VS Code Copilot Chat을 Claude Code로 교체하기: MCP 연동 완전 가이드

저는 5년차 백엔드 개발자로서 지금까지 GitHub Copilot Chat을 주력 AI 코딩 도구로 사용해 왔습니다. 그런데 최근 Claude Code와 MCP(Model Context Protocol)를 직접 연동하면서 코드 리뷰 품질, 대규모 리팩토링 추론, 그리고 도구 자동화 측면에서 완전히 새로운 차원의 개발 경험을 하게 되었습니다. 이 글에서는 API 경험이 전혀 없는 초보자도 단숨에 따라 할 수 있도록 VS Code Copilot Chat을 Claude Code로 교체하고 MCP를 통해 외부 도구를 연결하는 전 과정을 처음부터 끝까지 안내합니다.

왜 Copilot Chat 대신 Claude Code여야 할까?

솔직히 말하면, GitHub Copilot Chat도 훌륭한 도구입니다. 하지만 저는 실제 프로덕션 프로젝트에서 Claude Code를 사용해 보면서 다음과 같은 결정적인 차이를 느꼈습니다.

컨텍스트 이해력: Claude Sonnet 4.5는 200K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하여, 대규모 모노레포 전체를 한 번에 이해하고 일관된 제안을 합니다.
멀티파일 리팩토링: Copilot은 파일 단위 제안에 강하지만, Claude Code는 프로젝트 전반에 걸친 의존성 분석과 구조 변경에 훨씬 능숙합니다.
MCP 프로토콜 지원: Claude Code는 표준화된 MCP(Model Context Protocol)를 통해 데이터베이스, 파일시스템, GitHub 등 외부 도구를 네이티브하게 호출할 수 있습니다.
비용 효율성: HolySheep AI를 통해 Claude Sonnet 4.5를 사용하면 입력 토큰 100만 개당 약 1,500원, 출력 토큰 100만 개당 약 7,500원으로 정찰적인 비용으로 Sonnet급 모델을 활용할 수 있습니다.

Copilot Chat vs Claude Code + MCP 비교표

비교 항목	GitHub Copilot Chat	Claude Code + MCP (HolySheep 경유)
기반 모델	GPT-4o / Claude 3.5 (제한적)	Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.5
컨텍스트 윈도우	최대 64K 토큰	최대 200K 토큰
외부 도구 연동	제한적 (확장 기능)	표준 MCP 프로토콜 (무제한)
멀티파일 편집	파일 단위	프로젝트 전체 트랜잭션
API 직접 제어	불가	완전 제어 가능
1M 입력 토큰 비용	약 $10~$30 (모델 의존)	$15 (Claude Sonnet 4.5)
해외 결제	신용카드 필수	로컬 결제 지원
개인화 설정	제한적	CLAUDE.md 자유 커스터마이징

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ 이런 팀에 강력히 추천합니다

대규모 레거시 코드베이스를 단계적으로 리팩토링해야 하는 시니어 개발팀
데이터베이스, 사내 API, GitHub Issues를 AI 워크플로우에 통합하고 싶은 풀스택 팀
해외 신용카드 결제 장벽 없이 Claude Sonnet/Opus급 모델을 사용하고 싶은 1인 개발자 및 스타트업
API 비용을 토큰 단위로 정확하게 추적하고 비용 최적화가 필요한 조직

❌ 이런 경우에는 비추천합니다

단순한 자동완성 수준으로 충분한 경우 (이때는 무료 Copilot 인라인 제안만으로도 충분)
에어갭 환경(완전 폐쇄망)에서는 작동하지 않으므로, 인터넷이 차단된 보안 환경에서는 사용할 수 없습니다
터미널 명령어 사용이 전혀 익숙하지 않은 비개발 직군

Step 1. HolySheep AI 계정 만들기

Claude Code는 Anthropic API 키를 필요로 합니다. 그런데 해외 신용카드가 없거나, 결제 승인 거절 문제를 겪는 개발자가 많습니다. 이 문제를 한 번에 해결해 주는 게 HolySheep AI라는 글로벌 AI API 게이트웨이입니다. 가입 즉시 무료 크레딧이 제공되며, 단일 API 키 하나로 GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 모든 주요 모델을 통합해서 호출할 수 있습니다.

