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NVIDIA, CUDA에 ‘네이티브 Python’ 지원 전격 도입 이제 Python만으로도 GPU를 다룰 수 있다면?CUDA는 GPU 병렬 컴퓨팅의 대명사입니다. 하지만 그동안 CUDA를 사용하려면 C/C++ 언어를 알아야 했기 때문에, Python 개발자에게는 여전히 높은 진입장벽이 존재했습니다.그런데 이제, 상황이 완전히 바뀌었습니다.NVIDIA가 CUDA에 ‘네이티브 Python 지원’을 공식 도입한 것이죠.2024년 GitHub 오픈소스 통계에 따르면, Python은 전 세계에서 가장 인기 있는 언어로 JavaScript를 제치고 1위를 차지했습니다. 수많은 개발자들이 Python을 사용하는 지금, 이 변화는 단순한 기능 추가가 아닙니다. GPU 컴퓨팅의 새로운 시대를 여는 신호탄입니다.이번 블로그에서는 NVIDIA가 어떻게 Python을 CUDA 생태계에 자연..
Anthropic이 만든 Model Context Protocol(MCP), 개발자 도구의 새 시대를 열다 AI 애플리케이션, 연결은 더 쉬워야 하지 않을까요?AI 애플리케이션을 개발하다 보면 이런 생각이 들 때가 있습니다."왜 이렇게 외부 기능과 연결하는 게 복잡하지?""각기 다른 모델, 다른 툴, 다른 방식… 이걸 다 일일이 연결하라고?"Anthropic의 엔지니어 저스틴 스파-서머스와 데이빗 소리아 파라는 이런 문제에 정면으로 도전했습니다. 그 결과물이 바로 **MCP(Model Context Protocol)**입니다.MCP는 AI 모델과 애플리케이션, 그리고 다양한 외부 도구를 쉽게 연결할 수 있도록 설계된 오픈 프로토콜입니다. 흔히 AI 생태계를 위한 USB-C라고도 불리죠.이 글에서는 MCP가 무엇인지, 왜 만들어졌는지, 어떤 문제를 해결하며, 개발자들에게 어떤 가치를 줄 수 있는지를 상세히 살펴..
Figma와 AI의 완벽한 만남: 디자인 워크플로우를 자동화하는 Figma-MCP 완벽 가이드 디자인 자동화, 어렵게만 느껴지셨나요? 이제는 Figma와 AI의 강력한 조합으로 가능해졌습니다.디자인 도구는 진화하고 있습니다. 이제는 단순히 시각적 결과물을 만드는 것을 넘어서, AI와의 통합을 통해 협업과 생산성까지 혁신하고 있죠. 오늘 소개할 Figma-MCP는 Figma와 대형 언어 모델(LLM)을 연결해주는 다리 역할을 합니다. Claude, Windsurf, Cursor 같은 AI 도구와 Figma를 연결해, 디자인 데이터를 이해하고, 재가공하고, 자동화하는 일이 현실이 됩니다.이 글에서는 Figma-MCP가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 여러분이 직접 서버를 설치하고 사용하는 방법까지 단계별로 소개합니다. 디자이너, 개발자, 혹은 AI 기반 디자인 자동화에 관심 있는 분이라면 이 가..
개발자라면 꼭 알아야 할 MCP Inspector: 실시간 MCP 서버 디버깅 툴 완전 정복 실시간 서버 디버깅, 왜 이렇게 복잡할까?MCP(Model Context Protocol) 서버를 개발하고 있다면, 서버 상태를 실시간으로 점검하고, 문제를 신속히 파악할 수 있는 도구가 절실할 겁니다. 로그만으론 한계가 있고, 복잡한 상태 흐름을 따라가기도 쉽지 않죠.여기, 그런 고민을 단숨에 해결해주는 개발자 도구가 있습니다. 바로 MCP Inspector입니다. 클라이언트 UI와 프록시 서버를 함께 제공해, MCP 서버를 직접 실행하지 않고도 테스트와 디버깅이 가능한 이 도구는 개발 속도와 품질을 동시에 끌어올릴 수 있는 강력한 무기입니다.이번 블로그에서는 MCP Inspector가 무엇인지부터, 어떻게 사용하는지, 그리고 어떤 기능과 장점을 제공하는지까지 꼼꼼히 살펴보겠습니다.MCP Inspect..
Unity 에디터와 AI 코딩 보조의 혁신적 연결고리: MCP Unity Editor 완전 정복 Unity와 AI 코딩 어시스턴트가 만나면 벌어지는 일Unity에서 게임 개발을 하다 보면 점점 더 많은 기능과 패키지를 다루게 됩니다. 하지만 반복 작업, 디버깅, 컴포넌트 추가 같은 수작업이 꽤 번거롭죠.“AI 코딩 어시스턴트가 Unity 안에서 직접 작업을 해줄 수 있다면 얼마나 좋을까?”라는 생각, 해보신 적 있으신가요?그 상상을 현실로 만들어주는 솔루션이 바로 MCP Unity Editor입니다.이 블로그에서는 Unity Editor에서 AI 도구들과 연동해 자동화된 작업을 수행할 수 있게 해주는 MCP Unity의 개념, 설치법, 핵심 기능과 기대 효과까지 차근차근 알려드릴게요.🧩 MCP Unity란 무엇인가?MCP Unity는 Unity Editor에서 작동하는 **Model Context..
