슬기로운 개발자의 생활

이 글은 Arjun Prabhulal님의 동의 하에 그분의 깊이 있는 분석과 자료를 사용하여 작성했습니다. 원문은 [Building Multi-Agent App with Google's A2A(Agent2 Agent) Protocol, ADK, and MCP]에서 확인하실 수 있습니다. 독자 여러분께 더욱 유익한 정보를 전달할 수 있도록 귀한 내용을 공유해 주신 Arjun Prabhulal님께 다시 한번 감사드립니다. 지난번 글에서는 구글의 ADK(Agent Development Kit)와 MCP(Model Context Protocol)를 살펴보았는데요. Google Cloud Next '25에서 구글은 ADK와 더불어 A2A(Agent-2-Agent) 프로토콜을 발표했습니다. A2A는 AI 에이전트..

이 글은 Arjun Prabhulal님의 동의 하에 그분의 깊이 있는 분석과 자료를 사용하여 작성했습니다. 원문은 [Building AI Agents with Google's Agent Development Kit(ADK) as MCP Client - A Deep Dive]에서 확인하실 수 있습니다. 독자 여러분께 더욱 유익한 정보를 전달할 수 있도록 귀한 내용을 공유해 주신 Arjun Prabhulal님께 다시 한번 감사드립니다. Google Cloud Next ’ 25에서는 여러 획기적인 발표가 있었습니다. 지난해에는 GenAI(챗봇)와 Vertex AI가 주목받았다면, 올해의 주제는 명확했습니다. 바로 에이전트, 에이전트, 그리고 더 많은 에이전트였죠. Agent Development Kit (AD..

이 글은 Arjun Prabhulal님의 동의 하에 그분의 깊이 있는 분석과 자료를 사용하여 작성했습니다. 원문은 [Model Context Protocol(MCP) with Google Gemini 2.5 Pro — A Deep Dive]에서 확인하실 수 있습니다. 독자 여러분께 더욱 유익한 정보를 전달할 수 있도록 귀한 내용을 공유해 주신 Arjun Prabhulal님께 다시 한번 감사드립니다. GPT-4, Claude, Gemini, Llama3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 발전하면서, 이러한 모델들을 외부 도구, API, 그리고 다양한 시스템과 표준화된 방식으로 연결해야 할 필요성이 점점 커지고 있습니다. 하지만 이 모델들은 사전 훈련된 데이터를 기반으로 독립적으로 작동하며, 실시간 데이터..

이 글은 Arjun Prabhulal님의 동의 하에 그분의 깊이 있는 분석과 자료를 사용하여 작성했습니다. 원문은 [Function calling with Gemma3 using Ollama]에서 확인하실 수 있습니다. 독자 여러분께 더욱 유익한 정보를 전달할 수 있도록 귀한 내용을 공유해 주신 Arjun Prabhulal님께 다시 한번 감사드립니다.함수 호출(Function Calling)은 모델이 자연어와 실제 세계의 액션 및 데이터 사이의 다리 역할을 하도록 지원하는 기능입니다. 이번 글에서는 구글의 강력한 오픈소스 LLM인 Gemma 3와 Ollama를 사용하여 실시간 검색을 수행하는 함수 호출 기능을 활성화하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 로컬 LLM 모델이 API나 파이썬 함수와 같은 외부 ..

aiengineerpack.com을 통해 제공하는 스타터팩은 AI 개발에 필요한 최고의 도구와 서비스를 무료 또는 파격적인 할인가로 제공하여, 개발자 여러분의 시간과 비용을 절약하고 생산성을 극대화할 수 있도록 돕기 위해 마련되었습니다. 저도 이 소식을 듣고 AI 개발자로서 그냥 지나칠 수 없었는데요. 그래서 오늘은 Vol4 AI 스타터팩에 어떤 놀라운 혜택들이 담겨 있는지, 그리고 이 혜택들을 어떻게 활용할 수 있을지 꼼꼼하게 살펴보려고 합니다. 지금 바로 aiengineerpack.com에 방문하셔서 이 엄청난 기회를 잡아보세요!Vol4 AI 스타터팩, 어떤 도구들이 기다리고 있을까요?이번 Vol4 AI 스타터팩에는 정말 다양한 분야의 AI 개발 도구들이 포함되어 있습니다. 텍스트 음성 변환부터 고객..

