Liquid AI가 LocalCowork를 발표했는데, 이는 LFM2-24B-A2B를 활용한 모델로, 기업 워크플로우를 기기 내에서 완전히 실행할 수 있도록 해준다. API 호출과 데이터 이탈을 없애 프라이버시에 민감한 환경에서 사용된다.
MCP에서 발생하는 일반적인 보안 취약점에 대해 살펴보는 인터뷰 시리즈. MCP는 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 안전하게 상호 작용할 수 있도록 설계된 프레임워크인데, 모델이 컨텍스트에 액세스하는 방법에 구조와 투명성을 제공하지만 동시에 새로운 보안 위험을 도입한다.
Anthropic의 ‘code execution with MCP’ 패턴은 MCP 도구를 코드 수준 시스템으로 전환하여 대규모 워크플로우의 토큰 소모, 지연 및 비용 한계를 개선한다.
MCP를 활용하여 현대 AI 시스템에서의 독특한 도전 과제 중 하나인 AI 모델과 외부 데이터 또는 도구 간 실시간 상호 작용을 가능하게 하는 방법을 살펴봄. 전통적인 모델은 훈련 데이터에만 제한되지만 MCP를 통해 외부 자원 및 도구와의 실시간 상호 작용이 가능해짐.
Kong이 Volcano를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 TypeScript SDK로, LLM 고찰 및 실제 활동을 통해 여러 LLM 제공업체 간에 다단계 에이전트 워크플로를 구성하며 MCP 도구 사용이 가능합니다.
구글은 Model Context Protocol (MCP) 서버를 오픈소스로 공개했는데, 이를 통해 에이전틱 및 LLM 애플리케이션이 Google Ads API에 대한 읽기 전용 액세스를 얻을 수 있다. Python으로 구현된 googleads/google-ads-mcp 레포지토리는 GAQL 쿼리를 통한 광고 계정 검색 및 고객 리소스 열거를 지원한다.
MCP, 함수 호출, OpenAPI 도구의 비교표를 통해 각각의 특징과 사용 시기를 알아볼 수 있습니다.
AWS가 Amazon Bedrock AgentCore를 위한 오픈소스 Model Context Protocol (MCP) 서버를 출시했는데, 이는 에이전트 IDE의 자연어 프롬프트에서 AgentCore Runtime에 배포 가능한 에이전트로의 직접 경로를 제공한다. 이 패키지는 일반적인 다단계 통합 작업을 대화형 명령으로 압축하는 데 사용된다.
Delinea는 MCP 서버를 출시했는데, 이를 통해 AI 에이전트가 Delinea Secret Server와 Delinea Platform에 저장된 자격 증명에 액세스할 수 있다. 서버는 모든 호출에 신원 확인과 정책 규칙을 적용하여 에이전트 메모리에서 장기적인 비밀을 유지하면서 완전한 감사 가능성 유지를 목표로 한다.
구글은 데이터 커먼스를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 출시했다. 이를 통해 AI 에이전트들은 공개 데이터셋(인구 조사, 건강, 기후, 경제)에 자연어로 쿼리를 할 수 있게 되었다. 빠른 시작 가이드는 Gemini CLI와 Google의 에이전트 개발 키트(ADK)에 제공된다.
Microsoft가 Azure Logic Apps(Standard)를 Model Context Protocol (MCP) 서버로 실행할 수 있는 공개 미리보기를 출시했다. 이를 통해 Logic Apps 워크플로우를 에이전트 도구로 노출시켜 MCP 호환 클라이언트(VS Code + Copilot 등)에서 발견하고 호출할 수 있다.
MCP는 프론트엔드 팀이 디자인 스펙, 저장소/PR, 배포 대상, 가시성, 업무 관리를 편리하게 통합할 수 있는 표준화된 방법을 제공하며, 이 리스트는 FE 워크플로에 매핑되는 제품용 원격 MCP 서버에 초점을 맞추고 있다.
Coral Protocol은 Coral v1을 출시하여 개발자가 이질적인 프레임워크 간에 AI 에이전트를 발견, 구성 및 운영하는 방식을 표준화하고 있습니다. 이 릴리스는 스레드, 언급 주소 지정된 에이전트 간 메시징이 가능한 MCP 기반 런타임(Coral Server), 오케스트레이션 및 가시성을 위한 개발자 워크플로우(CLI + Studio), 그리고 에이전트용 공개 레지스트리에 중점을 두고 있습니다.
오픈AI가 ChatGPT의 개발자 모드에 MCP 도구의 전체 지원을 추가하여 쓰기 동작을 수행할 수 있게 했다. 이를 통해 개발자들은 시스템을 직접 업데이트하고 워크플로를 트리거하며 기업 통합을 할 수 있다.
