LLM이 단순한 질문 답변을 넘어 실제로 이미지를 편집하고, 웹을 검색하고, 이메일을 정리할 수 있다면 어떨까요? 이제 그런 일이 가능해졌습니다. Gradio와 MCP 프로토콜의 만남으로 Hugging Face Spaces에 있는 수천 개의 AI 앱을 여러분의 LLM에 직접 연결할 수 있게 되었습니다.
Hugging Face Spaces: AI 기능의 보물창고
Hugging Face Spaces는 세계 최대 규모의 AI 애플리케이션 컬렉션입니다. 이곳에는 각각 특화된 AI 모델로 구현된 수많은 앱들이 있습니다:
- 이미지 배경 제거: 사진에서 배경을 자동으로 제거
- OCR: 이미지나 문서의 텍스트 추출
- 텍스트 음성 변환: 자연스러운 음성 합성
이 모든 Spaces는 Gradio로 구현되어 있으며, Gradio 5.28.0 버전부터 MCP 프로토콜을 지원합니다. 즉, Hugging Face Spaces가 사실상 LLM용 앱 스토어 역할을 하게 된 것입니다.
MCP 호환 앱들을 찾고 싶다면 이 링크를 방문하거나, Hugging Face Spaces 페이지에서 ‘MCP Compatible’ 필터를 사용하세요.
실습: 이미지 편집 기능을 LLM에 추가하기
Flux.1 Kontext[dev]는 텍스트 명령만으로 이미지를 편집할 수 있는 강력한 모델입니다. “머리를 파란색으로 염색해줘”라고 요청하면, 업로드한 사진에서 머리 색깔만 정확히 바꿔서 결과를 보여줍니다.
이 강력한 이미지 편집 기능을 여러분의 LLM에 추가해보겠습니다. 다음 단계를 따라해보세요:
1단계: Hugging Face 계정 설정
먼저 Hugging Face에서 무료 계정을 생성하세요. 계정이 있다면 설정 페이지로 이동합니다.
2단계: MCP 설정 페이지 접속
설정 페이지 왼쪽 메뉴에서 ‘MCP’를 클릭하세요. 페이지를 아래로 스크롤해야 보일 수 있습니다.
3단계: Spaces 도구 추가
페이지 하단의 ‘Spaces Tools’ 섹션에서 검색창에 ‘Flux.1-Kontext-Dev’를 입력하고, ‘black-forest-labs/Flux.1-Kontext-Dev’ 스페이스를 선택하세요.
4단계: MCP 클라이언트 설정
이 예시에서는 Cursor를 사용하겠지만, 다른 MCP 클라이언트도 비슷한 절차를 따릅니다.
MCP 설정 페이지 상단의 ‘Setup with your AI assistant’ 섹션에서 ‘Cursor’ 아이콘을 클릭하세요. 표시된 코드 스니펫을 복사해서 Cursor 설정 파일에 붙여넣기하세요.
5단계: 이미지 편집 테스트
이제 Cursor에서 새로운 채팅 세션을 시작하고 이미지 편집을 요청해보세요! 현재는 공개 URL로 접근 가능한 이미지만 처리할 수 있으므로, Hugging Face Dataset을 만들어 이미지를 온라인에 저장할 수 있습니다.
활용 팁과 주의사항
성능 최적화를 위한 팁:
- 인기 있는 공개 스페이스를 사용하면 대기 시간이 길어질 수 있습니다. 스페이스 페이지에서 ‘Duplicate This Space’를 클릭해 개인 버전을 만들어 보세요.
- ZeroGPU를 사용하는 스페이스를 복제하려면 PRO 계정이 필요할 수 있습니다.
추가 기능:
Hugging Face MCP 서버를 설정하면 LLM에게 특정 작업을 수행하는 스페이스를 찾아달라고 요청할 수도 있습니다. 예를 들어 “이미지에서 텍스트를 추출할 수 있는 도구를 찾아줘”라고 하면, 관련된 MCP 호환 스페이스를 추천해줍니다.
무한한 가능성의 시작
MCP 프로토콜과 Gradio의 결합은 LLM의 활용 범위를 극적으로 확장시켰습니다. 이제 LLM은 단순한 대화 도구를 넘어 실제 작업을 수행하는 AI 에이전트로 진화할 수 있습니다.
Hugging Face Spaces에 있는 수천 개의 전문화된 AI 앱들을 여러분의 LLM에 연결함으로써, 이미지 편집부터 음성 변환, 데이터 분석에 이르기까지 상상할 수 있는 거의 모든 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 생태계에서 개발자와 사용자 모두에게 새로운 차원의 가능성을 열어주는 혁신적인 발전입니다.
참고자료:
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