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MCP 서버 확장하기: 리소스 템플릿(Resource Templates) 활용법 🚀 MCP 서버를 더 강력하게 만들고 싶다면?MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하고 기본적인 리소스를 정의하는 것은 어렵지 않습니다. 하지만, 동적으로 생성되는 리소스를 다루려면 어떻게 해야 할까요?예를 들어, 사용자 프로필을 가져올 때 users://12345와 같은 URI로 특정 사용자의 정보를 불러오고 싶다면?이럴 때 **리소스 템플릿(Resource Templates)**을 사용하면 효율적으로 처리할 수 있습니다.이번 글에서는 리소스 템플릿의 개념과 구현 방법, 그리고 테스트 방법까지 단계별로 설명하겠습니다. 이 글을 읽고 나면 MCP 서버에서 동적 리소스를 생성하고 활용하는 방법을 익힐 수 있습니다.📌 리소스 템플릿이란?리소스 템플릿은 동적 URI 패턴을 활용해 리..
MCP 서버 구축 가이드: AI와 데이터를 연결하는 새로운 방식 🔹 MCP란 무엇인가?AI가 더 똑똑해지려면 단순한 훈련 데이터에 의존하지 않고, 외부 데이터를 안전하게 가져와야 합니다. 여기서 등장하는 것이 **MCP(Model Context Protocol)**입니다.MCP는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 및 기능과 상호작용할 수 있도록 도와주는 표준화된 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI를 위한 USB 포트와 같습니다.✔️ MCP의 주요 역할✅ LLM이 파일, 데이터베이스, API, 시스템 정보 등에 접근 가능✅ 사용자 허가를 통해 안전한 데이터 연동✅ 다양한 LLM에서 공통적으로 사용할 수 있는 표준 인터페이스 제공기존에는 AI가 사전에 학습된 정보에만 의존해야 했지만, MCP를 사용하면 실시간으로 최신 데이터를 가져와 활용할 수 있습니다.🔹 MCP..
OpenAI의 새로운 오픈소스 AI 모델 공개! AI 시장의 판도를 바꿀 전략적 전환 OpenAI가 2019년 이후 처음으로 오픈소스 AI 모델을 공개하겠다고 발표했습니다. 오랫동안 폐쇄적인 AI 시스템을 구축해왔던 OpenAI의 이 같은 결정은 AI 업계에 큰 반향을 불러일으키고 있습니다. 이번 블로그에서는 OpenAI의 전략적 변화 배경과 AI 시장의 경쟁 구도 변화, 기업 및 개발자들에게 미칠 영향을 분석해 보겠습니다.📌 OpenAI의 오픈소스 전환, 왜 지금인가?🔹 1. AI 경제학 변화로 인한 압박OpenAI는 수십억 달러 규모의 인프라 비용을 감당하며 폐쇄적인 AI 모델을 운영해 왔습니다. 하지만 최근 중국의 DeepSeek R1과 Meta의 Llama 시리즈 같은 강력한 오픈소스 모델이 등장하면서, OpenAI의 비용 부담이 점점 커지고 있었습니다.특히 DeepSeek R..
Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet: AI 코딩 모델 최강자는? AI 코딩 모델의 새로운 기준이 바뀌다AI 코딩 모델의 경쟁이 점점 치열해지고 있습니다. 과거에는 Claude 3.7 Sonnet이 비교 기준이었지만, 이제는 Gemini 2.5 Pro가 새로운 표준이 되고 있습니다.2025년 3월 26일에 출시된 Gemini 2.5 Pro는 구글이 개발한 최신 AI 모델로, 코드 작성, 수학, 과학, 이미지 이해 등에서 뛰어난 성능을 보이며 LMArena 1위를 기록했습니다. 특히 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 향후 2백만 토큰까지 확장될 예정입니다.이번 블로그에서는 Gemini 2.5 Pro와 Claude 3.7 Sonnet을 직접 비교하여 어느 모델이 더 뛰어난지 살펴보겠습니다.🔥 Gemini 2.5 Pro란?📌 Google의 실험적 사고 모델2025..
브라우저 환경에서 강력한 임베디드 데이터베이스, Fireproof 소개 🔥 웹 개발자를 위한 최적의 경량 데이터베이스웹 애플리케이션을 개발할 때 데이터 저장 방식은 중요한 고민거리입니다. 기존의 클라이언트-서버 구조에서는 중앙 데이터베이스와 연동해야 하지만, 오프라인 지원이 어렵고 네트워크 문제로 인한 데이터 손실 위험이 존재합니다.Fireproof는 이러한 문제를 해결하는 경량 임베디드 도큐먼트 데이터베이스로, 웹 브라우저 환경에서도 쉽게 사용할 수 있습니다. 실시간 동기화, 암호화, Git 스타일 버전 관리 등 다양한 기능을 제공하며, React와 같은 프론트엔드 프레임워크 및 다양한 JavaScript 실행 환경에서 일관된 API로 동작합니다.그럼, Fireproof의 주요 특징과 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.📌 Fireproof의 핵심 특징1️⃣ 브라우저 기..
