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V3 MCP Optimization

claude-flow v3의 MCP 서버 지연과 부하를 분석합니다. 연결 재사용, 도구 검색, 부하 분산, 통신 처리 개선과 성능 모니터링 구현을 지원합니다.

원문원문 설명 보기

MCP server optimization and transport layer enhancement for claude-flow v3. Implements connection pooling, load balancing, tool registry optimization, and performance monitoring for sub-100ms response times.

AI 평가70점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • MCP 시작과 응답 지연 원인 조사
  • 연결 재사용 및 유휴 연결 정리
  • 도구 검색과 요청 분산 개선
  • 지연과 오류 및 캐시 성능 모니터링

한국어 소개

할 수 있는 일

claude-flow v3의 MCP 서버에서 시작과 도구 실행 지연을 조사하고 개선 구현을 지원합니다. MCP는 AI와 외부 도구를 연결하는 방식입니다. 연결 재사용 관리, 이름으로 도구를 빠르게 찾는 색인, 여러 서버로의 부하 분산, 통신 일괄 전송과 압축을 다룹니다. 응답 시간, 오류율, 메모리 사용량, 캐시 이용 현황을 측정하는 구현 예시도 포함합니다.

이럴 때 유용합니다

도구 수가 늘어 검색이 느려지거나 요청마다 새 연결을 만드는 부담이 클 때 적합합니다. 측정 결과로 개선할 부분을 좁히고 구현과 모니터링을 함께 갖추려는 개발자를 위한 스킬입니다. 사용하지 않는 연결을 정리할 때도 활용합니다.

사용 예시

  • “MCP 서버 성능을 분석하고 지연 원인을 정리해 주세요.”
  • “연결 재사용과 연결 상태 모니터링을 구현해 주세요.”
  • “도구 검색과 부하 분산을 개선하고 응답 시간을 기록해 주세요.”

주의 사항

대상은 claude-flow v3의 MCP 서버 구현입니다. 코드 예시는 TypeScript와 @modelcontextprotocol/sdk를 사용합니다. 응답 시간의 95백분위수를 100ms 미만으로 만드는 등의 수치는 달성 목표이며 도입 후 성능을 보장하지 않습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호MCP 지연 원인과 연결 풀, 도구 색인 등의 개선 대상을 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
B일부 부족연결 풀 코드와 목표 수치는 있지만 참조하는 보조 처리의 구현은 없습니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
B일부 부족연결 생성과 종료를 다루지만 활성 연결에 미치는 영향을 확인하는 절차는 없습니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
B일부 부족claude-flow v3와 SDK를 사용하지만 설치 절차나 실행 환경 요구 사항은 없습니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 21일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md20.9 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

V3 MCP Optimization

What This Skill Does

Optimizes claude-flow v3 MCP (Model Context Protocol) server implementation with advanced transport layer optimizations, connection pooling, load balancing, and comprehensive performance monitoring to achieve sub-100ms response times.

Quick Start

# Initialize MCP optimization analysis
Task("MCP architecture", "Analyze current MCP server performance and bottlenecks", "mcp-specialist")

# Optimization implementation (parallel)
Task("Connection pooling", "Implement MCP connection pooling and reuse", "mcp-specialist")
Task("Load balancing", "Add dynamic load balancing for MCP tools", "mcp-specialist")
Task("Transport optimization", "Optimize transport layer performance", "mcp-specialist")

MCP Performance Architecture

Current State Analysis

Current MCP Issues:
├── Cold Start Latency: ~1.8s MCP server init
├── Connection Overhead: New connection per request
├── Tool Registry: Linear search O(n) for 213+ tools
├── Transport Layer: No connection reuse
└── Memory Usage: No cleanup of idle connections

Target Performance:
├── Startup Time: <400ms (4.5x improvement)
├── Tool Lookup: <5ms (O(1) hash table)
├── Connection Reuse: 90%+ connection pool hits
├── Response Time: <100ms p95
└── Memory Efficiency: 50% reduction