“더 이상 논문은 없다?” 구글 딥마인드의 변화가 의미하는 것 구글 딥마인드(DeepMind)가 AI 연구 논문 공개 방식을 대대적으로 바꾸고 있습니다. 과거에는 혁신적인 논문으로 AI 생태계에 큰 영향을 줬지만, 이제는 경쟁력을 유지하기 위해 전략적 논문의 공개를 지연하거나 제한하고 있습니다. 이 변화는 연구자들의 일 방식은 물론, AI 산업 전반에도 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이번 블로그에서는 딥마인드의 새로운 정책 변화, 그 배경과 의도, 그리고 AI 생태계에 끼칠 수 있는 영향까지 깊이 있게 들여다보겠습니다.딥마인드, 논문 공개를 제한하는 이유는?딥마인드는 오랫동안 AI 연구의 선두주자로서, ‘트랜스포머(transformer)’ 논문 등 획기적인 연구 성과를 공개하며 기술 발전을 이끌어 왔습니다. 하지만 최근 내부 정책이 바뀌며 다음과 같은 기조로 전환되..
AI 비서의 끝판왕? 젠스파크 '슈퍼 에이전트'가 바꾸는 일상 업무의 판도 “진짜 쓰는 AI”가 필요했던 당신에게AI 도구는 하루가 멀다 하고 쏟아지지만, 정작 내가 직접 써보면 쓸모없는 경우가 많습니다."이걸 도대체 어디에 어떻게 쓰라는 거지?"라는 생각, 해보신 적 있지 않나요?젠스파크가 최근 공개한 **‘슈퍼 에이전트(Super Agent)’**는 그런 고민을 정확히 겨냥한 솔루션입니다. 단순한 챗봇이 아니라, 실제로 음성 통화 예약, 일정 자동 생성, 영상 제작까지 처리해주는 범용 AI 비서이자 업무 자동화 도구입니다.특히 기존 AI 에이전트들과 비교해 규모, 성능, 접근성, 기술 통합력 모두에서 '마누스(Manus)'보다 낫다는 평가까지 받고 있습니다.이 글에서는 슈퍼 에이전트가 무엇인지, 어떤 일을 해주는지, 왜 차별화되는지, 그리고 어떻게 쓸 수 있는지까지 모두 알..
웹 크롤링이 이렇게 쉬워졌다고? Firecrawl MCP Server의 모든 것 웹 크롤링, 검색, 데이터 추출을 단 하나의 툴로?웹에서 필요한 정보를 자동으로 수집하고 정리하는 일, 누구나 한 번쯤은 꿈꿔봤을 겁니다. 하지만 실제로 웹 크롤링이나 데이터 추출을 시도해보면 생각보다 훨씬 복잡하죠. HTML 구조를 파악하고, 자바스크립트 렌더링을 처리하고, 검색 쿼리를 보내고, 추출한 데이터를 정제하는 데 드는 시간은 상상을 초월합니다.이런 문제를 단번에 해결해주는 솔루션이 바로 Firecrawl MCP Server입니다. 강력한 기능과 간편한 설정으로 웹 크롤링, 검색, 추출, 배치 처리 등 다양한 작업을 한 번에 처리할 수 있게 도와줍니다.이번 블로그에서는 Firecrawl MCP Server의 개념부터 주요 기능, 설치 방법, 실제 사용 예시까지 차근차근 살펴보겠습니다.🧠 Fi..
클로드+o1의 만남, 진짜 개발자형 AI 어시스턴트가 왔다: 어그멘트 SWE-벤치 에이전트 요즘 AI 코딩 어시스턴트가 너무 많아 헷갈리시나요? 코파일럿, 클로드, 챗GPT까지. 하지만 진짜 개발자들이 대규모 코드베이스를 다루는 데 실질적인 도움을 줄 수 있는 AI는 드뭅니다.이번에 소개할 '어그멘트 SWE-벤치 에이전트(Augment SWE-bench Agent)'는 클로드와 OpenAI의 o1 모델을 결합해 대규모 소프트웨어 프로젝트의 복잡성을 해결하도록 설계된 AI 코딩 어시스턴트입니다.지금부터 이 기술이 왜 특별한지, 어떤 문제를 해결하며, 기존 도구와 무엇이 다른지 낱낱이 파헤쳐 드리겠습니다.어그멘트 SWE-벤치 에이전트란?‘어그멘트 SWE-벤치 에이전트’는 미국 스타트업 **어그멘트 코드(Augment Code)**가 개발한 AI 코딩 어시스턴트입니다. 이름 그대로 이 모델은 소프트..
LangChain + MCP 연동법: 복잡한 툴 연결, 이젠 예제로 쉽게 끝내자! “이런 툴 연결, 어렵지 않게 할 수 없을까?”LangChain과 LangGraph로 멋진 AI 에이전트를 만들고 싶지만, 외부 툴을 연동하려고 하면 어디서부터 시작해야 할지 막막하지 않으셨나요?“툴 서버를 하나씩 직접 만들어야 한다고?”“MCP는 또 뭐고, 그걸 어떻게 LangChain에 붙이란 거지?”“왜 이렇게 설정이 많아... 그냥 포기할까?”이런 복잡함을 해결해주는 게 바로 LangChain MCP Adapters입니다.여러 개의 툴 서버(MCP 기반)를 LangChain이나 LangGraph 에이전트에 쉽게 연결하고, 간단한 코드만으로 에이전트를 실행할 수 있도록 도와주는 경량화된 래퍼 라이브러리죠.이 블로그에서는 이 도구가 정확히 무엇인지, 어떻게 사용하는지, 실전 예제를 중심으로 쉽게 설명..

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