AI 개발 도구 간 컨텍스트 공유를 위한 Model Context Protocol (MCP) 아키텍처

핵심 기술

AI 어시스턴트의 단절된 컨텍스트 문제를 해결하기 위해, Model Context Protocol(MCP)과 Vagrant, Docker를 활용하여 여러 AI 도구 간에 개발 환경, 선호도, 프로젝트 컨텍스트를 공유하는 아키텍처를 구축합니다.

기술적 세부사항

• 문제점: AI 챗봇(Claude)과 코드 에디터(VS Code) 등에서 대화나 플랫폼 전환 시 컨텍스트가 초기화되어 반복적인 설명이 필요한 불편함이 존재합니다.
• 솔루션 아키텍처: Vagrant VM을 기반으로 각 MCP 서버를 Docker 컨테이너로 격리하고, 단일 JSON 파일(memory.json)을 공유 메모리 스토어로 사용하여 컨텍스트를 저장 및 공유합니다.
  • Vagrant VM: 호스트 머신을 깨끗하게 유지하면서 일관된 Linux 환경을 제공합니다.
  • Docker Containers: 각 MCP 서버(메모리, GitHub, 파일시스템 등)를 격리하여 관리 용이성을 높입니다.
  • Shared Memory Store: memory.json 파일을 통해 Claude Desktop 및 VS Code가 동일한 지식 그래프에 접근합니다.
  • SSH Bridge: Claude Desktop과 VS Code는 SSH를 통해 VM에 연결하여 원격에서 MCP 서버를 실행합니다.
• MCP 서버 설정 예시: Claude Desktop과 VS Code 각각의 MCP 서버 연결 및 실행 방식을 JSON 설정으로 보여줍니다.
  • Claude Desktop: SSH를 통해 Vagrant VM 내 Docker 컨테이너에서 메모리 및 GitHub MCP 서버 실행
  • VS Code: Remote SSH로 연결 후 VM 내에서 로컬로 Docker를 통해 메모리, GitHub, 파일시스템 MCP 서버 실행
• 주요 이점: 잦은 컨텍스트 재설명 불필요, 도구 전환 및 재시작 시 컨텍스트 유지, 모든 AI 도구의 통합된 이해, 팀 내 지식 공유 가능성, 깨끗한 호스트 환경 유지.

개발 임팩트

AI 기반 개발 환경의 패러다임을 전환하여, 도구들이 고립적으로 작동하는 것이 아니라 영구적이고 공유된 이해를 유지하도록 함으로써 개발 생산성과 효율성을 크게 향상시킵니다. AI와의 상호작용을 통해 문서화가 유기적으로 축적되는 효과도 기대할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

• (원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 제시된 솔루션은 개발자들의 오랜 고충을 해결하는 혁신적인 방법으로 받아들여질 가능성이 높습니다.)