MCP는 죽었나?

MCP의 높은 컨텍스트 비용과 운영 오버헤드를 지적하며 CLI 우선 전략을 제안한다.

MCP(Model Context Protocol)는 LLM을 외부 도구에 연결하는 표준으로 주목받았으나, 실제 개발 워크플로에서는 컨텍스트 비용, 운영 안정성, 기존 CLI/API와의 중복 문제가 발생하고 있습니다.

핵심 문제점

컨텍스트 창 과다 점유: MCP 서버 연결 시 실제 작업 내용이 아닌 '도구 정의'만으로도 막대한 토큰을 소비합니다. Quandri의 측정 결과, 4개 서버(Linear, Notion, Slack, Postgres) 연결 시 도구 정의만으로 Claude 200K 컨텍스트의 **10.5%**를 차지했습니다. 특히 Linear 이슈 조회 시 MCP 방식은 CLI 방식보다 약 65배 많은 토큰을 소모합니다.
성능 및 운영 오버헤드: 별도 프로세스 유지, 인증, 외부 서버 왕복으로 인해 응답 속도가 저하됩니다. Jira 벤치마크에 따르면 MCP는 REST API 직접 호출 대비 호출당 3배, 초기화 포함 시 9.4배 느렸습니다.
기존 도구와의 중복: LLM은 이미 CLI 사용법을 학습했음에도 MCP는 별도의 도구 정의를 매번 로드해야 하며, 파이프라인 조합이나 디버깅이 어렵습니다.

대안 및 개선 방향

Claude Code의 대응: 최근 Claude Code에는 도구 스키마를 필요할 때만 로드하는 **'Tool Search with Deferred Loading'**이 도입되어 컨텍스트 사용량을 85% 이상 줄였습니다.
CLI 우선 및 Skills 전략: 모든 도구를 미리 로드하는 MCP 방식 대신, 필요한 기능만 선택적으로 로드하는 Skills 방식과 기존 CLI를 활용하는 전략이 더 효율적입니다. 이는 컨텍스트 낭비를 막고 사람과 AI가 동일한 인터페이스로 디버깅할 수 있게 합니다.