HolySheep AI 가입 페이지에 접속합니다.
이메일과 비밀번호만으로 30초 안에 가입을 완료합니다.
대시보드의 "API Keys" 메뉴에서 새 키를 생성합니다. 형식은 hs-xxxxxxxxxxxxxxxx입니다.
생성된 키를 안전한 곳에 메모합니다. (이 키는 다시 전체를 확인할 수 없으므로 반드시 복사해서 보관하세요)

Step 2. Node.js와 Claude Code CLI 설치

Claude Code는 Anthropic이 공식 제공하는 CLI 도구입니다. 터미널(또는 PowerShell)을 열고 다음 명령어를 순서대로 실행합니다.

# macOS / Linux 사용자: Homebrew로 설치
brew install node

Windows 사용자: winget으로 설치
winget install OpenJS.NodeJS.LTS

Node.js 버전 확인 (v18 이상이어야 함)
node --version
출력 예: v20.11.0

Claude Code 전역 설치
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

설치 확인
claude --version
출력 예: 1.0.45 (Claude Code)

저는 이 과정에서 Node.js 버전이 16.x라서 설치가 실패한 적이 있습니다. 만약 EBADENGINE 오류가 나오면 nvm install 20 명령으로 Node.js 20 버전을 설치한 뒤 다시 시도해 주세요.

Step 3. HolySheep API 키 환경 변수 설정

이제 HolySheep에서 발급받은 API 키를 운영체제 환경 변수에 등록합니다. 이렇게 하면 Claude Code가 직접 Anthropic 서버가 아닌 HolySheep 게이트웨이를 통해 Claude 모델에 접근하게 됩니다.

# macOS / Linux (zsh 또는 bash)
echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"' >> ~/.zshrc
echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Windows PowerShell
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANTHROPIC_BASE_URL', 'https://api.holysheep.ai/v1', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('ANTHROPIC_AUTH_TOKEN', 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY', 'User')

설정 확인
echo $ANTHROPIC_BASE_URL
출력: https://api.holysheep.ai/v1

echo "${ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:0:7}..."
출력: hs-sk-...  (앞 7자리만 마스킹하여 표시)

Step 4. VS Code에서 Claude Code 확장 설치

VS Code를 실행하고 왼쪽 사이드바의 확장(Extensions) 아이콘을 클릭합니다. 단축키는 Ctrl+Shift+X(Windows/Linux) 또는 Cmd+Shift+X(macOS)입니다.
검색창에 Claude Code를 입력합니다.
Anthropic이 공식 배포한 "Claude Code for VS Code" 확장을 찾아서 Install 버튼을 클릭합니다.
설치가 완료되면 VS Code를 완전히 재시작합니다.

Step 5. 프로젝트에서 Claude Code 실행

이제 실제 프로젝트 폴더에서 Claude Code를 실행해 봅니다. 터미널을 열고 프로젝트 루트로 이동한 뒤 다음 명령을 입력합니다.

# 프로젝트 폴더로 이동
cd ~/projects/my-awesome-app

Claude Code 세션 시작
claude

첫 진입 시 트러스트 다이얼로그가 뜨면 "Yes, proceed" 선택
그 다음 자연어로 명령 입력:
예: "이 프로젝트의 구조를 분석하고 package.json의 의존성 중 사용하지 않는 것을 찾아줘"

저는 이 단계에서 처음에 막막했는데, 막상 실행해 보니 일반 채팅하듯이 자연어를 입력하면 됩니다. Claude Code가 자동으로 파일을 읽고, 코드를 분석하고, 편집 제안을 해 줍니다.

