Sequential Thinking MCP: AI의 구조화된 사고 프로세스

작성일: 2025-10-26
태그: MCP, Claude Desktop, AI Reasoning, Sequential Thinking, Problem Solving
난이도: 초급~중급

들어가며

imprun.dev는 Kubernetes 기반 서버리스 Cloud Function 플랫폼입니다. 복잡한 아키텍처 설계, 버그 디버깅, 성능 최적화 등 다단계 사고가 필요한 문제를 자주 마주합니다.

우리가 마주한 문제:

// Claude에게 질문: "Application 모듈 성능을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?"
// 답변: "다음과 같이 개선할 수 있습니다..."
// → 한 번에 여러 방법 제시
// → 각 방법의 트레이드오프 설명 부족
// → 단계별 검증 과정 없음

전통적인 AI 답변의 한계:

• ❌ 일직선 답변: 한 번에 최종 답변 제시
• ❌ 수정 불가: 중간에 잘못된 추론이 있어도 계속 진행
• ❌ 맥락 손실: 복잡한 문제에서 초기 조건 망각
• ❌ 대안 미탐색: 하나의 해결책만 제시

Sequential Thinking MCP 도입 후:

• ✅ 단계별 사고: 문제를 작은 단계로 분해
• ✅ 반복적 개선: 잘못된 추론 발견 시 되돌아가서 수정
• ✅ 다중 경로 탐색: 여러 접근법 비교 검토
• ✅ 맥락 유지: 각 단계의 결론을 다음 단계에 전달

이 글은 Anthropic 공식 Sequential Thinking MCP를 설치하고, 실전에서 활용하는 방법을 공유합니다.

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Part 1: Sequential Thinking MCP란?

Sequential Thinking의 개념

Sequential Thinking은 복잡한 문제를 순차적 단계로 분해하여 해결하는 AI 사고 프레임워크입니다.

graph TD
    Start[문제 인식] --> T1[Thought 1: 문제 분해]
    T1 --> T2[Thought 2: 첫 번째 접근법]
    T2 --> T3{올바른 방향?}
    T3 -->|No| T4[Thought 3: 접근법 수정]
    T3 -->|Yes| T5[Thought 4: 다음 단계]
    T4 --> T5
    T5 --> T6[Thought 5: 해결책 검증]
    T6 --> Answer[최종 답변]

핵심 특징:

특징	설명	효과
Thought Sequence	각 사고 단계를 명시적으로 기록	추론 과정 투명화
Revision	잘못된 단계로 되돌아가 수정	오류 조기 발견
Branching	여러 접근법을 동시 탐색	최적 해결책 선택
Context Retention	이전 단계 결론 유지	맥락 손실 방지

전통적 답변 vs Sequential Thinking

예시: "MongoDB ReplicaSet의 Replication Lag를 줄이려면?"

// 전통적 답변 (일직선)
Claude: "다음 3가지 방법이 있습니다:
1. Secondary 리소스 증설
2. Oplog 크기 증가
3. 무거운 쿼리 최적화

각각의 장단점은..."

// Sequential Thinking (단계별 사고)
Claude:
[Thought 1] 먼저 Replication Lag의 근본 원인을 파악해야 합니다.
- 네트워크 대역폭 부족?
- Secondary CPU/Disk I/O 부족?
- Oplog 크기 부족?

[Thought 2] imprun.dev 환경을 고려하면:
- 네트워크: Kubernetes 내부 통신 (10Gbps)
- Secondary 리소스: CPU 200m, 메모리 512Mi
→ 리소스 부족이 원인일 가능성 높음

[Thought 3] 그런데 잠깐, 실제 사용률을 확인해야 합니다.
→ 접근법 수정: 먼저 모니터링 메트릭 확인 필요

[Thought 4] 메트릭 확인 후:
- Secondary CPU: 85% 사용 중
- 무거운 집계 쿼리가 Secondary에서 실행 중
→ 근본 원인: 집계 쿼리

[Thought 5] 최종 해결책:
1. 무거운 집계는 별도 Analytics DB로 이동 (즉시 적용)
2. Secondary 리소스 증설 (장기 계획)
→ 1번이 비용 대비 효과 높음

차이점:

• ✅ 문제의 근본 원인부터 파악
• ✅ 환경 컨텍스트 고려
• ✅ 중간에 접근법 수정
• ✅ 우선순위와 트레이드오프 명시

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Part 2: 설치 및 트러블슈팅

기본 설치 방법

# Sequential Thinking MCP 추가
$ claude mcp add sequential-thinking -- npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

✅ MCP server 'sequential-thinking' added successfully
📝 Configuration saved to ~/.claude.json

생성된 설정 (~/.claude.json):

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    }
  }
}

문제 1: MCP 서버 연결 실패

# Claude Desktop에서 확인
설정 → Developer → MCP Servers
❌ sequential-thinking (failed)

또는 /mcp 명령어로 확인:

