요약

본 기사는 대규모 코드베이스에서 Claude Code와 같은 LLM이 관련 코드를 검색할 때 발생하는 토큰 낭비 및 비효율성 문제를 해결하기 위해 개발된 로컬 코드 검색 MCP 서버, Semble을 소개합니다. Semble은 전체 파일을 읽는 대신 매칭되는 청크(chunks)만 반환하며, 평균적으로 기존 방식 대비 98% 적은 토큰을 사용하고 매우 빠른 속도(인덱싱 ~250ms, 쿼리 ~1.5ms)로 작동합니다. 이 솔루션은 정적 임베딩, BM25, 그리고 코드 최적화된 리랭킹 스택의 조합으로 구성되어 CPU 환경에서도 높은 성능을 제공합니다.

핵심 포인트

• Claude Code 사용 시 발생하는 토큰 낭비 및 비효율적인 코드 검색 문제를 해결하는 로컬 솔루션(Semble)을 개발했습니다.
• 기존 방식처럼 전체 파일을 읽는 대신, Semble은 관련성이 높은 청크(chunks)만 반환하여 효율성을 극대화합니다.
• 토큰 사용량 측면에서 기존 grep+read 방식 대비 평균 98% 적은 토큰을 사용하며, 속도 또한 매우 빠릅니다 (쿼리 응답 시간 ~1.5ms).
• Semble은 정적 임베딩, BM25, 그리고 코드 최적화된 리랭킹 스택의 조합으로 구성되어 CPU 환경에서도 높은 성능을 유지합니다.