LSP2 Serena vs Graphify - AI 코딩 토큰을 줄이는 두 접근법 이 글에서 다루는 내용Serena MCP와 Graphify는 둘 다 AI 코딩 어시스턴트의 토큰 절감을 노리는 도구입니다. Claude Code·Cursor·Codex 같은 도구의 가장 큰 비용 발생 지점인 "코드 검색 단계의 토큰 폭발"을 다른 방식으로 풀어냅니다. Serena는 LSP 기반 실시간 인덱스로, Graphify는 사전 컴파일된 지식 그래프로 같은 문제를 푸는데, 두 접근의 강점과 약점은 정반대 방향입니다. 이 글은 두 도구의 정체부터 동작 방식·정확도·자료 범위·한계, 그리고 어떤 상황에 어느 쪽을 써야 하는지, 마지막으로 둘을 함께 쓰는 셋업까지 비교 표로 정리합니다. 기준 시점은 2026년 5월입니다.1. 한 줄 요약 - 정체와 패러다임항목Serena MCPGraphify한 줄 정체".. 2026. 5. 13. Claude Code 토큰 절약 시리즈 ① Serena MCP - 의미 기반 검색으로 토큰 폭발 막기 이 글에서 다루는 내용이 글은 Claude Code 토큰 절약 시리즈의 첫 편입니다. 가장 효과가 즉시 체감되는 도구인 Serena MCP를 다룹니다. Serena는 oraios 팀이 만든 오픈소스 MCP 서버로, 코드 베이스를 LSP(Language Server Protocol) 기반으로 다뤄 심볼 단위 의미 검색을 제공합니다. grep과 전체 파일 읽기를 대체해 같은 작업을 훨씬 적은 토큰으로 끝낼 수 있습니다. 이 글은 토큰이 빠지는 진짜 이유부터 Serena의 핵심 도구, UV 기반 설치, Claude Code 등록, 첫 프로젝트 온보딩, 그리고 토큰 절감이 일어나는 메커니즘까지 단계별로 정리합니다. 기준 시점은 2026년 5월입니다.1. 토큰이 빠지는 진짜 이유 - grep과 전체 파일 읽기Cl.. 2026. 5. 12. 이전 1 다음