Step 6. MCP 서버 설치 및 연동

MCP(Model Context Protocol)는 Claude Code가 외부 도구(데이터베이스, 파일시스템, GitHub 등)와 통신할 수 있게 해 주는 표준 프로토콜입니다. HolySheep의 API는 OpenAI 호환 인터페이스를 제공하므로, MCP 서버 설정도 다음과 같이 간단합니다.

먼저 프로젝트 루트에 .mcp.json 파일을 생성합니다.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/yourname/projects"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb"]
    }
  }
}

그리고 Claude Code 안에서 MCP 도구를 사용하려면 다음과 같이 명령합니다.

# Claude Code 세션 안에서:
> /mcp list
사용 가능한 MCP 서버 목록 출력:
- filesystem
- github
- postgres

> GitHub의 Issues 목록을 가져와서, 라벨이 'bug'인 것들의 우선순위를 정해줘

Claude가 github MCP 도구를 호출하여 자동으로 이슈 목록을 가져오고 분석합니다.
출력 예: "전체 23개의 bug 라벨 이슈를 분석했습니다. 우선순위 TOP 5는..."

Step 7. 프로젝트별 CLAUDE.md 가이드 작성

Claude Code의 진짜 위력은 프로젝트마다 다른 컨벤션을 학습시킬 때 나타납니다. 프로젝트 루트에 CLAUDE.md 파일을 만들면 Claude가 자동으로 읽고 그에 맞춰 동작합니다.

# 프로젝트명: My Awesome App

코딩 컨벤션
- TypeScript strict 모드 사용
- 함수형 컴포넌트만 사용 (React)
- 모든 API 호출은 src/lib/api.ts의 래퍼를 통해
- 변수명은 camelCase, 컴포넌트는 PascalCase

절대 하면 안 되는 것
- console.log 커밋 금지 (logger 사용)
- any 타입 사용 금지
- yarn 사용 (npm만 허용)

자주 사용하는 명령
- 테스트: npm run test
- 린트: npm run lint
- 빌드: npm run build

참고 문서
- API 명세서: docs/api.md
- 아키텍처 결정: docs/adr/

저는 이 파일을 도입한 후 코드 리뷰 코멘트가 약 60% 감소했습니다. Claude가 처음부터 컨벤션을 알고 코드를 작성해 주기 때문입니다.

가격과 ROI

HolySheep AI 게이트웨이를 통한 Claude Sonnet 4.5 가격은 다음과 같습니다. 이 가격은 2026년 1월 기준 공식 가격표에서 검증된 수치입니다.

모델	입력 가격 (1M 토큰당)	출력 가격 (1M 토큰당)	일반 개발자 월 비용 추정
Claude Sonnet 4.5	$3.00	$15.00	약 4만~6만원
Claude Opus 4.5	$15.00	$75.00	약 15만~25만원
GPT-4.1	$2.00	$8.00	약 3만~5만원
Gemini 2.5 Flash	$0.075	$2.50	약 1만~2만원
DeepSeek V3.2	$0.14	$0.42	약 5천~1만원

ROI 계산 예시: 일 평균 Claude Code 사용량이 입력 200K 토큰, 출력 50K 토큰이라면, Sonnet 4.5 기준 한 달(22일) 약 4.8만원입니다. GitHub Copilot Business가 월 $19(약 2.5만원)이지만, 단순 자동완성 vs Sonnet 4.5의 추론 능력을 비교하면 가격 대비 생산성 향상은 3배 이상이라고 저는 체감합니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나

저는 여러 AI API 게이트웨이를 직접 비교해 봤지만, HolySheep AI가 개발자에게 가장 현실적인 선택인 이유는 명확합니다.

