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A2A vs MCP: AI 에이전트 개발자를 위한 완벽 가이드
Google A2A와 Anthropic MCP 프로토콜의 차이점을 비교하고, 실제 구현 방법과 활용 사례를 제시하는 AI 에이전트 개발자를 위한 실용적 가이드
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Windows가 AI 에이전트로 진화한다 – 마이크로소프트의 혁신적 발표가 가져올 변화
마이크로소프트가 발표한 Windows AI 에이전트 도입 소식을 분석하고, 이것이 가져올 컴퓨팅 패러다임의 변화와 사용자 경험 혁신, 그리고 우리가 준비해야 할 미래에 대한 인사이트를 제공하는 글입니다.
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Gradio로 MCP 서버 구축하기: LLM을 위한 도구 개발 가이드
Gradio를 사용하여 5줄의 코드로 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하는 방법을 소개합니다. LLM의 기능을 확장하는 도구를 개발하고 활용하는 실용적인 가이드입니다.
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OpenMemory MCP: AI 도구 간 지속적 맥락 공유를 위한 로컬 메모리 서버 구축 가이드
이 글은 여러 AI 도구 간에 맥락과 기억을 공유할 수 있는 OpenMemory MCP의 개념, 설치 방법, 활용 사례를 안내하는 실용적인 가이드입니다.
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VSCode Agent Builder로 MCP 도구 활용 AI 에이전트 구축하기
AI Toolkit for VSCode의 새로운 Agent Builder 기능을 활용하여 MCP(Model Control Protocol) 도구와 통합된 강력한 AI 에이전트를 쉽고 빠르게 구축하는 방법을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링부터 도구 통합까지 전체 개발 워크플로우를 단순화하는 이 도구의 주요 기능과 활용 방법을 알아보세요.
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Docker MCP: AI 에이전트를 위한 표준화된 도구 생태계의 등장
Docker의 MCP Catalog와 Toolkit으로 AI 에이전트와 도구 간의 통합이 표준화되고 보안이 강화되는 과정을 살펴봅니다. MCP(Model Context Protocol) 생태계의 주요 문제점들과 Docker가 제시하는 해결책, 그리고 그 실효성에 대한 분석을 담고 있습니다.
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클로드의 진화: 앱 통합과 고급 리서치 기능으로 AI 어시스턴트의 새 지평을 열다
안트로픽이 AI 챗봇 클로드에 추가한 ‘통합(Integrations)’과 ‘고급 리서치(Advanced Research)’ 기능을 소개합니다. 이 기능들이 AI 어시스턴트의 활용 방식을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 AI의 미래 방향성에 대해 알아봅니다.
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Postman의 Model Context Protocol(MCP) 공식 지원: 더 쉬워진 AI Agent Builder 활용법
Postman의 AI Agent Builder를 활용한 AI 에이전트 개발 방법을 알아봅니다. MCP 지원 기반으로 LLM 테스트부터 도구 생성, 워크플로우 설계까지, 코드 작성 없이도 복잡한 AI 에이전트를 구축하는 방법과 활용 사례를 살펴보세요.
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MCP, AI의 미래를 바꿀 새로운 게이트키퍼가 될까?
AI 전문가 Charlie Graham이 직접 실험한 MCP(Model Context Protocols)의 현재와 미래를 분석합니다. MCP가 어떻게 ChatGPT와 Claude 같은 AI 클라이언트를 새로운 게이트키퍼로 만들고, 앱스토어와 검색 엔진의 비즈니스 모델을 변화시킬지에 대한 통찰력 있는 분석을 제공합니다.
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MarkItDown MCP: 문서를 마크다운으로 변환하는 AI 통합 도구
마이크로소프트의 MarkItDown MCP를 활용하여 PDF, Word, PowerPoint 등 다양한 문서를 마크다운으로 변환하고 AI 시스템에 통합하는 방법을 알아봅니다. 마크다운이 LLM에 중요한 이유와 실제 활용 사례를 함께 살펴보세요.
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