최고의 AI 에이전트 프레임워크는? LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI 등 7가지 비교 분석 1. AI 에이전트 프레임워크, 왜 중요한가?과거 AI 에이전트 개발은 스크립트 작성, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 시행착오를 거듭하는 방식이었습니다. 그러나 최근에는 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크가 다양하게 등장하면서 개발 방식이 크게 변화하고 있습니다.이제 개발자는 복잡한 멀티스텝 작업을 자동화하고, 협업하는 AI 시스템을 구축하며, 다양한 역할을 수행하는 AI 에이전트를 손쉽게 설계할 수 있습니다. 그러나 수많은 프레임워크 중 어떤 것을 선택해야 할까요?이번 글에서는 LangGraph, OpenAI Agents SDK, Smolagents, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, LlamaIndex Agents 등 7가지 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크를 비교 분석하여..
바이브 코딩(Vibe Coding): AI와 함께하는 새로운 개발 패러다임 🚀 소프트웨어 개발의 진화, 바이브 코딩이 온다소프트웨어 개발 방식이 빠르게 변화하고 있습니다. 이제 더 이상 모든 코드를 직접 작성하지 않아도 됩니다. 대신, **"바이브 코딩(Vibe Coding)"**을 활용하면 AI 에이전트와 협력하여 더욱 직관적이고 효율적으로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.바이브 코딩은 단순한 자동 완성이 아닌, AI가 개발자의 **비전(Vibe)**을 이해하고 프로젝트 전반을 함께 구축하는 방식입니다. Cursor, Windsurf 같은 AI 네이티브 개발 환경(IDE)과 Claude 3.7 Sonnet 또는 Grok 같은 최신 AI 모델을 활용하여, 초기 설계부터 코드 작성, 테스트, 리팩토링까지 AI가 중요한 역할을 수행합니다.이 글에서는 바이브 코딩의 개념과 역사,..
Kubectl MCP Tool: AI 기반 Kubernetes 관리의 혁신 Kubernetes 관리는 복잡합니다. 수많은 kubectl 명령어를 기억해야 하고, 클러스터의 상태를 주기적으로 확인해야 하며, 보안과 네트워크 정책도 신경 써야 합니다.만약 AI가 자연어(NLP)로 Kubernetes 명령어를 처리하고, 모니터링과 보안 검사까지 자동으로 수행해 준다면 어떨까요?Kubectl MCP Tool은 AI 기반 Kubernetes 관리 도구로, kubectl을 확장하여 자연어 기반의 Kubernetes 제어를 지원합니다. 이 도구를 사용하면 Claude, Cursor, Windsurf 같은 AI 어시스턴트와 연계하여 Kubernetes를 더 쉽게 관리할 수 있습니다.이 블로그에서는 Kubectl MCP Tool의 개념, 주요 기능, 설치 및 사용법을 자세히 알아보겠습니다.🧐..
PostgreSQL AI 자동화의 혁신! PG-MCP로 데이터베이스 탐색을 쉽게 하는 방법 📌 PostgreSQL을 AI와 연결하는 새로운 방법PostgreSQL을 사용하면서 데이터베이스의 구조를 분석하고 최적화하는 작업이 어렵다고 느낀 적이 있나요?특히 AI를 활용해 데이터베이스를 자동으로 탐색하고, 쿼리를 실행하며, 확장 기능까지 활용하려면 더 많은 고민이 필요합니다. PG-MCP(PostgreSQL Model Context Protocol) 서버는 이러한 문제를 해결하는 혁신적인 솔루션입니다.이 프로토콜을 사용하면 AI 에이전트가 PostgreSQL 데이터베이스를 탐색하고, 스키마를 분석하며, SQL을 실행할 수 있습니다.또한 PostGIS, pgvector 같은 확장 기능도 쉽게 활용할 수 있어, 데이터베이스 자동화와 AI 기반 분석이 더욱 강력해집니다.이 글에서는 PG-MCP가 무엇..
AI 코딩 도구 Cursor를 효과적으로 사용하는 8가지 베스트 프랙티스 개발 속도를 높이고 싶다면? AI 코딩 도구 Cursor를 활용하자!코딩 생산성을 극대화하기 위해 많은 개발자들이 AI 코딩 도구를 활용하고 있습니다. 하지만 AI가 생성하는 코드가 항상 완벽한 것은 아닙니다. 올바르게 설정하지 않으면 부정확한 코드나 불필요한 코드가 포함될 수 있어 오히려 개발 속도가 느려질 수도 있습니다.Cursor는 AI 기반의 강력한 코드 편집기로, 올바르게 활용하면 개발 속도를 비약적으로 향상시키고 코드 품질을 높일 수 있습니다. 이 글에서는 Cursor를 효과적으로 사용하는 8가지 베스트 프랙티스를 소개합니다. AI 코딩 도구를 최대한 활용하고 싶은 개발자라면 꼭 읽어보세요!1. Cursor란 무엇인가?🚀 Cursor 소개Cursor는 AI를 활용한 코드 편집기로, ChatG..

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