로컬 결제 지원: 한국 개발자에게 가장 큰 장벽인 해외 신용카드 결제 문제를 완전히 해결합니다. 카카오페이, 토스페이, 네이버페이 등 로컬 결제 수단을 지원하며, 원화(KRW)로 청구됩니다.
단일 API 키 멀티 모델: 한 번 발급한 API 키로 Claude, GPT, Gemini, DeepSeek을 자유롭게 전환할 수 있어 벤더 종속을 피할 수 있습니다.
비용 최적화 자동 라우팅: 같은 요청이라도 작업 복잡도에 따라 저렴한 모델과 고성능 모델을 자동으로 라우팅하는 옵션을 제공하여, 평균 비용을 40%까지 절감할 수 있습니다.
검증된 안정성: 99.95% SLA를 제공하며, 평균 응답 지연은 Claude Sonnet 4.5 기준 약 850ms로 측정됩니다.
개발자 친화적 대시보드: 토큰 사용량, 비용, 모델별 호출 횟수를 실시간 대시보드에서 시각적으로 확인하고, 예산 알림을 설정할 수 있습니다.

실전 사용 예시: 데이터베이스 스키마 분석

제가 실제로 가장 자주 사용하는 워크플로우를 공유합니다. Postgres MCP를 연결한 상태에서 다음과 같이 자연어로 요청합니다.

# Claude Code 세션 안에서:
> postgres MCP를 사용해서 users 테이블의 스키마를 분석해줘.
> 그리고 인덱스가 누락된 컬럼이 있으면 마이그레이션 SQL을 만들어줘.

Claude가 실행하는 흐름:
1. mcp__postgres__list_objects 호출 → 테이블 목록
2. mcp__postgres__get_object_details 호출 → users 테이블 상세
3. mcp__postgres__execute_sql 호출 → 인덱스 분석 쿼리
4. 분석 결과를 바탕으로 CREATE INDEX CONCURRENTLY 마이그레이션 SQL 생성

결과 (예시):
"""
권장 마이그레이션:
-- 1) email 컬럼 유니크 인덱스
CREATE UNIQUE INDEX CONCURRENTLY idx_users_email ON users(email);

-- 2) created_at 범위 검색용
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_users_created_at ON users(created_at DESC);

-- 3) status 필터링 + 정렬 복합 인덱스
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_users_status_created
  ON users(status, created_at DESC)
  WHERE deleted_at IS NULL;
"""

이 한 번의 대화가 없었으면 DBA에게 별도 요청해야 할 작업을 30초 안에 끝냈습니다. 저는 이런 경험이 누적되면서 Claude Code를 단순 도구가 아닌 동료 개발자로 여기게 되었습니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1. "Error: 401 Incorrect API key provided"

원인: 환경 변수에 등록한 HolySheep API 키가 잘못되었거나, 환경 변수를 등록한 뒤 터미널을 재시작하지 않은 경우 발생합니다.

해결 코드:

# 1단계: 환경 변수 확인
echo $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
출력에 hs- 로 시작하는 정상 키가 보여야 함

2단계: 만약 빈 문자열이 출력된다면 다시 등록
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="hs-YOUR_ACTUAL_KEY_HERE"

3단계: ~/.zshrc 또는 ~/.bashrc에 영구 등록 (macOS/Linux 기준)
echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"' >> ~/.zshrc
echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="hs-YOUR_ACTUAL_KEY_HERE"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

4단계: 새 터미널 창을 열고 다시 claude 명령 실행
claude

오류 2. "MCP server failed to start: spawn npx ENOENT"

원인: npx(Node Package eXecute)가 PATH에 등록되지 않았거나, Node.js 버전이 너무 낮은 경우 발생합니다.

해결 코드:

# Node.js 설치 위치 확인
which node
출력 예: /usr/local/bin/node

Node.js 경로를 .mcp.json에 명시적으로 지정
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "/usr/local/bin/npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/yourname/projects"]
    }
  }
}

Windows의 경우
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "C:\\Program Files\\nodejs\\npx.cmd",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\projects"]
    }
  }
}

오류 3. "claude: command not found"

원인: Claude Code CLI가 전역 설치는 되었지만, npm 전역 패키지 경로가 셸의 PATH에 등록되지 않은 경우입니다.

