MCP 토큰 폭증 문제와 해결 전략 10가지: 운영 환경에서 성능을 지키는 방법

MCP 확산과 함께 드러난 토큰 한계

Model Context Protocol(MCP)은 이제 단순한 실험 단계를 넘어 실제 업무 환경에 도입되고 있습니다. 여러 MCP 서버를 동시에 연결해 다양한 도구를 활용하는 사례가 늘어나면서, AI 에이전트의 생산성도 함께 높아지고 있습니다.

하지만 확장과 함께 새로운 문제가 등장했습니다. 바로 컨텍스트 윈도우를 빠르게 잠식하는 ‘토큰 폭증(token bloat)’ 문제입니다. 도구 정의, 스키마, 메모리, 코드, 데이터가 한꺼번에 쌓이면서 성능 저하와 지연이 발생하고, 심지어 LLM이 어떤 도구를 선택해야 할지 혼란을 겪는 상황도 벌어집니다.

이 글에서는 MCP를 실제 운영 환경에서 사용할 때 발생하는 토큰 폭증의 원인을 정리하고, 이를 줄이기 위한 10가지 실전 전략을 체계적으로 정리합니다. 각 전략은 설계, 아키텍처, 데이터 관리, 런타임 운영 관점에서 구체적으로 설명합니다.

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1. 목적 중심의 MCP 도구 설계

많은 MCP 서버가 기존 REST API를 그대로 1:1로 감싸는 방식으로 만들어집니다. 하지만 이는 에이전트 중심 워크플로에 최적화된 설계라고 보기 어렵습니다.

핵심 원칙

• 도구는 단일 목적(single purpose)을 가져야 합니다.
• 입력과 출력은 명확하고 최소화해야 합니다.
• 필요한 정보만 반환해야 합니다.

좋은 MCP 도구는 플랫폼의 모든 엔드포인트를 노출하는 거대한 서버가 아니라, 특정 작업을 정확히 수행하는 하나의 API 메서드처럼 동작해야 합니다.

또한 여러 단계의 세부 API 호출을 하나의 상위 도구 API로 감추는 방식이 효과적입니다. 이렇게 하면 불필요한 정의와 호출이 줄어들어 토큰 사용량을 낮출 수 있습니다.

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2. 초기 컨텍스트 최소화

에이전트는 충분한 컨텍스트가 필요하지만, 과도한 컨텍스트는 오히려 혼란을 초래합니다.

적용 방법

• 최소 스키마만 먼저 로드
• 실제 도구 사용 시에만 확장
• 스키마 중복 제거 및 표준화
• 자주 사용하는 메타데이터 캐싱

특히 대규모 JSON 스키마를 그대로 제공하는 경우 토큰 낭비가 심합니다. 설명은 핵심만 남기고 축약 표현을 활용해 모델이 이해할 수 있는 수준으로 간결화해야 합니다.

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3. 점진적 공개(Progressive Disclosure) 적용

모든 MCP 도구를 한 번에 노출하는 방식은 비효율적입니다. 실제 작업에 필요한 도구만 선택적으로 활성화하는 것이 중요합니다.

구현 방식

• 수동으로 도구 활성화
• 작업별 에이전트가 필요한 도구만 로드
• 도구 카테고리 → 세부 도구 구조 설계

도구 탐색과 실행을 분리하는 구조는 토큰 절감뿐 아니라 LLM의 선택 정확도도 높입니다.

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4. 자동화된 도구 탐색 구조 도입

점진적 공개를 자동화하려면 ‘도구 검색 계층’이 필요합니다.

방법 예시

• MCP 레지스트리 기반 검색
• find_tool 같은 메타 도구 활용
• 의미 기반 상위 k개 도구만 로드

이는 RAG를 문서가 아닌 ‘도구’에 적용하는 방식과 유사합니다. 50개 도구를 모두 로드하는 대신, 요청과 의미적으로 가장 가까운 3개만 동적으로 주입하면 컨텍스트 부담이 크게 줄어듭니다.

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5. 서브에이전트 구조 활용

모든 도구를 하나의 에이전트에 몰아주는 대신, 기능별 서브에이전트를 구성하는 방식입니다.

