슬기로운 개발자의 생활

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..

1. 커서 AI란 무엇인가?커서 AI는 AI 기반의 코드 편집기로, 개발자들이 코드를 작성하고 수정하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 도구는 강력한 자연어 처리(NLP)와 코드 이해 능력을 바탕으로 하여, 개발자들이 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 돕습니다. 커서 AI는 코드 자동 완성, 오류 수정, 코드 리뷰 등 다양한 기능을 제공하여 개발 생산성을 극대화합니다.2. 커서 AI 설치 및 설정커서 AI를 사용하기 위해서는 먼저 공식 웹사이트에서 소프트웨어를 다운로드해야 합니다. 설치 과정은 간단하며, 사용자는 설치 후 기본 설정을 통해 자신의 개발 환경에 맞게 커스터마이즈 할 수 있습니다. 설치가 완료되면, AI 패널을 열어 AI와 상호작용하며 코드를 수정할 수 있습니다.커서 AI 공식 웹..

AI 생태계의 새로운 혁신으로 주목받고 있는 Model Context Protocol(MCP)에 대해 알아보도록 하겠습니다.1. MCP의 배경과 필요성현재 AI 생태계의 한계LLM(Large Language Model)은 학습된 지식 내에서만 답변이 가능외부 데이터나 도구와의 연동이 제한적각 AI 프레임워크마다 개별적인 통합 작업 필요MCP의 등장 배경2024년 말 Anthropic이 소개한 개방형 표준 프로토콜AI 모델과 외부 도구 간의 표준화된 통신 방식 제공"AI 통합을 위한 USB"라고도 불림2. MCP의 핵심 개념기본 구조Hosts: 사용자가 상호작용하는 애플리케이션(예: 챗봇)Clients: Host 내에서 MCP 서버와의 연결 관리Servers: 표준 MCP API를 통해 기능 제공주요 구성..

LangChain MCP 어댑터를 사용하여 SSE(Server-Sent Events) 서버를 구현할 때 포트를 변경하려면, MCP 서버 설정에서 포트를 명시적으로 지정해야 합니다. 아래는 이를 수행하는 방법에 대한 단계별 설명입니다.1. MCP 서버 설정 확인LangChain MCP 어댑터는 @modelcontextprotocol/sdk 또는 관련 라이브러리를 사용하여 SSE 전송 방식을 설정합니다. SSE 서버는 기본적으로 특정 포트(예: 8080)를 사용하지만, 이를 변경하려면 서버 초기화 시 포트 옵션을 지정해야 합니다.2. 포트 변경 방법LangChain MCP 어댑터를 통해 SSE 서버를 설정할 때, MCPServer 객체의 transport 옵션에서 포트를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, P..

주요 내용🤖 langchain_openai 라이브러리를 사용해 AI 챗봇 생성🌐 요약을 위한 PromptTemplate 사용⏱️ 코드 실행 시간 측정하기💾 InMemoryCache와 SQLiteCache로 캐싱 전략 구현# .env 파일에서 환경 변수를 로드합니다.from dotenv import load_dotenvload_dotenv()아래 코드는 langchain_openai 라이브러리에서 ChatOpenAI 클래스를 임포트 하고, gpt-4o-mini 모델을 사용하여 챗봇 인스턴스를 생성합니다. ChatOpenAI 클래스는 OpenAI의 언어 모델을 활용하여 대화형 AI를 구현할 수 있게 해 주며, 여기서는 gpt-4o-mini 모델을 사용하여 인스턴스를 초기화합니다.from langchai..

주요 내용Google 캘린더 API 설정 및 인증 과정 🛠️OpenAI GPT를 이용한 자연어 처리 및 일정 관리 🤖JSON 형식으로 일정 등록 및 관리 방법 📅1. 구글 캘린더 API 사용하기1-1. 일정 구글 API 연동하기 참고하여 OAuth 인증정보를 담은 파일을 다운로드하여야 합니다.1-2. [1-1]에서 생성한 client_secret_xxx.json 파일을 credentials.json라는 이름으로 변경해 주고 적당한 곳으로 이동시킵니다.1-3 구글 캘린더 API / calendar ID 설정아래 코드는 Google 캘린더 API를 사용하기 위한 설정 정보를 포함하고 있습니다. 사용자는 자신의 Google 캘린더 API 키(google_calendar_api_key)와 캘린더 ID(ca..

주요 내용📦 python-dotenv, langchain 등의 패키지 조용한 설치 방법🌐 . env 파일로부터 환경 변수 로드 및 관리🔗 LCEL을 사용한 LangChain 컴포넌트들의 chaining 기법 소개🚀 FastAPI와 uvicorn을 활용한 API 서버 구축 및 실행 방법🌍 다양한 언어로의 텍스트 번역 및 처리 기능 구현python-dotenv, langchain, langchain-cli, langchain-openai, langserve, uvicorn 패키지들을 조용히 업데이트하며 설치하는 방법을 설명합니다. 사용자는 이 명령어를 실행하여 필요한 패키지들을 최신 버전으로 업데이트하고 설치할 수 있습니다. 이 과정은 출력을 최소화하여 진행됩니다.%pip install -qU py..

주요 내용🛠 . env 파일을 사용한 환경 변수 관리로 코드 보안 강화📁 DirectoryLoader와 PyPDFLoader를 통한 다양한 형식의 문서 로드🤖 langchain_openai 라이브러리를 활용한 언어 모델과 프롬프트 템플릿의 사용🔍 비동기 검색과 BM25 Retriever로 효율적인 문서 검색 및 결과 병합💡 LLM을 사용하여 관련 쿼리 생성 및 답변 추출load_dotenv 함수를 호출함으로써,. env 파일 내에 정의된 환경 변수들이 프로그램의 환경 변수로 로드됩니다. 이는 보안이 중요한 정보(예: 데이터베이스 비밀번호, API 키 등)를 코드에 직접 하드코딩하지 않고 관리할 수 있는 효과적인 방법을 제공합니다.# .env 파일에서 환경 변수를 로드합니다.from dotenv ..