슬기로운 개발자의 생활

AI 기술의 발전으로 ChatGPT, Claude와 같은 강력한 언어 모델이 개발 환경에 통합되고 있습니다. 그러나 이러한 모델들은 최신 정보나 특정 도메인(예: 네이버 검색 결과)에 대한 실시간 접근성에 제한이 있습니다. MCP(Model Context Protocol)는 이러한 한계를 극복하기 위한 표준화된 프로토콜로, AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 이 글을 통해 Python과 MCP를 활용하여 네이버 검색 기능을 AI 에이전트에 통합하는 실질적인 방법을 학습합니다.Github : https://github.com/jikime/py-mcp-naver-searchSmithery: https://smithery.ai/server/@jikim..

AI의 활용 범위가 넓어짐에 따라, 개발 도구도 단순한 편집기를 넘어서 다양한 외부 시스템과의 연결이 필요해졌습니다.Cursor AI는 이를 가능케 하기 위해 Model Context Protocol(MCP)이라는 강력한 확장 기능을 제공합니다.이 글에서는 MCP의 개념과 구조, 그리고 Cursor에서 실제로 어떻게 MCP를 활용하는지에 대해 설명합니다.MCP란 무엇인가요?Model Context Protocol(MCP)는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다.Cursor에서는 이를 통해 개발자가 직접 도구를 연결하거나, 기존 시스템과 통합된 개발 경험을 만들 수 있습니다.MCP는 Anthropic에서 제안한 오픈 표준으로, JSON-RP..

AI와 함께 코딩한다는 건 어떤 느낌일까요?Cursor는 단순한 코드 에디터가 아닙니다. 프로젝트를 이해하고, 문제를 분석하며, 코드를 제안해 주는 AI 비서와 함께하는 차세대 개발 환경입니다.🚀 Cursor란 무엇인가요?Cursor는 AI 중심으로 설계된 강력한 코드 에디터입니다. 설치만 하면 바로 사용할 수 있는 다음과 같은 기능들을 제공합니다:💡 코드 기반을 이해하는 AI 코드 자동완성🧠 대화형 인터페이스 (Ask, Edit, Agent 모드)🔧 복잡한 개발 업무를 처리하는 지능형 도구들이 모든 기능들이 유기적으로 연결되어, 여러분의 개발 생산성을 극대화합니다.✨ 시작해 보기: 단축키와 기능 맛보기Cursor를 처음 시작했다면, 아래 기능부터 체험해 보세요.⭾ Tab: AI 기반의 코드 자동..

AI를 활용하여 유튜브 쇼츠를 제작하는 방법은 초보자부터 전문가까지 다양한 수준의 사용자에게 적합한 도구들이 있습니다. 아래에 대표적인 AI 기반 쇼츠 제작 도구들을 소개해 드리겠습니다.🎬 AI 기반 유튜브 쇼츠 제작 도구 추천1. Vrew (브루)특징: 긴 영상을 자동으로 요약하거나 하이라이트를 추출하여 쇼츠 영상으로 변환합니다.장점: 클릭 몇 번으로 요약 영상이나 하이라이트 영상을 만들 수 있어 편리합니다.활용 예시: 강의 영상, 인터뷰, 브이로그 등 다양한 콘텐츠를 쇼츠로 재구성할 때 유용합니다.자세히 보기: Vrew AI 쇼츠 만들기 기능2. Fliki특징: 텍스트를 입력하면 AI가 자동으로 음성, 이미지, 배경음악을 조합하여 쇼츠 영상을 생성합니다.장점: 대본만 입력하면 고퀄리티의 쇼츠 영상을..

1. 자동화된 규칙 생성/Generate Cursor Rules 명령어를 사용해 대화 콘텍스트를 기반으로 규칙을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기존 대화의 맥락을 재사용 가능합니다.경로 패턴이 정의된 자동 첨부 규칙은 파일 읽기/쓰기 시 적절한 규칙을 자동 적용합니다.항상 첨부된 규칙이 긴 대화에서도 지속적으로 유지되며, 에이전트가 규칙을 안정적으로 편집할 수 있도록 수정되었습니다. 2. 대화 기록 접근성 향상채팅 기록이 명령 팔레트로 이동하여 접근이 쉬워졌습니다. 채팅창의 "Show history 버튼" 또는 Show Chat History 명령어로 확인 가능합니다.3. 코드 검토 간소화에이전트가 생성한 코드를 검토하기 위해 대화 끝에 내장된 diff 뷰가 추가되었습니다. 채팅 하단의 Review c..