예시 구조

• 읽기 전용 도구 전용 에이전트
• 파일 편집 전용 에이전트
• 테스트 전용 에이전트

이처럼 도메인 단위로 분리하면 각 에이전트의 컨텍스트 범위가 제한되어 토큰 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다.

또한 create, update, delete 같은 개별 도구를 묶어 상위 관리 도구로 구성하는 것도 효과적입니다.

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6. 코드 실행 기반 아키텍처(Code Mode)

자연어로 모든 워크플로를 오케스트레이션하는 대신, LLM이 코드를 생성하고 외부에서 실행하도록 위임하는 방식입니다.

장점

• 중간 결과가 컨텍스트에 남지 않음
• 복잡한 상태 저장 감소
• 토큰 사용량 절감

워크플로를 컨텍스트 윈도우에서 분리하면, LLM은 코드 생성에 집중하고 실제 실행은 외부 환경에서 처리할 수 있습니다.

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7. 시맨틱 캐싱 적용

시맨틱 캐싱은 이전 질의와 의미적으로 유사한 요청이 들어올 경우, 기존 응답을 재사용하는 방식입니다.

효과

• 불필요한 LLM 호출 감소
• 도구 정의 반복 로딩 방지
• 응답 속도 개선

특히 자주 호출되는 도구 정의나 변하지 않는 데이터는 캐싱 전략이 매우 효과적입니다.

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8. 프롬프트 엔지니어링 강화

MCP 환경에서는 LLM이 자율적으로 도구를 선택합니다. 따라서 프롬프트 설계가 더욱 중요합니다.

실천 방안

• 명확한 지시문 작성
• 도구 사용 예시 포함
• 기대 출력 형식 명시

프롬프트가 모호하면 잘못된 도구 선택이 늘어나고, 이는 추가 호출과 토큰 증가로 이어집니다.

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9. 데이터 위생(Data Hygiene) 유지

토큰 최적화는 도구 설계뿐 아니라 데이터 관리 방식과도 밀접합니다.

권장 방법

• 점진적 데이터 조회 (요약 → 상세)
• 구조화된 응답 사용
• 동일 스키마 재사용
• 대용량 출력 반복 금지
• 이전 출력은 요약 후 재사용

큰 데이터를 그대로 반복 주입하는 대신 요약본을 활용하면 컨텍스트 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.

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10. 제어 계층 외부화

인증, 정책 집행, 거버넌스, 오류 처리 같은 로직을 모든 도구에 포함하면 컨텍스트가 불필요하게 커집니다.

해결 접근

• 중앙 런타임 계층 도입
• MCP 관리 플랫폼 활용
• Agent Gateway 기반 가상 MCP 구성

이러한 구조는 도구를 간결하게 유지하고, 반복 로직으로 인한 토큰 낭비를 방지합니다.

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MCP 최적화는 단일 기술이 아니라 설계의 문제

현재 많은 조직이 MCP를 도입하고 있지만, 대규모 운영 단계에서는 토큰 비용과 성능 예측 문제가 현실적인 장벽으로 떠오르고 있습니다.

개별 개발자는 여러 도구를 빠르게 붙이지만, 기업 단위에서는 예측 불가능한 토큰 사용량 때문에 도입이 지연되기도 합니다. 그럼에도 MCP는 에이전트 기반 소프트웨어 개발의 핵심 아키텍처로 자리 잡고 있습니다.

중요한 점은 다음과 같습니다.

• 도구를 무조건 늘리는 것이 능사가 아니다.
• 점진적 공개와 의미 기반 탐색이 필수다.
• 서브에이전트와 코드 실행 구조가 실질적인 해법이 될 수 있다.
• 최적화는 기능 축소가 아니라 설계 개선이다.

결국 MCP 최적화는 하나의 기술이 아니라 ‘절제된 시스템 설계’의 문제입니다. 도구 접근을 통제하고, 컨텍스트를 지능적으로 관리하며, 런타임 구조를 재설계할 때 비로소 확장성과 성능을 동시에 확보할 수 있습니다.

앞으로 MCP가 엔터프라이즈 아키텍처의 핵심 요소로 자리 잡을수록, 토큰 관리 전략은 선택이 아닌 필수가 될 것입니다.

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10 strategies to reduce MCP token bloat