[AI] 토큰 사용량을 줄이는 방법, Serena MCP

 

[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리

ㅁ 들어가며

유튜브 영상인  퀄리티와 토큰절약을 한번에. Serena MCP를 소개합니다.은 Serena MCP라는 AI 개발 도구를 활용해, 실제 프로그래밍 작업에서 토큰 사용량을 줄이는 방법을 시연하며 설명하였다. 주된 프로젝트 예시로 MBTI 검사 사이트를 개발하며 MCP를 사용할 때의 장점과 토큰 절약 효과를 실습 중심으로 보여주었다. 실질적으로 20% 감소 효과가 있었다.

 

ㅁ 동영상 목차

00:00 인트로

00:11 Serena MCP 소개

00:36 Serena MCP의 장점

01:28 클로드코드 사용량 확인 MCP 설치

02:48 MBTI 검사 사이트 확인 및 수정하기

03:43 Serena MCP 설치하기

04:24 Serena MCP가 설치된 상태에서 MBTI 개발하기

05:19 MBTI 검사 사이트 확인 및 수정하기 : Serena MCP 토큰 절약 결과

05:56 결론

 

ㅁ Serena MCP란?

• AI 코딩 시 코드의 의미와 논리 관계를 구조적으로 분석해, 필요한 부분만 똑똑하게 찾아 수정하는 MCP(Model Context Protocol)이다.
• 기존 ‘텍스트 검색’ 기반 AI 코드 분석과 달리, 함수·모듈 단위로 정확히 위치를 집어줘 환각(잘못된 결과)도 줄여준다.
• 무료이고 다수 IDE(비주얼 스튜디오 코드, 인텔리제이 등)와 연동 가능, 다양한 프로그래밍 언어 지원.

ㅁ 토큰 절약 효과

• 작은 프로젝트에서는 최소 수준의 차이만 느껴졌지만,
• 컨텍스트가 방대해질수록(예: 대형 서비스, 다수 모듈) 토큰 사용량 절감 효과가 뚜렷하게 커질 것으로 예상.
• 실제 시연에서는 MBTI 사이트를 MCP 없이/사용해서 개발하며, 각 과정별 토큰 사용량과 결과물을 비교.

ㅁ 실습 흐름

• MBTI 사이트 개발: 프롬프트 입력 → 답변→ 완료된 디자인 확인
• 토큰 사용량 비교: 일반 구현 대비 MCP 도입 시 약 10% 절감(반복 수정, 기능 개선할수록 절감폭 증가)
• 디자인 완성도도 MCP 적용 후 좀 더 깔끔하고 기능적으로 고도화됨을 확인.

ㅁ 개발자 실전 팁

• 토큰 절약·환각 방지를 원하는 AI 활용 개발자에게 실질적 도움이 됨.
• 프로젝트 규모가 클수록 효과 커지므로, 대형 레거시, 멀티모듈 서비스에 적극 추천.
• 명확한 함수 단위 검색/수정 기능으로 생산성·정확성 모두 개선 가능.
• 반복 개발, 지속적 코드 수정이 빈번한 서비스에서 효율성↑.
• 커뮤니티나 실제 피드백 공유를 통해 더욱 다양한 사례/효과 파악 가능.

 

ㅁ 이 영상이 개발자에 필요한 이유는?

주요 포인트	설명
토큰 비용 절감	AI 코드 작업에서 반복적 맥락 불러오기, 수정 시 토큰 낭비↓. 예산관리 효과
코드 분석 정확도	의미 기반 검색으로, 함수·클래스 단위 정확 위치 확인. “환각” 방지
대형 프로젝트 적용성	컨텍스트 많은 서비스일수록 절감폭↑. 레거시, 멀티 모듈 환경에서 강점
생산성과 품질 동시 향상	코드 검색 효율·디자인 완성도·작업 속도 모두 향상(영상 테스트 시)

 

ㅁ 도구 설치

http://github.com/Maciek-roboblog/Claude-Code-Usage-Monitor

ㅇ 토큰 사용량 확인

 

# 설치
brew install uv

# 실행
uv run serena start-mcp-server

 

ㅁ 마무리

개발자로서 Serena MCP는 단순 비용 절감 뿐 아니라, 실제 코드 품질/AI 기반 개발의 생산성 향상의 효과가 있었다. 반복적 개발, 대형 코드베이스 관리, 환각 최소화와 같은 이슈를 고민한다면 꼭 도입을 검토할 가치가 있다.