icm-graph-context-flow은(는) 무엇을 하나요?
2026년 최고의 토큰 효율적 AI 코딩 도구 – 로컬 메모리 및 MCP로 비용 90% 절감
개요
이 스킬은 로컬 메모리와 **MCP(Model Context Protocol)**를 사용하여 AI 코딩 에이전트의 토큰 소비를 획기적으로 줄입니다. 반복적인 컨텍스트 전송 대신, 그래프 기반 컨텍스트 흐름을 통해 에이전트가 세션 간 상태를 유지하고 재사용할 수 있어 비용을 최대 90% 절감할 수 있습니다.
지원 플랫폼
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- 기타 MCP 호환 AI 코딩 도구
주요 기능
- 로컬 메모리 저장소: 컨텍스트를 로컬에 저장하여 클라우드 전송 최소화
- 그래프 컨텍스트 흐름: 세션 간 상태를 그래프 구조로 연결
- MCP 통합: 표준 프로토콜을 통한 원활한 에이전트 통신
- 토큰 최적화: 불필요한 중복 데이터 제거
설치 방법
# 저장소 클론
git clone https://github.com/tuantranute-it/icm-graph-context-flow
cd icm-graph-context-flow
# 종속성 설치
npm install
# MCP 서버 설정
npm run setup-mcp
사용법
-
환경 변수 설정:
MCP_SERVER_PORT=8080 LOCAL_MEMORY_PATH=./memory -
MCP 서버 시작:
npm run start-mcp -
AI 에이전트에서 스킬 활성화 (예: Claude Code)
{ "skills": ["tuantranute-it/icm-graph-context-flow"] }
컨텍스트 명령어
context save <name>: 현재 컨텍스트를 로컬 메모리에 저장context load <name>: 저장된 컨텍스트를 로드context graph: 그래프 컨텍스트 흐름 시각화context clear: 현재 세션 컨텍스트 초기화
비용 절감 예시
| 작업 유형 | 기존 토큰 사용 | 이 스킬 사용 후 | 절감율 |
|---|---|---|---|
| 대규모 리팩토링 | 50,000 토큰 | 5,000 토큰 | 90% |
| 코드 리뷰 | 20,000 토큰 | 2,000 토큰 | 90% |
| 세션 복원 | 30,000 토큰 | 1,000 토큰 | 96% |
라이선스
MIT
기여
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