/mcp

MCP Servers:
- serena: connected ✅
- sequential-thinking: failed ❌

원인: npx -y는 매번 패키지를 다운로드하려고 시도하는데, 네트워크 지연이나 npm 레지스트리 이슈로 실패할 수 있음

해결 방법: 전역 설치 후 재등록

# 1. 패키지 전역 설치
$ npm install -g @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

added 45 packages in 3s
✅ Installed globally

# 2. 설치 확인
$ which sequential-thinking
# Windows: where sequential-thinking
C:\Users\<username>\AppData\Roaming\npm\sequential-thinking.cmd

# 3. MCP 서버 재등록 (전역 설치 경로 사용)
$ claude mcp remove sequential-thinking
$ claude mcp add sequential-thinking -- sequential-thinking

✅ MCP server 'sequential-thinking' updated successfully

수정된 설정 (~/.claude.json):

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "type": "stdio",
      "command": "sequential-thinking",
      "args": []
    }
  }
}

Claude Desktop 재시작 후 확인:

/mcp

MCP Servers:
- serena: connected ✅
- sequential-thinking: connected ✅

문제 2: Windows 환경에서 경로 오류

# 에러 메시지
Error: Cannot find module 'sequential-thinking'

해결책: Node.js 경로 확인

# Node.js 전역 모듈 경로 확인
$ npm config get prefix
C:\Users\<username>\AppData\Roaming\npm

# PATH에 추가되어 있는지 확인
$ echo $PATH | grep npm
# Windows: echo %PATH% | findstr npm

# 없다면 시스템 환경 변수에 추가:
# C:\Users\<username>\AppData\Roaming\npm

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Part 3: 실전 활용

사용 방법

Sequential Thinking MCP는 도구로 명시적으로 호출할 수도 있지만, 자동으로 활성화되도록 Claude가 판단할 수도 있습니다.

명시적 요청:

"Sequential Thinking을 사용해서 이 문제를 분석해줘"

또는 복잡한 문제 제시 시 자동 활성화:

"MongoDB ReplicaSet에서 Replication Lag가 발생하는 근본 원인을 찾고,
단계별로 해결 방법을 제시해줘. 각 단계마다 트레이드오프도 설명해줘."

활용 사례 1: 아키텍처 설계

질문: "imprun.dev의 Function 실행 성능을 10배 개선하려면?"

Sequential Thinking 응답:

[Thought 1/8] 현재 아키텍처 이해
- Function 실행 시 Kubernetes Pod 동적 생성
- 평균 Cold Start 시간: 3초
- 목표: 10배 개선 → 300ms

[Thought 2/8] 병목 지점 식별
- Pod 생성: 2초
- 컨테이너 이미지 풀: 0.8초
- Function 초기화: 0.2초
→ 주 병목: Pod 생성 + 이미지 풀

[Thought 3/8] 접근법 1: Pod Warm Pool
- Pre-warmed Pod 미리 생성
- 장점: Cold Start 제거
- 단점: 리소스 낭비

[Thought 4/8] 잠깐, 비용 고려 필요
- Warm Pool 크기 = 활성 사용자 수 × 평균 Function 수
- imprun.dev: 100 users × 5 functions = 500 Pods
- 비용: 월 $2000+
→ 접근법 재검토 필요

[Thought 5/8] 접근법 2: Serverless Framework (Knative)
- 자동 스케일링 + 빠른 Cold Start
- Scale-to-zero 지원
- 장점: 비용 효율 + 성능 개선
- 단점: Knative 학습 곡선

[Thought 6/8] 접근법 3: Function 레벨 최적화
- 컨테이너 이미지 크기 축소 (500MB → 50MB)
- 이미지 레이어 캐싱
- 예상 개선: 3초 → 1초 (3배 개선)
→ 목표(10배)에는 미달

[Thought 7/8] 하이브리드 접근법 (최종안)
1. 단기: 이미지 최적화 + 레이어 캐싱 (3배 개선)
2. 중기: Knative 도입 (10배 개선)
3. 장기: WebAssembly 런타임 검토 (100배 개선)

[Thought 8/8] 구현 우선순위
- Week 1-2: 이미지 최적화 (즉시 효과)
- Week 3-6: Knative PoC
- Week 7+: Knative 프로덕션 전환

효과:

• ✅ 여러 접근법 비교 (3가지)
• ✅ 비용 고려하여 접근법 수정
• ✅ 하이브리드 해결책 도출
• ✅ 단계별 구현 로드맵 제시

활용 사례 2: 버그 디버깅

질문: "JWT 토큰 검증이 간헐적으로 실패하는데, 원인을 찾아줘"

Sequential Thinking 응답:

[Thought 1/6] 증상 정리
- 간헐적 실패 → 환경/타이밍 이슈 가능성
- 에러 메시지: "invalid signature"

[Thought 2/6] 가설 1: 시크릿 키 불일치
- 환경변수 JWT_SECRET이 다른 값?
- 검증: kubectl get secret 확인 필요

