MCP 서버는 Claude Code를 위한 최신 핵심 인프라입니다. GitHub 서버를 추가하기만 하면 에이전트가 풀 리퀘스트(PR)를 생성할 수 있습니다. 파일 시스템 서버를 추가하면 저장소 구조를 읽어옵니다. 데모는 마법처럼 보이지만, 아무도 보여주지 않는 것이 바로 '영수증(비용)'입니다.

비용은 도구가 만드는 API 호출에서 발생하는 것이 아닙니다. 도구 그 자체에서 발생합니다.

MCP 서버를 등록할 때마다 단순히 기능을 추가하는 것이 아닙니다. 컨텍스트 윈도우에 텍스트 블록을 추가하는 것이며, 이 블록은 매 턴마다 비용이 청구됩니다. 에이전트가 도구를 사용하든 안 하든, 그 존재 자체에 대해 비용을 지불해야 합니다. 서버가 연결되는 순간 계량기는 돌아가기 시작합니다.

사용하지도 않는 도구에 임대료를 내는 격

여기서 간과되는 메커니즘이 있습니다. MCP 서버의 각 도구 정의에는 이름, 설명, 그리고 모델에게 도구가 어떤 인자를 기대하는지 알려주는 JSON 스키마가 포함되어 있습니다. 이 전체 페이로드가 매 턴 시작 시 시스템 컨텍스트에 주입됩니다. 모델이 도구 호출 여부를 결정하려면 전체 카탈로그를 확인해야 하며, 그 가시성을 확보하는 비용은 사용자가 부담하게 됩니다.

도구당 오버헤드는 무시할 수 있는 수준이 아닙니다. 실제로 도구 정의 하나당 80에서 150개의 토큰을 소비합니다. 이는 10개의 도구를 노출하는 적당한 규모의 서버가 사용자가 문장 하나를 입력하기도 전에 조용히 800~1,500개의 토큰을 잡아먹는다는 것을 의미합니다. 당신은 연산 비용을 내는 것이 아니라, 선택권을 갖는 특권에 대한 비용을 내고 있는 것입니다.

이 비용이 어떻게 누적되는지 확인하기 위해 표준 20턴 세션을 기준으로 수치를 계산해 보았습니다.

MCP 서버를 로드하지 않으면 오버헤드는 0입니다. 컨텍스트 윈도우에는 대화 내용만 포함됩니다.

범위를 좁게 설정한 도구 3개가 포함된 커스텀 최소 서버를 로드하면, 턴당 180토큰의 세금이 붙습니다. 20턴 동안 총 3,600토큰이 사라집니다. 재앙적인 수준은 아니지만, 실제 비용입니다.

7개의 도구를 노출하는 인기 있는 파일 시스템 서버를 사용하면 이는 턴당 640토큰까지 치솟습니다. 동일한 세션 동안 연결을 유지하는 데만 12,800토큰을 태우게 됩니다. 아직 파일을 읽지도 않았고, 디렉터리 목록을 확인하지도 않았습니다. 단지 메뉴에 서버를 올려두었을 뿐입니다.

다음은 GitHub 서버입니다. 26개의 도구가 등록되어 있어 매 턴 3,100토큰을 쏟아붓습니다. 20번의 메시지를 주고받은 후, 오버헤드는 총 62,000토큰에 달합니다. Sonnet 4 가격 기준으로 이는 순수 컨텍스트 세금으로만 0.19달러입니다. 에이전트가 이슈 생성을 고려하기도 전에 오버헤드로만 19센트를 지불한 것입니다.

이 수치만 보면 작게 느껴질 수 있습니다. 하지만 그렇지 않습니다.

밤샘 에이전트 문제

이 문제가 뼈아프게 다가오는 지점은 장시간 실행되는 자율 루프입니다. Claude Code를 스스로 반복 작업을 수행하는 에이전트로 사용한다면, 턴당 세금은 잔혹하게 배가됩니다. GitHub 서버를 로드한 상태로 밤새 2,000턴 동안 실행되는 에이전트는 62,000토큰의 오버헤드가 아니라, 620만 토큰을 지불하게 됩니다.

이는 말 그대로 생산적인 일에는 아무것도 하지 않고 18.60달러를 쓴 셈입니다. 에이전트가 밤새 단 하나의 GitHub 도구도 건드리지 않고 잠만 잤을 수도 있습니다. 혹은 완전히 로컬 파일 안에서만 작업했을 수도 있습니다. 하지만 세션에 등록되어 있다는 이유만으로 2,000번의 모든 턴에 대해 26개의 GitHub 도구 정의에 대한 비용을 계속 지불해야 합니다.

