컨텍스트 엔지니어링, MCP, Agent Skills: 2026년 하반기에 무엇을 어디에 쓰는가
MCP는 2026년 초 '토큰 낭비'라는 비판을 받았지만 7월 28일 무상태(stateless) 개정으로 다시 자리를 잡았고, Agent Skills가 '작업 방법'을 담는 계층으로 자리 잡았습니다. 셋의 역할 분담과 AX 설계에서의 선택 기준을 정리했습니다.
2025년 중반부터 숙련된 AI 엔지니어들은 프롬프트 문구가 더는 병목이 아니라는 걸 알게 됐습니다. 문제는 매 턴마다 어떤 파일, 어떤 도구 정의, 어떤 대화 이력, 어떤 사실을 넣을지였습니다. 이 문제의 이름이 '컨텍스트 엔지니어링'입니다. Anthropic의 정의를 빌리면 '원하는 결과의 확률을 최대화하는 가장 작은 고신호 토큰 집합을 찾는 일'입니다. 모든 프런티어 모델이 컨텍스트가 길어질수록, 창이 차기 훨씬 전부터 나빠진다는 관찰이 배경에 있습니다.
MCP: 비판, 반등, 그리고 7월 개정
2026년 초 MCP(Model Context Protocol)는 조롱거리에 가까웠습니다. 설정이 번거롭고, 서버 몇 개만 붙여도 도구 스키마가 수만 토큰을 차지해 모델이 추론을 시작하기도 전에 예산을 쓴다는 지적이었습니다. CLI 직접 호출이 200토큰이면 되는 일을 왜 수만 토큰으로 하느냐는 것이죠. 그럼에도 채택은 늘었고, 7월 28일 유지관리자들은 프로토콜 계층을 무상태로 만드는 큰 개정을 확정했습니다. 인가 추가 이후 가장 큰 변경이라는 평가입니다. 교훈은 분명합니다. MCP는 '살아 있는 시스템에 접근하는 표준'으로 쓰되, 도구 수는 OpenAI 권고처럼 에이전트당 20개 미만, 가능하면 10개 안쪽으로 유지해야 합니다.
Agent Skills: 방법을 담는 계층
MCP 서버가 '접근'을 주면 Skills는 '방법'을 줍니다. 어떤 순서로, 어떤 관례로, 언제 어떤 도구를 부르고 결과를 어떻게 처리하는지를 담은 이식 가능한 지침입니다. 벡터 DB가 '큰 데이터의 의미 검색'이라면 셋은 서로 대체재가 아니라 다른 층입니다. 실무에서는 스크립트와 CLI 사용법을 Skills로 적어 MCP 서버 일부를 대체하는 흐름도 있습니다. 컨텍스트를 디스크로 내리고(계획 파일, 도구 출력 캐시) 하위 에이전트로 격리해 창을 얇게 유지하는 패턴이 함께 퍼졌습니다.
노벤티스의 선택 기준
- 실시간 상태가 필요한가: 그렇다면 MCP. 아니면 CLI·스크립트와 Skills로 충분한 경우가 많다.
- 도구가 10개를 넘는가: 넘으면 역할별 하위 에이전트로 쪼갠다. 한 에이전트가 모든 것을 들고 있으면 정확도가 떨어진다.
- 사람이 검토해야 하는가: 검토 지점을 컨텍스트가 아니라 제어 흐름에 둔다. '조심하라'는 프롬프트는 가드레일이 아니다.
- 비용을 재고 있는가: 턴당 토큰과 도구 호출 수를 기록한다. 컨텍스트 엔지니어링은 결국 예산 관리다.