MCP Server Architecture

// src/core/mcp/mcp-server.ts
import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';

interface OptimizedMCPConfig {
  // Connection pooling
  maxConnections: number;
  idleTimeoutMs: number;
  connectionReuseEnabled: boolean;

  // Tool registry
  toolCacheEnabled: boolean;
  toolIndexType: 'hash' | 'trie';

  // Performance
  requestTimeoutMs: number;
  batchingEnabled: boolean;
  compressionEnabled: boolean;

  // Monitoring
  metricsEnabled: boolean;
  healthCheckIntervalMs: number;
}

export class OptimizedMCPServer {
  private server: Server;
  private connectionPool: ConnectionPool;
  private toolRegistry: FastToolRegistry;
  private loadBalancer: MCPLoadBalancer;
  private metrics: MCPMetrics;

  constructor(config: OptimizedMCPConfig) {
    this.server = new Server({
      name: 'claude-flow-v3',
      version: '3.0.0'
    }, {
      capabilities: {
        tools: { listChanged: true },
        resources: { subscribe: true, listChanged: true },
        prompts: { listChanged: true }
      }
    });

    this.connectionPool = new ConnectionPool(config);
    this.toolRegistry = new FastToolRegistry(config.toolIndexType);
    this.loadBalancer = new MCPLoadBalancer();
    this.metrics = new MCPMetrics(config.metricsEnabled);
  }

  async start(): Promise<void> {
    // Pre-warm connection pool
    await this.connectionPool.preWarm();

    // Pre-build tool index
    await this.toolRegistry.buildIndex();

    // Setup request handlers with optimizations
    this.setupOptimizedHandlers();

    // Start health monitoring
    this.startHealthMonitoring();

    // Start server
    const transport = new StdioServerTransport();
    await this.server.connect(transport);

    this.metrics.recordStartup();
  }
}

Connection Pool Implementation

Advanced Connection Pooling

// src/core/mcp/connection-pool.ts
interface PooledConnection {
  id: string;
  connection: MCPConnection;
  lastUsed: number;
  usageCount: number;
  isHealthy: boolean;
}

export class ConnectionPool {
  private pool: Map<string, PooledConnection> = new Map();
  private readonly config: ConnectionPoolConfig;
  private healthChecker: HealthChecker;

  constructor(config: ConnectionPoolConfig) {
    this.config = {
      maxConnections: 50,
      minConnections: 5,
      idleTimeoutMs: 300000, // 5 minutes
      maxUsageCount: 1000,
      healthCheckIntervalMs: 30000,
      ...config
    };

    this.healthChecker = new HealthChecker(this.config.healthCheckIntervalMs);
  }

  async getConnection(endpoint: string): Promise<MCPConnection> {
    const start = performance.now();

    // Try to get from pool first
    const pooled = this.findAvailableConnection(endpoint);
    if (pooled) {
      pooled.lastUsed = Date.now();
      pooled.usageCount++;

      this.recordMetric('pool_hit', performance.now() - start);
      return pooled.connection;
    }

    // Check pool capacity
    if (this.pool.size >= this.config.maxConnections) {
      await this.evictLeastUsedConnection();
    }

    // Create new connection
    const connection = await this.createConnection(endpoint);
    const pooledConn: PooledConnection = {
      id: this.generateConnectionId(),
      connection,
      lastUsed: Date.now(),
      usageCount: 1,
      isHealthy: true
    };

    this.pool.set(pooledConn.id, pooledConn);
    this.recordMetric('pool_miss', performance.now() - start);

    return connection;
  }

  async releaseConnection(connection: MCPConnection): Promise<void> {
    // Mark connection as available for reuse
    const pooled = this.findConnectionById(connection.id);
    if (pooled) {
      // Check if connection should be retired
      if (pooled.usageCount >= this.config.maxUsageCount) {
        await this.removeConnection(pooled.id);
      }
    }
  }

  async preWarm(): Promise<void> {
    const connections: Promise<MCPConnection>[] = [];

    for (let i = 0; i < this.config.minConnections; i++) {
      connections.push(this.createConnection('default'));
    }

