MCP 서버 업그레이드: 컨텍스트 엔지니어링으로 AI 신뢰성을 높이는 방법

AI 에이전트를 활용하는 개발 환경에서 가장 큰 고민은 답변의 정확성과 신뢰성입니다. 에이전트가 제공하는 답이 겉보기에는 그럴듯하지만 실제로는 문서나 코드에 근거하지 않은 경우가 많습니다. 이로 인해 개발자는 잘못된 정보를 토대로 구현을 시도하다가 시간을 낭비하거나 불필요한 오류에 직면하게 됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 **컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)**입니다. 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 기억하고 사용하는 정보를 설계하여, 답변이 실제 문서, 예제, 소스 코드에 기반하도록 만드는 방법론입니다. 특히 XMLUI 프로젝트에서 사용된 MCP 서버 업그레이드 사례는 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 AI 신뢰성을 실질적으로 강화하는지 보여줍니다.

이 글에서는 MCP 서버와 컨텍스트 엔지니어링의 개념을 설명하고, XMLUI에서 이루어진 개선 과정을 구체적으로 살펴보겠습니다. 또한 실제 사용 예시와 문제 해결 사례를 통해 개발자들이 얻을 수 있는 시사점을 정리합니다.

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MCP 서버란 무엇인가?

MCP 서버는 AI 에이전트와 문서/코드 사이의 중개자 역할을 합니다.

• AI가 답을 찾을 때 단순히 텍스트 데이터를 무작위로 검색하지 않고, MCP 서버가 구조적으로 정리된 문서, 소스 코드, 예제, How-to 문서를 제공하도록 설계되어 있습니다.
• 이를 통해 AI는 보다 체계적이고 근거 기반의 답을 내놓을 수 있습니다.

즉, MCP 서버는 AI가 사용할 수 있는 정보의 범위와 품질을 제어하는 안전망이라고 할 수 있습니다.

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컨텍스트 엔지니어링이 필요한 이유

기존에 많이 쓰이던 "프롬프트 엔지니어링"은 마치 AI에게 주문을 외우듯이 지시문을 작성하는 방식에 불과했습니다. 하지만 이 방식은 한계가 뚜렷했습니다.

컨텍스트 엔지니어링은 다음과 같은 점에서 다릅니다.

1. AI가 접근 가능한 정보의 경계를 설계합니다.
2. 반드시 문서화된 예제나 코드에 근거해 답변하도록 유도합니다.
3. 출처(URL, 파일 경로, 라인 번호)를 강제하여 검증 가능성을 확보합니다.

결과적으로, AI는 추측성 답변 대신 **“문서와 예제가 뒷받침된 답변”**을 내놓게 됩니다.

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XMLUI의 MCP 서버 활용 예시

XMLUI 프로젝트에서는 xmlui-mcp라는 MCP 서버를 사용합니다. 설정 예시는 다음과 같습니다.

"xmlui": {
    "command": "/Users/jonudell/xmlui-mcp/xmlui-mcp",
    "args": [
        "/Users/jonudell/xmlui",
        "/Users/jonudell",
        "xmlui-invoice,xmlui-mastodon"
    ]
}

이 구성이 의미하는 바는 다음과 같습니다.

1. xmlui-mcp 실행 파일 실행
2. /Users/jonudell/xmlui를 XMLUI 저장소 위치로 지정
3. /Users/jonudell을 예제의 루트 디렉터리로 설정
4. xmlui-invoice와 xmlui-mastodon 폴더에서 예제 검색

이렇게 지정하면, AI 에이전트는 단순한 추측이 아니라 프로젝트 문서와 예제를 기반으로 답변을 내놓게 됩니다.

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기존 MCP 서버의 한계

기존 MCP 서버는 기본적인 검색 기능을 제공했지만 문제점이 있었습니다.

• 답을 찾지 못하면 존재하지 않는 기능을 만들어내는 경우가 발생했습니다.
• 예를 들어, "테이블 셀을 오른쪽 정렬하는 방법"을 물었을 때 실제로는 기능이 없지만, AI가 임의로 잘못된 코드를 제시했습니다.

이런 문제는 개발자에게 혼란을 주고, 잘못된 구현으로 이어질 수 있었습니다.

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업그레이드된 MCP 서버의 개선 사항

1. 규칙 기반 가이드라인

• 문서화된 예제가 없으면 코드 제공 금지
• 반드시 출처(URL, 파일 경로, 라인 번호) 포함
• 예제와 How-to 문서를 우선시하고, 없을 경우 일반 문서 참고

2. 검색 알고리즘 고도화

검색은 세 단계로 진행됩니다.

1. 정확 매칭: 입력된 검색어와 동일한 구문 탐색
2. 불용어 제거 후 검색: 불필요한 단어를 제거하고 검색
3. 부분 매칭: 일부 단어만 일치해도 결과 반환

이를 통해 정밀도(precision)와 재현율(recall)을 균형 있게 맞췄습니다.

3. 검색 결과 버킷화

검색 결과를 단순 나열하는 대신 카테고리별로 분류합니다.

• Components (구성 요소 문서)
• Examples (예제)
• How-tos (사용 방법 문서)
• Source (소스 코드)

이를 통해 AI는 어떤 자료를 우선 참고해야 할지 명확히 알 수 있습니다.

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실패 시 정직한 응답

개선된 MCP 서버는 답이 없는 경우에도 솔직히 **“아직 지원되지 않는 기능”**이라고 답합니다.
예: “테이블 셀 오른쪽 정렬 방법” → 현재 지원 기능 없음 → 거짓 코드 대신 불가 사실을 전달

이는 개발자가 불필요하게 잘못된 코드 작성에 시간을 낭비하지 않도록 돕습니다.

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기대 효과와 시사점

1. AI 신뢰성 강화
   • 추측성 답변 대신 근거 있는 답변 제공
   • 개발자가 결과를 검증할 수 있는 링크와 출처 포함
2. 문서 품질 개선 사이클 형성
   • 답이 없는 경우 → 문서화 부족 확인 → 예제 추가 → 이후 재검색 시 성공
   • 문서가 테스트 가능한 자산으로 발전
3. AI와 개발자의 협업 강화
   • AI는 단순한 도우미가 아니라 문서 검증 파트너로 기능
   • 개발자는 더 빠르게 신뢰성 있는 패턴을 적용 가능

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컨텍스트 엔지니어링은 단순히 AI에게 답을 잘하게 만드는 기술이 아니라, AI의 답변을 현실적이고 검증 가능한 근거에 고정하는 설계 방식입니다. MCP 서버와 결합하면 AI는 더 이상 추측성 답변을 내놓지 않고, 개발자가 신뢰할 수 있는 문서 기반의 해답을 제공합니다.

앞으로의 개발 환경에서는 문서가 단순한 설명서가 아니라, AI와 함께 활용되는 테스트 가능한 자산으로 자리매김할 것입니다. 이는 AI 개발 생태계에서 신뢰성과 생산성을 동시에 높이는 중요한 변화라 할 수 있습니다.

https://thenewstack.io/how-to-upgrade-your-mcp-server-with-context-engineering/?fbclid=IwY2xjawM5qRdleHRuA2FlbQIxMQABHoZVHx3T3JlPOWYjIH_7SsmYl1ksdMrUpQKwa22-lF9IAVrrZw3mAuwhRf68_aem_xaCo7D-B1cI6uQYW9A1kTw

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