본 튜토리얼에서는 Jupyter 또는 Google Colab 내에서 원활히 작동하는 고급 MCP (Model Context Protocol) 에이전트를 구축하는 과정을 안내합니다. 다중 에이전트 조정, 컨텍스트 인식, 메모리 관리 및 동적 도구 사용에 중점을 두어 현실 세계의 실용성을 고려하고 있습니다.
MCP는 AI 에이전트를 외부 도구, 데이터, 서비스에 연결하는 표준으로, 대형 언어 모델이 컨텍스트를 요청, 사용 및 유지할 수 있는 구조화된 방법을 제공한다. MCP 서버는 Vibe 코딩에 적합한 상위 7개를 소개한다.
OAuth 2.1은 MCP 명세서에서 공식적으로 권장되는 인가 표준이다. 인가 서버는 OAuth 2.1을 적절한 보안 조치와 함께 구현해야 하며, MCP는 전송 수준에서 인가를 제공하여 클라이언트가 리소스 소유자를 대신해 제한된 서버에 안전하게 액세스할 수 있게 한다.
최신 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 단순한 텍스트 생성을 넘어섰다. 현실 세계 응용 프로그램들은 이제 이러한 모델이 API, 데이터베이스, 소프트웨어 라이브러리와 같은 외부 도구를 사용하여 복잡한 과제를 해결해야 한다. 그러나 AI 에이전트가 도구 간에 계획을 세우고 추론하며 조정할 수 있는지를 어떻게 정확히 알 수 있을까?
Model Context Protocol (MCP)는 AI 모델을 다양한 애플리케이션, 시스템 및 도구에 연결하는 범용 표준으로 급속히 등장했습니다. MCP로의 이주는 사용자 정의 통합에 익숙한 기관들에게 기술적 부채를 줄이고 새로운 상호 운용성 혜택을 누릴 수 있는 변화를 가져올 수 있습니다.
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 중심으로 하는 인공지능의 급속한 성장은 기업이 고객 서비스 자동화부터 데이터 분석 향상까지 운영 방식을 혁신시켰다. 그러나 AI를 핵심 업무에 통합할 때 실제 데이터 소스에 모델을 안전하고 효율적으로 연결하는 것이 계속된 과제로 떠오르고 있다. Anthropic의 소개로 MCP가 등장함으로써 이 문제에 대한 해결책이 제시되고 있다.
이 튜토리얼에서는 mcp-agent 및 Gemini를 활용하여 고급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. 필요한 모든 종속성을 갖춘 견고한 환경을 설정한 다음 웹 검색, 데이터 분석, 코드 실행 및 날씨 정보와 같은 구조화된 서비스를 제공하는 MCP 도구 서버를 구현합니다.
조직이 AI 기반 워크플로에 서비스를 노출시키면서 개발 경험, 성능, 보안을 유지하기 위해 MCP 서버가 중요해졌다. 견고한 MCP 서버를 구축, 테스트, 패키징하기 위한 7가지 데이터 기반 베스트 프랙티스 소개.
IBM의 MCP Gateway는 FastAPI 기반의 게이트웨이를 제공하여 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)에 대한 통합 인터페이스를 제공하며, 현대 AI 툴체인을 확장하고 관리하는 데 도움을 줍니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 2024년 11월에 Anthropic에 의해 소개되었으며, AI 모델이 JSON-RPC 2.0 기반의 프로토콜을 통해 외부 도구와 상호 작용할 수 있도록 하는 표준화된 안전한 인터페이스를 제공한다. Claude, Gemini, OpenAI에서 이미 MCP를 지원하고 있으며, 빠르게 채택되고 있다.
데스크톱 커맨더 MCP 서버는 MCP 파일 시스템 서버를 기반으로 한 강력한 도구로, 모든 개발 작업을 하나의 채팅 인터페이스로 통합해줍니다. 파일 검색, 편집, 관리, 터미널 명령 실행, 프로세스 제어 등을 데스크톱에서 Model Context Protocol (MCP)을 사용하여 직접 수행할 수 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 모델을 더 넓은 소프트웨어 생태계와 통합하는 데 중심 역할을 하고 있다. Anthropic이 개발한 MCP는 언어 모델이나 자율 에이전트가 REST API, 데이터베이스 쿼리, 파일 시스템 작업 또는 하드웨어 제어를 찾고 호출하는 방식을 표준화한다. 각 기능을 자체 설명하는 “도구”로 노출함으로써 […]
Model Context Protocol (MCP)는 대형 언어 모델이 도구, 서비스 및 외부 데이터 소스와 상호 작용하는 방식에 대한 강력한 패러다임 변화를 나타냅니다. MCP는 동적 도구 호출을 가능하게 하며, 모델이 함수를 지능적으로 선택하고 호출할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다. 그러나 새로운 프레임워크인만큼 보안 취약점도 존재합니다.
Hugging Face가 Model Context Protocol (MCP)에 대한 무료 오픈 소스 코스를 출시했습니다. 이 코스는 대규모 언어 모델과 외부 데이터 소스 및 도구를 통합하는 데 도움이 되는 MCP를 개발자와 AI 전문가들에게 제공하여 더 맥락에 맞는 AI 에이전트 및 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다.
