Claude Code, 메모리 관점에서 mcp 바라보기

모든 MCP를 켜둔 채 작업하던 습관

개인이 만들어놓은 mcp를 포함, notion 이나, coolify, obsidian, google analytics, google search console, playwright, grafana, 뿐만 아니라 기타 ui에 도움을 받기 위해 연결한 mcp를 포함해서 저는 Claude Code를 구동시킬때 작업을 하다가 쓰일 수 있다는 이유로 다 활성화를 해놓고 작업을 했었습니다.

제가 가지고 있는 컴퓨터는 맥북이고, 메모리는 32GB 입니다. 적지 않은 사양임에도 불구하고, 그냥 평상시 작업하는 것들을 띄운 채로, 가용되고 있는 메모리를 확인해보면, 25GB를 쓰고 있다고 확인해볼 수 있었습니다. 영상, 이미지 편집 같은 작업을 하는 것도 아니라서, 제 상식선에서는 사실 코드 작업에 불과한 제 작업이 이렇게나 기본적으로 메모리를 잡아먹고 있는 것이 이해가 안 됐습니다.

로컬 맥북에서 OOM을 처음 마주한 순간

웹서버를 운영하다 보면 당연히 제한된 서버 스펙에 의해서 CPU가 안녕한지, 메모리가 안녕한지를 종종 신경써야 했습니다. 로컬 맥북의 경우에는 웹서버에 비해 스펙이 짱짱하기 때문에 그럴 필요성을 못 느꼈었는데요. AI 에게 테스트를 병렬적으로 돌리게 한다거나, 대화 세션을 5-6개를 동시에 띄워서 무거운 작업들을 진행하게 되면, 맥북 역시도 Out Of Memory가 발생할 수 밖에 없는 사실을 겪게 되고 말았습니다.

맥북도 많은 일을 시키면 발열이 발생하고, 그마저도 쿨링이 안되면 그 조용하던 맥북도 열을 빼기 위한 팬 돌아가는 소리가 들립니다. 적지 않은 금액을 주고 산 개인 맥북인데, AI 작업을 이렇게 지속하다가는 수명을 좀더 빨리 깎아먹는 것은 아닐지 걱정이 됐습니다. 이미 지나간 일은 어쩔 수 없다고 생각하지만, 맥북의 수명이 짧아지는 것과 별개로, 메모리를 평상시에 제가 많이 잡아먹으며 일을 한다는 것은 문제가 됐습니다. 저는 좀더 병렬적으로 작업을 할 준비가 되어 있는데, 그렇게 작업을 하다가 맥북이 멈추기라도 한다면 흐름도 끊기고 오히려 생산성도 떨어지는 문제는 불편했고, 해결하는 게 맞다고 생각했습니다.

MCP가 차지하는 메모리, 단순 계산만 해봐도

AI가 agent를 이용해서 e2e test를 하는 것도 꽤나 메모리를 잡아먹는다는 것을 알게 돼서 조금은 순차적으로 처리할 수 있게 조치했는데, 그 다음으로 처리해야할 문제는 mcp 였습니다. mcp도 기본적으로 각 프로세스 마다 100에서 200mb 메모리를 잡아먹는데, 최대 200mb 라고 가정하고 대화 세션 5개만 열어도 벌써 1GB를 소진해버린다는 것을 단순 계산으로 알 수 있습니다.

여기에 활성화된 mcp가 한두 개가 아니라는 점을 곱해보면, 단순히 "32GB라 여유롭다"는 감각이 얼마나 안일했는지가 보입니다.

해결책: 세션별 alias로 MCP를 미리 골라 켜기

AI로 찾아보니, mcp를 필요할 때 알아서 처음엔 다 꺼져서 비활성화되어 있는 상태에서 필요할 때만 활성화 하고 다시 끌 수 있는 구조가 되었으면 좋으련만, 현재는 그렇게 할 수 없다고 합니다. 그러니, 결과적으로는 그 대화세션에서 활용할만한 mcp가 무엇인지를 미리 상정해서 그 mcp만 활성화 해서 작업을 이어가는 게 메모리를 효율적으로 쓸 수 있는 방법이 됩니다.

저는 Claude Code를 alias를 활용해서 작업을 하고 있습니다. 여러가지 추가적인 옵션을 활성화 해서 작업을 해야하기 때문입니다. 이 alias를 좀더 세분화 하게 됐습니다. 그러니까, 기존 alias는 가장 최소한으로 필요한 mcp 설정을 남긴 채로, 앞서 말씀드린대로, 특정 mcp 활용이 필요한 mcp는 그 mcp를 추가로 활성화할 수 있는 alias로 선언해서 사용하는 방식입니다. alias는 단축키와 같기에, 최대한 짧게 선언해서 쓰고 있고, 기본은 cc, 이 블로그 mcp를 연결한 대화 세션으로 작업을 진행해야하는 경우에는 suffix 방식으로, cc-blog, 이런 식으로 여러가지로 세분화 하여 설정을 진행하게 됐습니다.

로컬에서도 결국 자원을 따져가며 일해야 한다는 것

이조치 이후에 작업을 하게 되면 과연 저는 얼마나 더 생산성 있게 병렬적으로 더 많은 여러개의 대화 세션을 열어놓고 작업을 하게 될지는 모르겠습니다. 어쨌거나, 로컬에서도 작업을 할 때에는 CPU와 메모리를 따져가며 작업을 고려해야하고, 그 필요성에 의해 어떠한 조치를 나름대로 할 수 있는 상황이라 감사하게 생각해야겠습니다.