    await Promise.all(connections);
  }

  private async evictLeastUsedConnection(): Promise<void> {
    let oldestConn: PooledConnection | null = null;
    let oldestTime = Date.now();

    for (const conn of this.pool.values()) {
      if (conn.lastUsed < oldestTime) {
        oldestTime = conn.lastUsed;
        oldestConn = conn;
      }
    }

    if (oldestConn) {
      await this.removeConnection(oldestConn.id);
    }
  }

  private findAvailableConnection(endpoint: string): PooledConnection | null {
    for (const conn of this.pool.values()) {
      if (conn.isHealthy &&
          conn.connection.endpoint === endpoint &&
          Date.now() - conn.lastUsed < this.config.idleTimeoutMs) {
        return conn;
      }
    }
    return null;
  }
}

Fast Tool Registry

O(1) Tool Lookup Implementation

// src/core/mcp/fast-tool-registry.ts
interface ToolIndexEntry {
  name: string;
  handler: ToolHandler;
  metadata: ToolMetadata;
  usageCount: number;
  avgLatencyMs: number;
}

export class FastToolRegistry {
  private toolIndex: Map<string, ToolIndexEntry> = new Map();
  private categoryIndex: Map<string, string[]> = new Map();
  private fuzzyMatcher: FuzzyMatcher;
  private cache: LRUCache<string, ToolIndexEntry>;

  constructor(indexType: 'hash' | 'trie' = 'hash') {
    this.fuzzyMatcher = new FuzzyMatcher();
    this.cache = new LRUCache<string, ToolIndexEntry>(1000); // Cache 1000 most used tools
  }

  async buildIndex(): Promise<void> {
    const start = performance.now();

    // Load all available tools
    const tools = await this.loadAllTools();

    // Build hash index for O(1) lookup
    for (const tool of tools) {
      const entry: ToolIndexEntry = {
        name: tool.name,
        handler: tool.handler,
        metadata: tool.metadata,
        usageCount: 0,
        avgLatencyMs: 0
      };

      this.toolIndex.set(tool.name, entry);

      // Build category index
      const category = tool.metadata.category || 'general';
      if (!this.categoryIndex.has(category)) {
        this.categoryIndex.set(category, []);
      }
      this.categoryIndex.get(category)!.push(tool.name);
    }

    // Build fuzzy search index
    await this.fuzzyMatcher.buildIndex(tools.map(t => t.name));

    console.log(`Tool index built in ${(performance.now() - start).toFixed(2)}ms for ${tools.length} tools`);
  }

  findTool(name: string): ToolIndexEntry | null {
    // Try cache first
    const cached = this.cache.get(name);
    if (cached) return cached;

    // Try exact match
    const exact = this.toolIndex.get(name);
    if (exact) {
      this.cache.set(name, exact);
      return exact;
    }

    // Try fuzzy match
    const fuzzyMatches = this.fuzzyMatcher.search(name, 1);
    if (fuzzyMatches.length > 0) {
      const match = this.toolIndex.get(fuzzyMatches[0]);
      if (match) {
        this.cache.set(name, match);
        return match;
      }
    }

    return null;
  }

  findToolsByCategory(category: string): ToolIndexEntry[] {
    const toolNames = this.categoryIndex.get(category) || [];
    return toolNames
      .map(name => this.toolIndex.get(name))
      .filter(entry => entry !== undefined) as ToolIndexEntry[];
  }

  getMostUsedTools(limit: number = 10): ToolIndexEntry[] {
    return Array.from(this.toolIndex.values())
      .sort((a, b) => b.usageCount - a.usageCount)
      .slice(0, limit);
  }

  recordToolUsage(toolName: string, latencyMs: number): void {
    const entry = this.toolIndex.get(toolName);
    if (entry) {
      entry.usageCount++;
      // Moving average for latency
      entry.avgLatencyMs = (entry.avgLatencyMs + latencyMs) / 2;
    }
  }
}