[Thought 3/6] 가설 2: 시간 동기화 이슈
- exp (만료 시간) 검증 실패?
- 서버 시간이 다를 수 있음
→ 이게 더 가능성 높음 (간헐적 실패와 일치)

[Thought 4/6] 검증 방법
1. Pod별 시간 확인: kubectl exec <pod> -- date
2. 토큰 디코딩하여 exp 확인
3. 클라이언트 시간 vs 서버 시간 비교

[Thought 5/6] 근본 원인 추정
- Kubernetes Node 시간 동기화 문제
- 일부 Node의 시계가 1분 느림
- JWT exp가 1분 차이로 실패

[Thought 6/6] 해결책
- 단기: JWT exp 여유 시간 증가 (5분 → 10분)
- 장기: Node NTP 동기화 설정

효과:

• ✅ 증상 → 가설 → 검증 순서
• ✅ 여러 가설 검토 후 가장 가능성 높은 것 선택
• ✅ 검증 방법 구체적 제시
• ✅ 단기/장기 해결책 분리

활용 사례 3: 코드 리팩토링

질문: "ApplicationService의 createApplication 메서드가 너무 길어(200줄), 리팩토링 전략을 제시해줘"

Sequential Thinking 응답:

[Thought 1/5] 현재 메서드 분석
- 200줄 = 여러 책임이 섞여있을 가능성
- SRP (Single Responsibility Principle) 위반

[Thought 2/5] 책임 분리 식별
1. 입력 검증 (20줄)
2. Application 생성 (30줄)
3. 초기 Function 생성 (40줄)
4. 앱별 DB 초기화 (50줄)
5. Kubernetes 리소스 생성 (40줄)
6. 트랜잭션 관리 (20줄)

[Thought 3/5] 리팩토링 전략
- 각 책임을 별도 private 메서드로 추출
- 트랜잭션 관리는 public 메서드에 유지

[Thought 4/5] 개선안
```typescript
async createApplication(dto: CreateApplicationDto) {
  return this.runInTransaction(async (session) => {
    const app = await this.createAppDocument(dto, session);
    await this.createInitialFunction(app, session);
    await this.initializeAppDatabase(app, session);
    await this.createKubernetesResources(app, session);
    return app;
  });
}

[Thought 5/5] 추가 고려사항

• 각 private 메서드는 30줄 이하로 제한
• 테스트 용이성 향상 (각 메서드 독립 테스트)

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결론 및 권장사항

핵심 요약

1. Sequential Thinking은 복잡한 문제 해결에 필수

   • ✅ 단계별 사고로 투명한 추론 과정
   • ✅ 잘못된 방향 발견 시 수정 가능
   • ✅ 여러 접근법 비교 검토

2. 설치는 간단하지만 트러블슈팅 필요할 수 있음

   • ✅ 기본: npx -y 사용
   • ✅ 실패 시: 전역 설치 후 재등록
   • ✅ 10분 설정으로 영구적 효과

3. imprun.dev에서 검증된 효과

   • ✅ 아키텍처 설계: 여러 접근법 비교
   • ✅ 버그 디버깅: 체계적 원인 분석
   • ✅ 코드 리팩토링: 단계적 개선 전략

언제 사용하는가?

상황	Sequential Thinking 사용	일반 답변
복잡한 아키텍처 설계	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
디버깅 (원인 불명)	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
트레이드오프 분석	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
단계별 계획 수립	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
간단한 코드 작성	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
사실 확인 질문	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐

효과적인 프롬프트

❌ 비효율적:

"MongoDB 성능을 개선해줘"

✅ 효율적:

"MongoDB ReplicaSet의 Replication Lag가 60초인데,
Sequential Thinking을 사용해서:
1. 근본 원인을 단계별로 분석하고
2. 여러 해결 방법을 비교 검토한 후
3. 우선순위와 트레이드오프를 고려한 최종 해결책을 제시해줘"

설치 가이드라인

# Phase 1: 기본 설치 시도
$ claude mcp add sequential-thinking -- npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking
$ # Claude Desktop 재시작
$ # /mcp 명령으로 상태 확인

# Phase 2: 실패 시 전역 설치
$ npm install -g @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking
$ claude mcp remove sequential-thinking
$ claude mcp add sequential-thinking -- sequential-thinking
$ # Claude Desktop 재시작
$ # /mcp 명령으로 connected ✅ 확인

# Phase 3: 실전 테스트
# "Sequential Thinking을 사용해서 [복잡한 문제] 분석해줘"

마지막 조언

"복잡한 문제는 단계별 사고로 정복하세요."

Sequential Thinking MCP는:
  - 일직선 답변 → 단계별 사고
  - 오류 간과 → 중간 수정 가능
  - 단일 해결책 → 다중 접근법 비교

특히 아키텍처 설계, 디버깅, 트레이드오프 분석에 강력합니다.

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참고 자료

공식 문서

• Sequential Thinking MCP GitHub
• Model Context Protocol (MCP) Specification
• Anthropic MCP Servers