MCP-Use는 모든 LLM을 어떤 MCP 서버에 연결하여 웹 브라우징, 파일 작업 등의 도구 접근을 제공하는 오픈 소스 라이브러리다. 이 튜토리얼에서는 langchain-groq와 MCP-Use의 내장 대화 기억을 사용하여 도구와 상호 작용할 수 있는 간단한 챗봇을 구축한다.
AgentQL은 정확한 정보 형태를 정의함으로써 구조화되지 않은 데이터를 스크래핑할 수 있게 해줍니다. 이 튜토리얼에서는 Claude Desktop 내에 AgentQL MCP 서버를 구현하고, Claude의 내장 시각화 기능을 사용하여 탐색합니다.
MCP는 AI 에이전트가 일관된 인터페이스를 통해 외부 서비스와 상호 작용할 수 있는 신흥 오픈 표준이다. API마다 사용자 정의 통합을 작성하는 대신, MCP 서버는 클라이언트 AI가 동적으로 발견하고 호출할 수 있는 일련의 도구를 노출한다. 이러한 분리는 API 제공업체가 진화할 수 있음을 의미한다.
MCP 이전에 LLM은 외부 도구에 액세스하기 위해 임시적이고 모델별 통합에 의존했다. ReAct, Toolformer, LangChain, LlamaIndex 등 다양한 접근 방식이 소개되었으며 MCP는 AI 에이전트 도구 호출을 모델 간에 표준화, 간단화하고 미래에 대비하는 역할을 한다.
Claude 데스크톱을 Tavily AI의 Model Context Protocol (MCP) 서버와 Smithery 클라이언트를 사용하여 실시간 웹 검색 및 콘텐츠 추출 기능에 연결하는 방법에 대한 실습 튜토리얼. Tavily 홈페이지 및 대시보드를 살펴보고 개발자 API 키를 생성한 후 Tavily MCP 서버를 탐색하는 과정 포함.
MCP와 Zapier AI의 파워를 이용하여 복잡한 코딩 없이 Cursor에서 반응형 이메일 에이전트를 구축하는 방법을 배웁니다. MCP 커넥터를 구성하여 Cursor와 Zapier AI를 연결하고 Gmail 계정을 연결하며, 읽기, 검색, 전송을 위한 의도를 정의합니다.
exa-mcp-server와 Claude Desktop의 파워를 활용하여 LinkedIn 페이지에 프로그래밍적으로 액세스하는 방법을 배웁니다. Model Context Protocol의 가벼운, 고성능 구현을 제공하는 exa-mcp-server는 Claude Desktop이 HTTP 요청을 발행하고 필요에 따라 원시 HTML 또는 구조화된 데이터를 반환할 수 있게 합니다.
본 튜토리얼에서는 Gemini를 사용하여 사용자 정의 MCP 클라이언트를 구현하는 방법을 안내합니다. 이를 통해 AI 애플리케이션을 MCP 서버에 연결하여 프로젝트를 강화하는 강력한 능력을 얻을 수 있습니다.
지식 그래프 메모리 서버를 사용하여 Claude 데스크톱은 여러 채팅을 통해 사용자에 대한 정보를 기억하고 조직화할 수 있습니다. 이를 통해 Claude는 서로 다른 정보 간의 관계를 이해하고 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.
Atla의 강력한 LLM 판사 모델을 Model Context Protocol (MCP)을 통해 노출시키는 Atla MCP 서버가 AI 시스템 개발의 중요한 측면인 LLM 출력의 신뢰성 있는 평가를 지원한다.
Serverless MCP는 개발자들이 AWS 플랫폼에서 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 방식을 혁신적으로 단순화했지만, 복잡한 아키텍처의 디버깅과 관리는 여전히 어려움을 겪고 있습니다. Serverless MCP는 이러한 도전에 대응하기 위해 도입되었으며, AI 지원 디버깅을 가능하게 합니다.
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 외부 도구, 응용프로그램, 데이터 원본의 통합은 점점 더 중요해지고 있다. Model Context Protocol (MCP)와 Function Calling은 모델과 외부 시스템 간의 원활한 상호작용을 달성하기 위한 두 가지 중요한 방법이다. 두 접근 방식은 AI 모델의 실용적 능력을 확장하기 위해 목표를 두지만, 아키텍처 측면에서 근본적으로 다르다.
AI 시스템이 외부 데이터 소스 및 운영 도구와의 실시간 상호 작용에 점점 더 의존하게 되면서, 이들 시스템은 동적 조치 수행, 변화하는 환경에서 결정 내리기, 실시간 정보 스트림에 액세스하는 것이 기대된다. 이를 위해 AI 아키텍처는 모델을 서비스 및 데이터셋과 연결하는 표준화된 인터페이스를 통합하여 능력을 가능하게 한다.
