LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #2

이 글은 LLM을 활용한 서비스 취약점 분석 자동화 두 번째 이야기로, 대용량 소스코드의 효율적인 전달 및 탐색 문제를 해결하기 위한 MCP(Meta Code Processor) 서버 개발 경험을 공유합니다. Cursor나 Claude Code와 같은 기존 도구들이 단순 패턴 매칭에 의존하여 발생하는 비효율성을 극복하기 위해, ctags와 tree-sitter를 활용하여 심볼 정의와 함수 범위를 구조적으로 파싱하고 인덱싱하는 MCP 서버를 구축했습니다.

이를 통해 AI가 IDE의 'Go to Definition' 기능처럼 코드 탐색 능력을 갖추게 하여, 원격에서도 정확하고 효율적으로 소스코드를 참조할 수 있도록 개선했습니다. 이 기술은 기업 보안 관점에서 AI의 취약점 분석 능력을 한층 끌어올릴 수 있는 가능성을 제시합니다.