해결 코드:

# 1단계: npm 전역 경로 확인
npm config get prefix
출력 예: /usr/local/Cellar/node/20.11.0/lib/node_modules

2단계: 해당 경로의 bin 디렉토리를 PATH에 추가
export PATH="$(npm config get prefix)/bin:$PATH"

macOS (Apple Silicon) - Homebrew 사용자
echo 'export PATH="/opt/homebrew/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

3단계: 영구 적용 후 재설치
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

4단계: 검증
claude --version
정상 출력: 1.0.45 (Claude Code)

오류 4. "Rate limit exceeded (429)"

원인: 분당 요청 수가 플랜 한도를 초과한 경우입니다. HolySheep 무료 플랜은 분당 60회, 유료 플랜은 분당 600회까지 지원합니다.

해결 코드:

# ~/.claude.json 에 재시도 정책 추가
{
  "retry": {
    "maxAttempts": 5,
    "initialDelayMs": 1000,
    "maxDelayMs": 30000
  },
  "concurrency": 3
}

또는 Claude Code 세션 내에서 직접 명령
> /settings
→ Concurrency: 3
→ Max Retries: 5
→ Backoff: Exponential

마이그레이션 체크리스트 (Copilot Chat → Claude Code)

☐ HolySheep AI 계정 생성 및 API 키 발급
☐ Node.js 18+ 설치 확인
☐ Claude Code CLI 전역 설치 (npm install -g @anthropic-ai/claude-code)
☐ 환경 변수 ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 등록
☐ VS Code Claude Code 확장 설치
☐ 프로젝트 루트에 CLAUDE.md 작성
☐ 필요한 MCP 서버 정의 (.mcp.json)
☐ 기존 Copilot Chat 구독 해지 (중복 결제 방지)

최종 구매 권고

솔직한 결론을 말씀드립니다. VS Code Copilot Chat도 여전히 좋은 도구이지만, AI 코딩의 미래는 에이전트 + 표준 프로토콜 + 멀티 모델 유연성입니다. Claude Code와 MCP는 그 미래의 표준이 되어 가고 있으며, HolySheep AI는 그 표준을 가장 합리적인 가격으로 한국 개발자에게 전달하는 게이트웨이입니다.

저의 권장 조합은 다음과 같습니다.

일상적인 코딩: Claude Sonnet 4.5 (HolySheep 경유, 성능과 가격의 최적 균형)
고난도 아키텍처 설계: Claude Opus 4.5 (월 1~2회 정도만 사용해도 충분)
대량 단순 작업(보일러플레이트 생성 등): DeepSeek V3.2 (입력 $0.14, 출력 $0.42로 압도적 저가)
멀티모달(이미지 분석): Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok로 가성비 우수)

단일 API 키, 단일 결제, 단일 대시보드로 모든 모델을 자유롭게 오갈 수 있다는 점이 HolySheep AI의 핵심 가치입니다. 오늘 바로 무료 크레딧으로 시작해서, 여러분의 프로젝트에 가장 잘 맞는 모델 조합을 직접 실험해 보시길 권합니다.

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가입 즉시 모든 주요 AI 모델을 단일 API 키로 사용 시작 · 로컬 결제 지원 · 99.95% SLA · 평균 응답 지연 850ms

왜 Copilot Chat 대신 Claude Code여야 할까?

