컨텍스트 모드

컨텍스트 문제의 나머지 절반.

팀 전체에서 사용

문제

모든 MCP 도구 호출은 원시 데이터를 컨텍스트 창에 덤프합니다. Playwright 스냅샷 하나는 56 KB를 차지합니다. 20개의 GitHub 이슈는 59 KB입니다. 접근 로그 하나 — 45 KB. 30분 후, 컨텍스트의 40%가 사라집니다. 그리고 에이전트가 공간을 확보하기 위해 대화를 압축하면, 에이전트는 어떤 파일을 편집했는지, 어떤 작업이 진행 중인지, 마지막으로 요청한 것이 무엇인지 잊어버립니다. 게다가 에이전트는 불필요한 문구, 인사말, 장황한 설명에 출력 토큰을 낭비하며 양쪽의 컨텍스트를 모두 소모합니다.

컨텍스트 모드가 해결하는 방법

컨텍스트 모드는 이 문제의 네 가지 측면을 모두 해결하는 MCP 서버입니다:

1. 컨텍스트 저장 — 샌드박스 도구는 원시 데이터를 컨텍스트 창에서 제외합니다. 315 KB가 5.4 KB로 줄어듭니다. 98% 감소.
2. 세션 연속성 — 모든 파일 편집, git 작업, 작업, 오류, 사용자 결정을 SQLite에 추적합니다. 대화를 압축할 때, 컨텍스트 모드는 이 데이터를 다시 컨텍스트에 덤프하지 않고 FTS5로 이벤트를 색인하고 BM25 검색을 통해 관련된 것만 가져옵니다. 모델은 사용자가 중단한 지점에서 정확히 이어집니다. --continue를 하지 않으면 이전 세션 데이터는 즉시 삭제되며, 새 세션은 깨끗한 상태로 시작됩니다.
3. 코드로 사고하기 — LLM은 분석을 프로그래밍해야 하며, 계산하지 않아야 합니다. 컨텍스트에 50개의 파일을 읽어 함수 수를 세는 대신, 에이전트가 그 수를 세는 스크립트를 작성하고 `consol

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.