Model Context Protocol (MCP)의 도구 요청 플로우는 MCP 호스트(예: Claude Desktop, Cursor)와 클라이언트가 MCP 서버와 상호작용하여 도구를 호출하는 과정을 포함합니다.아래는 전체 플로우를 단계별로 설명한 내용입니다. 이 설명은 MCP의 클라이언트-서버 아키텍처와 표준화된 통신 방식을 기반으로 하며, Anthropic의 MCP 문서와 관련 정보를 참조하여 작성되었습니다.MCP 도구 요청 플로우MCP는 호스트(사용자가 직접 상호작용하는 애플리케이션), 클라이언트(호스트 내에서 서버와 1:1 연결을 관리), 서버(도구, 리소스, 프롬프트를 제공)로 구성됩니다. 도구 요청 플로우는 다음과 같은 단계로 진행됩니다:초기화 (Initialization)호스트 시작: 사용자..

Claude Desktop에 MCP 서버 연동 방법Claude Desktop에 MCP(Model Context Protocol) 서버를 연동하는 과정은 Anthropic의 MCP 프레임워크를 활용하여 외부 도구, 리소스, 프롬프트를 Claude와 통합하는 작업입니다.전제 조건Claude Desktop 설치: 최신 버전의 Claude Desktop 애플리케이션이 설치되어 있어야 합니다. Anthropic의 공식 웹사이트에서 다운로드 가능합니다.MCP 서버 준비: 연동하려는 MCP 날씨 서버가 준비되어 있어야 합니다.기본적인 CLI 지식: 터미널에서 명령어를 실행할 수 있는 기본적인 이해가 필요합니다.1. Claude Desktop 설정 파일 구성Claude Desktop은 MCP 서버와의 연결 정보를 설정..

2. MCP Server 및 Client 구현하기시나리오MCP Host에서 사용자가 특정 지역의 날씨를 요청한다.LLM은 사용자 요청을 분석하여 도구가 필요한지 분석하여 MCP Client에게 도구 목록을 요청한다.도구 목록 중 지역 좌표와 관련된 도구가 있는지 확인하고 MCP Client에게 필요한 도구를 요청한다.MCP Client는 요청한 도구가 정의된 MCP Server에게 도구를 요청한다.MCP Server는 전달받은 시, 구, 동의 데이터를 이용하여 SQLite DB로부터 nx, ny 격자 좌표를 가져오는 도구를 실행한다.결괏값을 LLM이 인식할 수 있는 텍스트 포맷으로 MCP Client에게 전달한다.MCP Client는 LLM에게 실행 결과를 제공한다.LLM은 받은 격자 좌표를 이용하여 날..

Github : https://github.com/jikime/py-mcp-ko-weather GitHub - jikime/py-mcp-ko-weatherContribute to jikime/py-mcp-ko-weather development by creating an account on GitHub.github.comSmithery : https://smithery.ai/server/@jikime/py-mcp-ko-weather Korea Weather Service | SmitheryUh oh! This server works best locally, but does not have a local installation option. Please check the source repositary f..

1. V0란 무엇인가?V0는 Vercel에서 제공하는 AI 기반의 생성형 사용자 인터페이스 시스템입니다. 이 도구는 shadcn/ui와 Tailwind CSS를 이용해 복사하여 붙여 넣기만 하면 되는 React 코드를 생성합니다. 사용자는 생성된 UI를 React 애플리케이션에 통합할 수 있으며, 이를 통해 빠르고 효율적인 UI 개발이 가능합니다. V0는 사용자가 원하는 UI 디자인과 기능을 프롬프트로 입력하면, 해당 요구사항에 맞는 코드를 자동으로 생성해 줍니다.2. V0 사용법V0를 사용하기 위해서는 먼저 Vercel의 웹사이트에 접속하여 계정을 생성해야 합니다. 이후, 원하는 UI 디자인과 기능을 프롬프트로 입력하면, V0가 자동으로 코드를 생성합니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:계정..