Load Balancing & Request Distribution

Intelligent Load Balancer

// src/core/mcp/load-balancer.ts
interface ServerInstance {
  id: string;
  endpoint: string;
  load: number;
  responseTime: number;
  isHealthy: boolean;
  maxConnections: number;
  currentConnections: number;
}

export class MCPLoadBalancer {
  private servers: Map<string, ServerInstance> = new Map();
  private routingStrategy: RoutingStrategy = 'least-connections';

  addServer(server: ServerInstance): void {
    this.servers.set(server.id, server);
  }

  selectServer(toolCategory?: string): ServerInstance | null {
    const healthyServers = Array.from(this.servers.values())
      .filter(server => server.isHealthy);

    if (healthyServers.length === 0) return null;

    switch (this.routingStrategy) {
      case 'round-robin':
        return this.roundRobinSelection(healthyServers);

      case 'least-connections':
        return this.leastConnectionsSelection(healthyServers);

      case 'response-time':
        return this.responseTimeSelection(healthyServers);

      case 'weighted':
        return this.weightedSelection(healthyServers, toolCategory);

      default:
        return healthyServers[0];
    }
  }

  private leastConnectionsSelection(servers: ServerInstance[]): ServerInstance {
    return servers.reduce((least, current) =>
      current.currentConnections < least.currentConnections ? current : least
    );
  }

  private responseTimeSelection(servers: ServerInstance[]): ServerInstance {
    return servers.reduce((fastest, current) =>
      current.responseTime < fastest.responseTime ? current : fastest
    );
  }

  private weightedSelection(servers: ServerInstance[], category?: string): ServerInstance {
    // Prefer servers with lower load and better response time
    const scored = servers.map(server => ({
      server,
      score: this.calculateServerScore(server, category)
    }));

    scored.sort((a, b) => b.score - a.score);
    return scored[0].server;
  }

  private calculateServerScore(server: ServerInstance, category?: string): number {
    const loadFactor = 1 - (server.currentConnections / server.maxConnections);
    const responseFactor = 1 / (server.responseTime + 1);
    const categoryBonus = this.getCategoryBonus(server, category);

    return loadFactor * 0.4 + responseFactor * 0.4 + categoryBonus * 0.2;
  }

  updateServerMetrics(serverId: string, metrics: Partial<ServerInstance>): void {
    const server = this.servers.get(serverId);
    if (server) {
      Object.assign(server, metrics);
    }
  }
}

Transport Layer Optimization

High-Performance Transport

// src/core/mcp/optimized-transport.ts
export class OptimizedTransport {
  private compression: boolean = true;
  private batching: boolean = true;
  private batchBuffer: MCPMessage[] = [];
  private batchTimeout: NodeJS.Timeout | null = null;

  constructor(private config: TransportConfig) {}

  async send(message: MCPMessage): Promise<void> {
    if (this.batching && this.canBatch(message)) {
      this.addToBatch(message);
      return;
    }

    await this.sendImmediate(message);
  }

  private async sendImmediate(message: MCPMessage): Promise<void> {
    const start = performance.now();

    // Compress if enabled
    const payload = this.compression
      ? await this.compress(message)
      : message;

    // Send through transport
    await this.transport.send(payload);

    // Record metrics
    this.recordLatency(performance.now() - start);
  }

  private addToBatch(message: MCPMessage): void {
    this.batchBuffer.push(message);

    // Start batch timeout if not already running
    if (!this.batchTimeout) {
      this.batchTimeout = setTimeout(
        () => this.flushBatch(),
        this.config.batchTimeoutMs || 10
      );
    }

    // Flush if batch is full
    if (this.batchBuffer.length >= this.config.maxBatchSize) {
      this.flushBatch();
    }
  }

  private async flushBatch(): Promise<void> {
    if (this.batchBuffer.length === 0) return;

    const batch = this.batchBuffer.splice(0);
    this.batchTimeout = null;

