. 이를 통해 채팅 컨텍스트를 깨끗하게 유지하고, 데이터 관리가 아닌 생산적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다.

🔍 파일 분석 도구(askAboutFile)

• 전체 내용을 로드하지 않고 파일에서 특정 정보를 추출합니다.

🖥️ 터미널 실행 도구(runAndExtract)

• 명령어를 실행하고 LLM 분석을 통해 관련 정보를 추출합니다.

❓ 후속 질문 도구(askFollowUp)

• 이전 터미널 실행에 대한 대화를 계속 이어갑니다.

🔬 리서치 도구(researchTopic, deepResearch)

• Exa.ai의 API를 사용하여 웹 리서치를 수행합니다.

🔒 보안 제어

• 경로 검증 (Path validation), 명령어 필터링 (Command filtering) 및 세션 관리 (Session management)

🔧 멀티 LLM 지원

• Google Gemini, Claude (Anthropic), OpenAI와 함께 작동합니다.

⚙️ 환경 변수 설정

• 시스템 환경 변수를 통한 API 키 관리

🏗️ 간단한 설정

• 환경 변수만 사용하며, 관리할 설정 파일이 없습니다.

🧪 포괄적인 테스트

• 단위 테스트 (Unit tests), 통합 테스트 (Integration tests) 및 보안 검증 (Security validation)

1. 전역 설치:

npm install -g context-optimizer-mcp-server

2. 환경 변수 설정 (OS별 지침은 docs/guides/usage.md 참조):

export CONTEXT_OPT_LLM_PROVIDER="gemini"
export CONTEXT_OPT_GEMINI_KEY="your-gemini-api-key"
export CONTEXT_OPT_EXA_KEY="your-exa-api-key"
...

3. MCP 클라이언트 설정에 추가:

claude_desktop_config.json의 "mcpServers" (Claude Desktop) 또는 mcp.json의 "servers" (VS Code)와 같이 설정합니다.

"context-optimizer": {
"command": "context-optimizer-mcp"
}

OS별 환경 변수 설정 및 AI 어시스턴트 설정을 포함한 전체 설치 안내는 docs/guides/usage.md를 참조하세요.

• 채팅 컨텍스트에 전체 내용을 로드하지 않고 파일에서 특정 정보를 추출합니다. 파일에 특정 함수가 포함되어 있는지 확인하거나, import/export 문을 추출하거나, 전체 내용을 읽지 않고 파일의 목적을 이해하는 데 완벽합니다. askAboutFile

• 터미널 명령어를 실행하고 LLM 분석을 사용하여 관련 정보를 지능적으로 추출합니다. 보안 검증, 타임아웃 및 후속 질문을 위한 세션 관리를 포함하여 비대화형 (non-interactive) 명령어를 지원합니다. runAndExtract

• 명령어를 다시 실행하지 않고 이전 터미널 실행에 대한 대화를 계속합니다. 전체 명령어 출력 및 실행 세부 정보를 포함한 이전 runAndExtract 호출로부터 전체 컨텍스트 (context)에 접근합니다. askFollowUp

• Exa.ai의 리서치 기능을 사용하여 소프트웨어 개발 주제에 대해 빠르고 집중적인 웹 리서치를 수행합니다. 최신 베스트 프랙티스 (best practices), 구현 가이드 및 진화하는 기술에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다. researchTopic

• 중요한 의사 결정 및 복잡한 아키텍처 설계를 위해 Exa.ai의 철저한 기능을 사용하여 포괄적인 리서치 및 분석을 수행합니다. 전략적 기술 결정, 아키텍처 계획 및 장기 로드맵 개발에 이상적입니다. deepResearch

상세한 도구 문서와 예시는 docs/tools.md 및 docs/guides/usage.md를 참조하세요.

모든 문서는 docs/ 디렉토리 아래에 정리되어 있습니다:

주제	위치	설명
아키텍처 (Architecture)	docs/architecture.md	시스템 설계 및 구성 요소 개요
도구 참조 (Tools Reference)	docs/tools.md	전체 도구 문서 및 예시
사용 가이드 (Usage Guide)	docs/guides/usage.md	전체 설정 및 구성
VS Code 설정 (VS Code Setup)	docs/guides/vs-code-setup.md	VS Code 전용 구성
문제 해결 (Troubleshooting)	docs/guides/troubleshooting.md	일반적인 문제 및 해결 방법
API 키 (API Keys)	docs/reference/api-keys.md	API 키 관리
테스트 (Testing)	docs/reference/testing.md	테스트 프레임워크 및 절차
변경 이력 (Changelog)	docs/reference/changelog.md	버전 히스토리
기여하기 (Contributing)	docs/reference/contributing.md	개발 가이드라인
보안 (Security)	docs/reference/security.md	보안 정책
행동 강령 (Code of Conduct)	docs/reference/code-of-conduct.md	커뮤니티 가이드라인

시작하기 (Get Started): 전체 설정 지침은 docs/guides/usage.md를 참조하세요.

도구 참조 (Tools Reference): 상세한 도구 문서는 docs/tools.md를 확인하세요.

문제 해결 (Troubleshooting): 일반적인 문제에 대해서는 docs/guides/troubleshooting.md를 확인하세요.

VS Code 설정 (VS Code Setup): VS Code 구성 방법은 docs/guides/vs-code-setup.md를 따르세요.

# 모든 테스트 실행 (API 키가 없는 경우 LLM 통합 테스트는 건너뜁니다)
npm test
# 전체 통합 테스트를 위해 API 키와 함께 테스트 실행
...

AI 어시스턴트를 활용한 포괄적인 엔드 투 엔드 (End-to-End) 테스트를 원하시면 **수동 테스트 설정 가이드 (Manual Testing Setup Guide)**를 참조하세요. 이 가이드는 실제 시나리오를 통해 모든 도구를 검증하는 워크플로우 기반의 테스트 프로토콜을 제공합니다.

상세한 테스트 설정은 docs/reference/testing.md를 참조하세요.

기여(Contributions)를 환영합니다! 개발 워크플로우, 코딩 표준, 테스트 및 풀 리퀘스트 (Pull Requests) 제출에 관한 가이드라인은 docs/reference/contributing.md를 읽어주시기 바랍니다.

행동 강령 (Code of Conduct): docs/reference/code-of-conduct.md를 참조하세요.
보안 보고 (Security Reports): 책임 있는 공개 (Responsible Disclosure)를 위해 docs/reference/security.md를 따르세요.
이슈 (Issues): 버그 및 기능 요청은 GitHub Issues를 사용하세요.
풀 리퀘스트 (Pull Requests): 테스트 통과 및 문서 업데이트를 확인하세요.
디스커션 (Discussions): (활성화된 경우) 자유로운 질문이나 아이디어 공유에 사용하세요.

MIT License - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

• VS Code Copilot Context Optimizer – 원본 VS Code 확장 프로그램 (동반 프로젝트)