앤스로픽 MCP 툴 서치: 클로드 코드의 '토큰 낭비' 85% 줄였다

AI 에이전트가 더 이상 '설명서'를 읽느라 기억력을 낭비하지 않는다. 앤스로픽(Anthropic)이 자사의 AI 에이전트 코딩 도구인 클로드 코드(Claude Code)의 성능을 비약적으로 높여줄 새로운 업데이트를 발표했다. 핵심은 도구 사용 시 발생하는 데이터 부하를 획기적으로 줄인 MCP 툴 서치(MCP Tool Search) 기능이다.

앤스로픽 MCP 툴 서치가 해결한 '스타트업 택스'

기존의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 시스템에서는 AI 에이전트가 특정 작업을 수행하기 전, 연결된 모든 도구의 정의를 미리 읽어야 했다. 이 과정에서 발생하는 '스타트업 택스(Startup Tax)'는 상당했다. 앤스로픽의 기술진 타리크 시히파르(Thariq Shihipar)에 따르면, 일부 사용자는 단 한 줄의 명령어를 입력하기도 전에 67,000개 이상의 토큰을 도구 설명에 소모해야 했다. 이는 전체 200,000 토큰 한도의 약 33%에 달하는 수치다.

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게으른 로딩으로 구현한 85%의 토큰 절감

새롭게 도입된 MCP 툴 서치는 현대 소프트웨어 공학의 '게으른 로딩(Lazy Loading)' 방식을 채택했다. 시스템은 도구 설명이 컨텍스트의 10%를 초과할 경우, 모든 정의를 불러오는 대신 가벼운 검색 인덱스를 로드한다. 사용자가 특정 동작을 요청할 때만 필요한 도구 정의를 동적으로 가져오는 방식이다.

성능 향상은 숫자로 증명된다. 앤스로픽의 내부 테스트 결과, 토큰 소모량은 134,000개에서 5,000개로 급감했다. 불필요한 정보가 줄어들자 모델의 집중도도 높아져 Opus 4.5 모델의 정확도는 기존 79.5%에서 88.1%로 상승했다.