    // Send as single batched message
    await this.sendImmediate({
      type: 'batch',
      messages: batch
    });
  }

  private canBatch(message: MCPMessage): boolean {
    // Don't batch urgent messages or responses
    return message.type !== 'response' &&
           message.priority !== 'high' &&
           message.type !== 'error';
  }

  private async compress(data: any): Promise<Buffer> {
    // Use fast compression for smaller messages
    return gzipSync(JSON.stringify(data));
  }
}

Performance Monitoring

Real-time MCP Metrics

// src/core/mcp/metrics.ts
interface MCPMetrics {
  requestCount: number;
  errorCount: number;
  avgResponseTime: number;
  p95ResponseTime: number;
  connectionPoolHits: number;
  connectionPoolMisses: number;
  toolLookupTime: number;
  startupTime: number;
}

export class MCPMetricsCollector {
  private metrics: MCPMetrics;
  private responseTimeBuffer: number[] = [];
  private readonly bufferSize = 1000;

  constructor() {
    this.metrics = this.createInitialMetrics();
  }

  recordRequest(latencyMs: number): void {
    this.metrics.requestCount++;
    this.updateResponseTimes(latencyMs);
  }

  recordError(): void {
    this.metrics.errorCount++;
  }

  recordConnectionPoolHit(): void {
    this.metrics.connectionPoolHits++;
  }

  recordConnectionPoolMiss(): void {
    this.metrics.connectionPoolMisses++;
  }

  recordToolLookup(latencyMs: number): void {
    this.metrics.toolLookupTime = this.updateMovingAverage(
      this.metrics.toolLookupTime,
      latencyMs
    );
  }

  recordStartup(latencyMs: number): void {
    this.metrics.startupTime = latencyMs;
  }

  getMetrics(): MCPMetrics {
    return { ...this.metrics };
  }

  getHealthStatus(): HealthStatus {
    const errorRate = this.metrics.errorCount / this.metrics.requestCount;
    const poolHitRate = this.metrics.connectionPoolHits /
      (this.metrics.connectionPoolHits + this.metrics.connectionPoolMisses);

    return {
      status: this.determineHealthStatus(errorRate, poolHitRate),
      errorRate,
      poolHitRate,
      avgResponseTime: this.metrics.avgResponseTime,
      p95ResponseTime: this.metrics.p95ResponseTime
    };
  }

  private updateResponseTimes(latency: number): void {
    this.responseTimeBuffer.push(latency);

    if (this.responseTimeBuffer.length > this.bufferSize) {
      this.responseTimeBuffer.shift();
    }

    this.metrics.avgResponseTime = this.calculateAverage(this.responseTimeBuffer);
    this.metrics.p95ResponseTime = this.calculatePercentile(this.responseTimeBuffer, 95);
  }

  private calculatePercentile(arr: number[], percentile: number): number {
    const sorted = arr.slice().sort((a, b) => a - b);
    const index = Math.ceil((percentile / 100) * sorted.length) - 1;
    return sorted[index] || 0;
  }

  private determineHealthStatus(errorRate: number, poolHitRate: number): 'healthy' | 'warning' | 'critical' {
    if (errorRate > 0.1 || poolHitRate < 0.5) return 'critical';
    if (errorRate > 0.05 || poolHitRate < 0.7) return 'warning';
    return 'healthy';
  }
}

Tool Registry Optimization

Pre-compiled Tool Index

// src/core/mcp/tool-precompiler.ts
export class ToolPrecompiler {
  async precompileTools(): Promise<CompiledToolRegistry> {
    const tools = await this.loadAllTools();

    // Create optimized lookup structures
    const nameIndex = new Map<string, Tool>();
    const categoryIndex = new Map<string, Tool[]>();
    const fuzzyIndex = new Map<string, string[]>();

    for (const tool of tools) {
      // Exact name index
      nameIndex.set(tool.name, tool);

      // Category index
      const category = tool.metadata.category || 'general';
      if (!categoryIndex.has(category)) {
        categoryIndex.set(category, []);
      }
      categoryIndex.get(category)!.push(tool);

