SkillMesh: 대규모 도구 카탈로그를 위한 MCP 호환 라우터로 컨텍스트 크기를 70% 감소

SkillMesh는 AI 에이전트를 위한 대규모 도구 및 스킬 카탈로그를 처리하도록 설계된 MCP 친화적 라우터입니다. 제작자는 모든 프롬프트에 전체 도구 카탈로그를 로드하는 것이 도구 선택 정확도를 떨어뜨리고 카탈로그가 커질수록 토큰 비용을 증가시킨다는 점을 확인했습니다.

SkillMesh 작동 방식

이 접근 방식은 선택적 컨텍스트 주입에 중점을 둡니다:

• 현재 쿼리에 대해 상위 K개의 관련 전문가 카드를 검색합니다
• 해당 카드만 에이전트의 컨텍스트에 주입합니다
• 카탈로그의 나머지 부분은 프롬프트에서 제외합니다

이는 많은 경우 컨텍스트 크기를 약 70% 줄이고, 에이전트가 프롬프트 팽창 없이 여러 도메인에 걸쳐 확장할 수 있도록 합니다.

현재 기능

SkillMesh는 현재 다음을 지원합니다:

• MCP 서버(skillmesh-mcp)를 통한 Claude 통합
• Codex 스킬 번들 통합
• 도구 호출 메타데이터의 OpenAI 스타일 함수 스키마

도구와 기능은 역할별로 설치되어 작업에 따라 관련 기능을 추가할 수 있습니다.

사용 예시

"판매 데이터 정리, 기준 모델 훈련, 차트 생성"과 같은 쿼리의 경우, SkillMesh는 전체 카탈로그를 로드하는 대신 관련된 데이터 처리, 머신러닝 및 시각화 전문가 카드로만 라우팅합니다.

설치 및 피드백

이 프로젝트는 SkillMesh에서 GitHub를 통해 이용할 수 있습니다. 제작자는 다음에 대한 피드백을 구하고 있습니다:

• 검색 품질 (올바른 도구를 선택하는지 여부)
• 레지스트리 형식 (새 도구 추가의 용이성)
• MCP 통합의 사용 편의성