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MCP 5가지 원시 타입, 설계 철학부터 이해하기
MCP의 5가지 원시 타입(Resources, Tools, Prompts, Sampling, Roots)이 담고 있는 설계 철학과 분리 원칙. AI 에이전트 개발자를 위한 개념 가이드.
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AI 에이전트 설계의 갈림길: MCP vs Skills, 실무자가 말하는 진짜 차이
Flask 창시자가 분석한 AI 에이전트 설계의 두 갈래: MCP vs Skills. 누가 제어권을 쥐느냐에 따라 달라지는 실무 차이를 소개합니다.
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Anthropic·OpenAI·Google, 이례적 협력: AI 에이전트 오픈소스 재단 출범
Anthropic, OpenAI, Google 등 경쟁사들이 AI 에이전트 표준화를 위해 손잡았습니다. Linux Foundation 산하 AAIF 설립과 MCP의 성공 사례를 소개합니다.
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MCP Apps Extension: AI 대화에 인터랙티브 UI가 온다
MCP Apps Extension 제안 발표. AI 대화에 인터랙티브 UI를 표준화하는 확장 명세로, 커뮤니티 협업을 통해 생태계 분열을 방지합니다.
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MCP 도구를 코드로 바꾸니 토큰이 98% 줄었다: Anthropic의 새 접근법
AI 에이전트의 MCP 도구를 코드 API로 전환하여 토큰 사용량을 98% 절감하는 Anthropic의 새로운 접근법. 효율성과 프라이버시를 동시에 개선합니다.
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