      // Pre-compute fuzzy variations
      const variations = this.generateFuzzyVariations(tool.name);
      for (const variation of variations) {
        if (!fuzzyIndex.has(variation)) {
          fuzzyIndex.set(variation, []);
        }
        fuzzyIndex.get(variation)!.push(tool.name);
      }
    }

    return {
      nameIndex,
      categoryIndex,
      fuzzyIndex,
      totalTools: tools.length,
      compiledAt: new Date()
    };
  }

  private generateFuzzyVariations(name: string): string[] {
    const variations: string[] = [];

    // Common typos and abbreviations
    variations.push(name.toLowerCase());
    variations.push(name.replace(/[-_]/g, ''));
    variations.push(name.replace(/[aeiou]/gi, '')); // Consonants only

    // Add more fuzzy matching logic as needed

    return variations;
  }
}

Advanced Caching Strategy

Multi-Level Caching

// src/core/mcp/multi-level-cache.ts
export class MultiLevelCache {
  private l1Cache: Map<string, any> = new Map(); // In-memory, fastest
  private l2Cache: LRUCache<string, any>; // LRU cache, larger capacity
  private l3Cache: DiskCache; // Persistent disk cache

  constructor(config: CacheConfig) {
    this.l2Cache = new LRUCache<string, any>({
      max: config.l2MaxEntries || 10000,
      ttl: config.l2TTL || 300000 // 5 minutes
    });

    this.l3Cache = new DiskCache(config.l3Path || './.cache/mcp');
  }

  async get(key: string): Promise<any | null> {
    // Try L1 cache first (fastest)
    if (this.l1Cache.has(key)) {
      return this.l1Cache.get(key);
    }

    // Try L2 cache
    const l2Value = this.l2Cache.get(key);
    if (l2Value) {
      // Promote to L1
      this.l1Cache.set(key, l2Value);
      return l2Value;
    }

    // Try L3 cache (disk)
    const l3Value = await this.l3Cache.get(key);
    if (l3Value) {
      // Promote to L2 and L1
      this.l2Cache.set(key, l3Value);
      this.l1Cache.set(key, l3Value);
      return l3Value;
    }

    return null;
  }

  async set(key: string, value: any, options?: CacheOptions): Promise<void> {
    // Set in all levels
    this.l1Cache.set(key, value);
    this.l2Cache.set(key, value);

    if (options?.persistent) {
      await this.l3Cache.set(key, value);
    }

    // Manage L1 cache size
    if (this.l1Cache.size > 1000) {
      const firstKey = this.l1Cache.keys().next().value;
      this.l1Cache.delete(firstKey);
    }
  }
}

Success Metrics

Performance Targets

  • Startup Time: <400ms MCP server initialization (4.5x improvement)
  • Response Time: <100ms p95 for tool execution
  • Tool Lookup: <5ms average lookup time
  • Connection Pool: >90% hit rate
  • Memory Usage: 50% reduction in idle memory
  • Error Rate: <1% failed requests
  • Throughput: >1000 requests/second

Monitoring Dashboards

const mcpDashboard = {
  metrics: [
    'Request latency (p50, p95, p99)',
    'Error rate by tool category',
    'Connection pool utilization',
    'Tool lookup performance',
    'Memory usage trends',
    'Cache hit rates (L1, L2, L3)'
  ],

  alerts: [
    'Response time >200ms for 5 minutes',
    'Error rate >5% for 1 minute',
    'Pool hit rate <70% for 10 minutes',
    'Memory usage >500MB for 5 minutes'
  ]
};

Related V3 Skills

  • v3-core-implementation - Core domain integration with MCP
  • v3-performance-optimization - Overall performance optimization
  • v3-swarm-coordination - MCP integration with swarm coordination
  • v3-memory-unification - Memory sharing via MCP tools

Usage Examples

Complete MCP Optimization

# Full MCP server optimization
Task("MCP optimization implementation",
     "Implement all MCP performance optimizations with monitoring",
     "mcp-specialist")

Specific Optimization

# Connection pool optimization
Task("MCP connection pooling",
     "Implement advanced connection pooling with health monitoring",
     "mcp-specialist")

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  • 출시 전 저장된 ADR 데이터 점검
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