반드시 명심해야 할 핵심은 '호call된 도구'가 아니라 '등록된 도구'에 대해 비용을 지불한다는 점입니다. 모델은 실제로 어떤 도구를 사용했는지 확인한 뒤 청구 금액을 깎아주지 않습니다. 서버가 연결되어 있다면, 매 사이클마다 전체 매니페스트가 컨텍스트에 다시 도입됩니다. 이것은 행동이 아닌, 가능성에 대한 턴당 세금입니다.

반복적인 코딩 에이전트, 테스트 하네스 또는 배치 리뷰 작업을 실행하는 개발자에게 이것은 소리 없는 예산 킬러입니다. 인간의 20턴 대화는 가볍습니다. 하지만 에이전트 루프가 200턴 또는 2,000턴이 되는 순간, 수학적 계산은 가혹해집니다.

비용을 통제하는 방법

MCP는 진정으로 유용합니다. 사용해야 합니다. 하지만 모든 세션에 고정적으로 붙여두는 장치가 아니라, 당면한 작업을 위해 켰다 껐다 하는 유틸리티처럼 취급하십시오.

설정을 프로젝트와 작업 범위로 제한하기

모든 서버를 기본적으로 전역 Claude Code 설정에 로드하지 마세요. 실제로 수행 중인 작업에 맞는 프로젝트 단위의 MCP 설정을 구축하십시오. 로컬 모듈을 리팩터링 중이라면 파일 시스템 서버 외에는 필요 없을 것입니다. 이슈를 분류 중이라면 해당 작업에만 GitHub 서버를 로드하고, 다시 로컬 개발로 돌아갈 때는 연결을 해제하십시오.

스마트폰에서 앱을 계속 켜두는 것과 같다고 생각하십시오. 한두 개는 괜찮습니다. 20개가 백그라운드에서 돌아가면 아무 이유 없이 배터리가 소모됩니다.

도구 수가 적은 서버 선호하기

모든 MCP 서버가 동일한 규율 하에 설계된 것은 아닙니다. 어떤 서버는 23개의 집중된 동작만 제공하는 간결한 인터페이스를 노출합니다. 반면, 어떤 서버는 2530개에 달하는 방대한 도구 목록을 제공하며, 그중 상당수는 실제로 호출할 일이 없습니다. 도구가 3개인 서버는 턴당 180토큰이 들 수 있지만, 도구가 26개인 서버는 3,100토큰이 들 수 있습니다. 이는 사용자에게 중요하지 않을 수도 있는 기능 차이에 비해 오버헤드가 17배나 급증하는 것입니다.

서버를 설치하기 전에 도구 매니페스트(tool manifest)를 확인하십시오. 만약 중복되는 작업이 수십 개 등록되어 있는데 정작 필요한 것은 하나뿐이라면, 설정을 축소하거나, 포크(fork)하거나, 더 가벼운 래퍼(wrapper)를 작성하는 것을 고려해 보세요. 제거할 수 있는 모든 도구 정의는 향후 모든 턴에서 직접적이고 영구적인 토큰 절감으로 이어집니다.

도구 설명 축소하기

도구당 80~150토큰 범위는 자연의 법칙이 아닙니다. 이는 설명과 스키마가 얼마나 장황한지에 따른 결과입니다. 400토큰에 달하는 비대한 설명은 80토큰짜리 설명보다 5배 많은 컨텍스트를 소비하며, 이 5배의 페널티는 매 턴마다 적용됩니다.

사용하는 서버를 감사(audit)하십시오. 만약 도구 설명이 마케팅 문구처럼 읽힌다면 다시 작성하십시오. 형용사를 줄이십시오. 스키마를 명확하게 설명하지 못하는 예시는 삭제하십시오. JSON을 간결하게 만드십시오. 모델은 도구가 무엇을 하는지 이해해야 하지만, 서론이 담긴 긴 문단까지 필요로 하지는 않습니다. 도구 정의를 코드처럼 다루십시오. 짧고 명확할수록 좋습니다.

핵심 요약

MCP는 Claude Code가 도달할 수 있는 범위를 확장합니다. 하지만 컨텍스트 윈도우를 공짜로 확장해 주지는 않습니다. 오버헤드는 결정론적이며, 반복적으로 발생하고, 도구의 실제 사용 여부와는 완전히 무관하게 발생합니다.

현재 작업에 필요한 서버만 로드하십시오. 작업이 끝나면 연결을 해제하십시오. 다른 의존성(dependency)을 감사하듯 도구 개수와 설명 길이를 감사하십시오. 규칙은 간단합니다. 특정 세션에서 도구가 가치를 더하지 않는다면, 토큰 비용을 늘려서도 안 됩니다.

출처 측정 및 방법론: Claude Code에 MCP 서버를 추가해 보았습니다 — 토큰 비용은 얼마나 들까요?

더 많은 엔지니어링 분석을 위해 GyaanSetu AI 학습 커뮤니티에 참여하세요: t.me/GyaanSetuAi