Claude Code 스킬과 설정을 DB로 옮기기: 어느 기기에서나 같은 하네스
Claude Code로 일을 오래 하다 보면 /.claude 폴더가 점점 무거워집니다. 저는 스킬 26개와 설정 7개가 컴퓨터 한 대의 폴더 안에 쌓여 있었습니다. 블로그 문체 규칙, 메일 초안을 만드는 절차, 앱 출시 순서처럼 몇 달에 걸쳐 고쳐 온 것들입니다.
Claude Code로 일을 오래 하다 보면 /.claude 폴더가 점점 무거워집니다. 저는 스킬 26개와 설정 7개가 컴퓨터 한 대의 폴더 안에 쌓여 있었습니다. 블로그 문체 규칙, 메일 초안을 만드는 절차, 앱 출시 순서처럼 몇 달에 걸쳐 고쳐 온 것들입니다.
고객사 웹서비스에 AI 기능을 붙이자는 이야기가 나오면 요즘은 "MCP 서버부터 만들자"는 말이 같이 나옵니다. 그런데 구조를 그려 보면, 우리 서비스 안에서 우리 챗봇이 우리 API 키로 모델을 부르는 경우에는 MCP 서버가 할 일이 없습니다.
Anthropic이 처음 내놓은 Postgres MCP 서버의 README에는 이렇게 적혀 있었습니다.
에이전트에게 회사의 배포 절차를 가르치고 싶다고 해 보겠습니다. 가장 쉬운 방법은 시스템 프롬프트에 절차를 적는 것입니다. 그런데 배포 절차 옆에 문서 작성 규칙, 코드 리뷰 기준, 장애 대응 순서까지 적다 보면 시스템 프롬프트가 수만 토큰이 됩니다. 배포와 상관없는 질문을 할 때도 그 전부가 매번 컨텍스트를 차지합니다.
Claude는 Gmail, Google Drive, Slack 같은 커넥터를 기본으로 제공합니다. 하지만 쓰고 싶은 서비스가 목록에 없다면 직접 등록할 수 있습니다. 커스텀 커넥터를 붙이면 대화 도중에 그 서비스의 기능을 바로 호출할 수 있습니다.
AI를 잘 쓰는 핵심은 좋은 모델을 고르는 것만이 아닙니다. 모델에게 어떤 정보를 주고, 어떤 도구를 연결하고, 결과를 어떻게 검증할지까지 설계해야 실제 업무에 도움이 됩니다.