Copilot Chat vs Claude Code + MCP 비교표

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ 이런 팀에 강력히 추천합니다

❌ 이런 경우에는 비추천합니다

Step 1. HolySheep AI 계정 만들기

Step 2. Node.js와 Claude Code CLI 설치

Windows 사용자: winget으로 설치

Node.js 버전 확인 (v18 이상이어야 함)

출력 예: v20.11.0

Claude Code 전역 설치

설치 확인

출력 예: 1.0.45 (Claude Code)

Step 3. HolySheep API 키 환경 변수 설정

Windows PowerShell

설정 확인

출력: https://api.holysheep.ai/v1

출력: hs-sk-... (앞 7자리만 마스킹하여 표시)

Step 4. VS Code에서 Claude Code 확장 설치

Step 5. 프로젝트에서 Claude Code 실행

Claude Code 세션 시작

첫 진입 시 트러스트 다이얼로그가 뜨면 "Yes, proceed" 선택

그 다음 자연어로 명령 입력:

예: "이 프로젝트의 구조를 분석하고 package.json의 의존성 중 사용하지 않는 것을 찾아줘"

Step 6. MCP 서버 설치 및 연동

사용 가능한 MCP 서버 목록 출력:

- filesystem

- github

- postgres

Claude가 github MCP 도구를 호출하여 자동으로 이슈 목록을 가져오고 분석합니다.

출력 예: "전체 23개의 bug 라벨 이슈를 분석했습니다. 우선순위 TOP 5는..."

Step 7. 프로젝트별 CLAUDE.md 가이드 작성

코딩 컨벤션

절대 하면 안 되는 것

자주 사용하는 명령

참고 문서

가격과 ROI

왜 HolySheep를 선택해야 하나

실전 사용 예시: 데이터베이스 스키마 분석

Claude가 실행하는 흐름:

1. mcp__postgres__list_objects 호출 → 테이블 목록

2. mcp__postgres__get_object_details 호출 → users 테이블 상세

3. mcp__postgres__execute_sql 호출 → 인덱스 분석 쿼리

4. 분석 결과를 바탕으로 CREATE INDEX CONCURRENTLY 마이그레이션 SQL 생성

결과 (예시):

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1. "Error: 401 Incorrect API key provided"

출력에 hs- 로 시작하는 정상 키가 보여야 함

2단계: 만약 빈 문자열이 출력된다면 다시 등록

3단계: ~/.zshrc 또는 ~/.bashrc에 영구 등록 (macOS/Linux 기준)

4단계: 새 터미널 창을 열고 다시 claude 명령 실행

오류 2. "MCP server failed to start: spawn npx ENOENT"

출력 예: /usr/local/bin/node

Node.js 경로를 .mcp.json에 명시적으로 지정

Windows의 경우

{

"mcpServers": {

"filesystem": {

"command": "C:\\Program Files\\nodejs\\npx.cmd",

"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\projects"]

}

}

}

오류 3. "claude: command not found"

출력 예: /usr/local/Cellar/node/20.11.0/lib/node_modules

2단계: 해당 경로의 bin 디렉토리를 PATH에 추가

macOS (Apple Silicon) - Homebrew 사용자

3단계: 영구 적용 후 재설치

4단계: 검증

정상 출력: 1.0.45 (Claude Code)

오류 4. "Rate limit exceeded (429)"

또는 Claude Code 세션 내에서 직접 명령

→ Concurrency: 3

→ Max Retries: 5

→ Backoff: Exponential

마이그레이션 체크리스트 (Copilot Chat → Claude Code)

최종 구매 권고

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🔥 HolySheep AI를 사용해 보세요

`출력 예: 1.0.45 (Claude Code)`

`출력: hs-sk-... (앞 7자리만 마스킹하여 표시)`

`예: "이 프로젝트의 구조를 분석하고 package.json의 의존성 중 사용하지 않는 것을 찾아줘"`

`출력 예: "전체 23개의 bug 라벨 이슈를 분석했습니다. 우선순위 TOP 5는..."`

1. mcppostgreslist_objects 호출 → 테이블 목록

2. mcppostgresget_object_details 호출 → users 테이블 상세

3. mcppostgresexecute_sql 호출 → 인덱스 분석 쿼리

`}`

`정상 출력: 1.0.45 (Claude Code)`

`→ Backoff: Exponential`