Supabase, 그래서 그게 뭔데? Supabase를 한마디로 정의하자면, "오픈소스 Firebase 대체재"라고 할 수 있습니다. 좀 더 풀어서 설명해 드릴게요.우리가 웹이나 앱 서비스를 만들려면 생각보다 많은 것들이 필요합니다. 예를 들어, 사용자 정보를 저장하고 관리할 데이터베이스, 사용자를 인증하는 기능, 파일 저장 공간 등이 대표적이죠. 예전에는 이런 기능들을 하나하나 직접 개발하거나 여러 서비스를 조합해서 사용해야 했습니다. 당연히 시간도 오래 걸리고 복잡했겠죠?Firebase라는 서비스가 등장하면서 이런 불편함이 많이 해소되었습니다. Firebase는 구글에서 제공하는 백엔드 서비스 플랫폼(BaaS, Backend as a Service)인데요, 위에서 언급한 데이터베이스, 인증, 스토리지..

이 글은 OpenAI 서비스에 접근할 수 있는 '비밀 열쇠', 즉 API Key를 발급받는 과정을 다룹니다. 아래 단계를 따라 간단하게 발급받을 수 있습니다. 지금 바로 만들어 봅시다. 단계 01 웹 브라우저를 열고 OpenAI 개발자 플랫폼 웹사이트 (platform.openai.com)로 이동합니다. (ChatGPT 웹사이트인 chatgpt.com 과는 다른 주소이니 주의하세요!)단계 02 아직 계정이 없다면 [Sign Up] 버튼을 눌러 회원가입을 진행하고, 계정이 있다면 [Log In] 버튼을 눌러 로그인합니다.단계 03 로그인 후, 오른쪽 상단 [Settings] 버튼을 클릭한 후 왼쪽 메뉴에서 'API keys' 항목을 찾아 클릭합니다.단계 04 API Keys 페이지에서 [+ Create n..

저는 '바이브 코딩' 스타일로 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 즉, 복잡한 코드 구현 자체보다는 '내가 무엇을 만들고 싶은지'에 대한 의도와 느낌('바이브')을 AI에게 전달하고, AI가 제안하는 결과물을 활용하는 방식이죠. 그런데 이런 의문이 드실 수 있습니다."바이브 코딩이라면서, 왜 앞으로 나올 프롬프트 예시에는 @로 파일을 지정하거나, Vercel AI SDK 같은 기술 이름이나, 심지어 공식 문서 링크까지 포함되어 있는 거죠? 그냥 자연스러운 말로만 요청하면 안 되나요?"아주 좋은 질문입니다! 물론 자연어만으로도 많은 작업을 할 수 있지만, 우리가 좀 더 구체적인 프롬프트를 사용하는 데에는 이유가 있습니다.AI를 위한 친절한 안내생성형 AI, 예를 들어 우리가 사용하는 커서는 매우 강력하지..

Cursor를 이용하여 코딩할 때마다 반복되는 설정이나 팀 내 스타일 가이드 적용 때문에 번거로우셨던 경험 없으신가요? 또는 "AI가 내 프로젝트의 특성을 좀 더 잘 이해하고 코드를 짜주면 좋을 텐데..." 하고 바라신 적은요? 만약 그렇다면, 오늘 제가 소개해 드릴 Cursor의 Cursor Rule 기능이 바로 여러분의 고민을 해결해 줄 열쇠가 될 수 있습니다.Cursor는 이미 많은 개발자 사이에서 AI 기반의 스마트한 코딩 동반자로 알려져 있죠. 그런데 이 똑똑한 AI를 내 손 안의 전문가처럼 더욱 세밀하게 조종할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요? 바로 Cursor Rule이 그 역할을 합니다. 이 기능을 제대로 이해하고 활용한다면, 단순한 코드 생성을 넘어 프로젝트의 일관성을 유지하고, 개발 워..

안녕하세요! IT 업계에서 LLM(대규모 언어 모델)은 정말 많은 변화를 가져왔죠. 하지만 LLM이 학습한 데이터가 최신이 아니어서 가끔은 부정확하거나 심지어 존재하지 않는 코드를 만들어내는 경우, 다들 한 번쯤 경험해 보셨을 거예요. 오늘은 바로 이런 문제를 해결해 줄 수 있는 멋진 도구, Context7 MCP (Model Context Protocol)에 대해 이야기해 보려고 합니다. 제 경험상 Context7 MCP를 활용하면 LLM이 항상 최신 라이브러리 문서와 코드 예제를 참고하게 되어서, 개발자들이 훨씬 더 정확하고 효율적으로 코딩하는 데 큰 도움을 받을 수 있더라고요.그래서, Context7 MCP가 정확히 뭔가요?Context7 MCP는 Upstash 팀에서 개발하고 꾸준히 관리하고 있는..