1. MCP(Model Context Protocol)와 RubyMine의 통합 방식
MCP는 AI 애플리케이션이 외부 클라이언트와 원활하게 통신할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 표준입니다. IntelliJ 기반의 IDE인 RubyMine은 자체적인 MCP 서버를 내장하고 있어, JetBrains AI Assistant나 Claude Code와 같은 도구가 프로젝트 데이터에 직접 접근할 수 있게 합니다. 특히 RubyMine 2025.3에서는 Rails 전용 도구 세트를 추가하여, 모델이 소스 코드의 원시 텍스트를 직접 검색하는 대신 IDE가 분석한 구조화된 Rails 데이터를 활용할 수 있도록 개선되었습니다. 이를 통해 모델은 컨트롤러, 뷰, 모델 간의 관계를 더 정확하게 파악할 수 있습니다.
2. 컨텍스트 윈도우 제한과 페이지네이션 전략
대규모 Rails 애플리케이션(예: GitLab)은 수백 개의 모델, 뷰, 컨트롤러를 포함하고 있어, 이를 한꺼번에 모델에 전달하면 컨텍스트 윈도우 제한을 초과하게 됩니다. 이를 해결하기 위해 RubyMine은 데이터를 청크 단위로 나누어 가져오는 페이지네이션을 도입했습니다. * 오프셋 기반 페이지네이션: 데이터셋의 시작점부터 특정 위치까지의 항목을 요청하는 방식입니다. * 캐싱 및 스냅샷: 데이터가 빈번하게 변하는 환경에서는 커서 기반이 유리하지만, RubyMine은 프로젝트 상태의 스냅샷과 캐시를 활용하므로 오프셋 방식을 채택했습니다. 캐시 키를 통해 데이터의 일관성을 검증하며, 모델은 필요에 따라 이전 페이지를 다시 요청할 수 있습니다.
3. 도구 호출 제한 및 서버 측 필터링의 중요성
대부분의 AI 어시스턴트는 무한 루프 방지를 위해 연속적인 도구 호출 횟수를 제한합니다(예: 15회). 만약 데이터가 20페이지에 달한다면 모델은 모든 데이터를 탐색하기 전에 차단될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 RubyMine은 강력한 서버 측 필터링 기능을 제공합니다.
* 정교한 필터 매개변수: partiality_filter, controller_filter, path_filters 등을 통해 모델이 필요한 데이터만 정밀하게 타격하여 요청할 수 있게 합니다.
* 효율성 극대화: 필터링을 통해 검색 범위를 좁히면 컨텍스트 공간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 도구 호출 횟수도 획기적으로 줄일 수 있어 AI의 응답 속도와 정확도가 향상됩니다.
4. LLM 친화적인 도구 설계 및 에러 처리
단순히 기능을 제공하는 것을 넘어, 모델이 도구를 올바르게 사용하도록 유도하는 설계가 필수적입니다. * 명확한 복구 메시지: 에러 발생 시 단순히 실패를 알리는 것이 아니라, “페이지 번호는 1에서 3 사이여야 합니다”와 같이 구체적인 해결책을 제시하여 모델의 불필요한 재시도를 방지합니다. * 구조화된 스키마와 설명: JSON 스키마 내에 인간이 읽을 수 있는 설명과 구체적인 사용 예시(예: FQN 필터링 패턴)를 포함하여 모델이 도구의 우선순위와 데이터 해석 방법을 명확히 이해하도록 돕습니다. * 도구 개수 최적화: 클라이언트마다 지원하는 최대 도구 개수가 다르므로, 필수적인 기능 위주로 도구 세트를 콤팩트하게 유지하여 다른 MCP 서버와의 호환성을 높였습니다.