이 튜토리얼에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 실용적인 구현을 안내하며, ModelContextManager를 구축하여 Google Colab과 같은 환경에서 대규모 언어 모델을 다룰 때 발생하는 컨텍스트 관리의 중요성과 효율적인 방법을 다룹니다.
Arcad는 LangGraph 에이전트를 정적 대화형 인터페이스에서 동적인, 행동 중심 어시스턴트로 변환시켜주는 풍부한 도구 모음을 제공한다. 이 튜토리얼에서는 ArcadeToolManager를 초기화하고 Web.ScrapeUrl과 같은 개별 도구나 전체 툴킷을 가져오는 방법을 배운다.
Crawl4AI를 사용해 Python 기반의 현대적인 웹 크롤링 툴킷을 활용하여 구조화된 데이터를 추출하는 방법을 소개하는 튜토리얼. asyncio의 비동기 I/O, HTTP 요청을 위한 httpx, 그리고 Crawl4AI의 AsyncHTTPCrawlerStrategy를 이용하여 headless 브라우저의 오버헤드를 우회하면서 복잡한 HTML을 파싱한다.
구글 Colab에서 FastStream 및 RabbitMQ를 활용하여 인메모리 “센서 알림” 파이프라인을 구축하는 방법을 소개하는 노트북. FastStream의 RabbitBroker와 TestRabbitBroker를 이용하여 외부 인프라 없이 메시지 브로커를 시뮬레이션하며, 데이터 처리의 네 가지 단계를 조율한다.
본 콜랩 튜토리얼에서는 Google의 Gemini 2.0 생성 AI를 FastMCP를 통해 내부 프로세스 MCP 서버와 통합하는 방법을 보여줍니다. GEMINI_API_KEY를 안전하게 캡처하기 위해 대화형 getpass 프롬프트로 시작하여 Gemini API 호출을 위한 google-genai Python 클라이언트, FastMCP 등을 설치하고 구성합니다.
FastAPI-MCP는 FastAPI 엔드포인트를 Model Context Protocol (MCP) 도구로 변환해주는 툴이다. 이를 통해 FastAPI 앱 내에서 MCP 서버를 쉽게 마운트하여 통합이 간편해진다. 이 튜토리얼에서는 미국 국립 공원의 알림을 가져오는 FastAPI 엔드포인트를 FastAPI-MCP를 사용하여 어떻게 변환하는지 살펴볼 것이다.
LLM 평가는 인공지능의 신뢰성과 유용성을 높이는 데 중요하며, 이를 위한 튜토리얼에서는 철저하고 다양한 방법론을 제시한다.
Hugging Face Hub에 사용자 정의 데이터셋을 업로드하는 과정을 안내하는 튜토리얼. Hugging Face Hub는 머신러닝을 위한 데이터셋과 모델을 공유하고 협업하는 플랫폼이다.
Model Context Protocol은 강력한 도구를 Cursor와 같은 현대적인 IDE에 직접 통합하는 것을 매우 쉽게 만들어주어 생산성을 크게 향상시킵니다. 몇 가지 간단한 단계로 Cursor가 Figma 디자인에 액세스하고 코드 생성 기능을 사용하여 몇 분 안에 웹 페이지를 디자인할 수 있습니다.