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🔍 MCP의 세 가지 핵심 구성요소 — Prompts, Resources, Tools 완전 이해 2025.03.30 - [AI/AI Agents] - MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법 MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법🧠 AI 초보~중급 개발자를 위한 MCP 입문 가이드1. MCP의 등장 배경 🧩 Generative AI 시대가 본격화되면서, 다양한 앱과 도구들이 언어모델(LLM)의 힘을 빌려 동작datasciencebeehive.tistory.com2025.03.31 - [AI/AI Agents] - 🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘 🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 .. 2025. 4. 2.

🏗️ MCP 아키텍처 완전 정리 — Host, Client, Server— 컨텍스트가 오가는 구조를 이해하면, MCP가 보인다! 🧱 1. MCP의 전체 구조 요약MCP는 AI 모델에게 필요한 컨텍스트(문맥)를 가져오기 위해 만들어진 표준 프로토콜입니다.MCP는 크게 세 가지 역할로 구성됩니다:구성요소설명예시🧠 Host전체 프로세스를 관리하고 연결을 조율하는 컨테이너Claude Desktop, Cursor🤝 ClientMCP 서버에 연결하여 데이터를 요청하거나 명령을 내리는 역할Claude Agent, Cursor 내부 MCP 모듈🛠 Server툴/리소스/프롬프트를 제공하는 외부 시스템DB MCP 서버, Git MCP 서버, 로그 MCP 서버 등 🧭 2. Host의 역할Host는 MCP 아키텍처의 중앙 통제실이라고 할 수 있습니다. 모든 Client는 Host 안에서 실행됩니다.🔧 Host가 하는 일클라이언트(Client.. 2025. 4. 1.

🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘 1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 이 모델들이 진짜로 유용해지는 이유는 단순히 모델이 크거나 똑똑해서가 아닙니다. ✔️ 얼마나 정확한 문맥(Context)을 주느냐에 따라,✔️ 얼마나 관련성 있는 결과를 만들어내느냐가 결정됩니다.2. 컨텍스트란 정확히 무엇인가요?🧩 컨텍스트 = AI 모델이 현재 상황을 이해하고, 적절한 반응을 하기 위해 필요한 정보예시로 살펴보죠:텍스트 모델 (예: GPT, Claude)→ 대화 내용, 질문, 시스템 프롬프트 등코드 생성 모델 (예: Copilot, Codium)→ 이전 코드, 함수 이름, 주석, 사용 중인 라이브러리 등이미지 생성 모델 (예: DALL·E.. 2025. 3. 31.

MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법 MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법🧠 AI 초보~중급 개발자를 위한 MCP 입문 가이드1. MCP의 등장 배경 🧩 Generative AI 시대가 본격화되면서, 다양한 앱과 도구들이 언어모델(LLM)의 힘을 빌려 동작하고 있습니다. 그런데 문제는, 이 모델들이 제대로 기능하려면 ‘문맥(Context)’이라는 게 꼭 필요하다는 것입니다. 하지만 지금까지는 각 회사, 각 프로젝트가 제각각 방식으로 문맥을 전달해왔습니다. 누군가는 자체 API를 만들고, 누군가는 데이터베이스를 직접 붙였습니다. 이로 인해 생긴 문제가 바로…2. 왜 MCP가 필요한가? — N × M 문제 ❌ 다음 상황을 생각해보세요:🧑‍💻 AI 앱이 10개🔌 데이터 소스나 툴이 10개모든 앱이 모든 도구와 연결되려면, 10 × .. 2025. 3. 30.

💡Agentic AI 시대의 데이터 엔지니어링 혁신 기업 데이터 관리를 재정의하는 AI 에이전트의 등장최근 AI 분야에서는 단순한 생성형 AI(Generative AI)를 넘어서 Agentic AI라는 새로운 패러다임이 주목받고 있습니다. ChatGPT처럼 텍스트를 생성하는 도우미 역할을 넘어, AI 에이전트는 이제 스스로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추기 시작했습니다. 예를 들어 여행을 계획하고, 항공편을 예약하며, 심지어 집 수리를 위한 견적을 비교해 계약까지 할 수 있는 자율적 시스템이 등장한 것이죠. 이러한 변화는 기업의 핵심 업무 중 하나인 데이터 관리(Data Management)에도 커다란 영향을 미치고 있습니다. 이번 글에서는 Debmalya Biswas의 글을 기반으로, Agentic AI가 어떻게 기업의 데이터 카탈로깅(Dat.. 2025. 3. 29.

🤖 과학자의 새로운 동료, AI 공동 과학자(Co-Scientist)의 등장 AI가 과학을 이해하고, 스스로 가설을 세우며, 새로운 발견을 돕는 시대가 왔다! 🧬 과학의 본질, 그리고 AI의 도전과학은 언제나 질문을 던지고, 가설을 세우며, 실험을 통해 검증하는 과정을 거쳐 발전해왔습니다. 하지만 이 과정은 시간이 오래 걸리고, 수많은 시행착오를 필요로 하죠. 그래서 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 이 과정을 가속화하려는 시도들이 이어지고 있습니다. 그리고 구글 논문에서 소개된 ‘AI 공동 과학자(AI Co-Scientist)’는 단순한 데이터 분석 도구가 아니라, 가설 생성부터 검증 제안까지 전 과정에 참여하는 동료 과학자 역할을 목표로 합니다. 🧪🧠🧠 AI 공동 과학자는 어떻게 작동할까?이 시스템은 복잡한 과학적 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구성 요소를 갖추고 .. 2025. 3. 28.

AI 에이전트 시리즈 7 - 경험을 자산으로! 금융에서의 Learning Agent 활용법 📚 AI Learning Agent란?학습하고 성장하는 투자 파트너, Learning Agent! Learning Agent는 과거 경험을 바탕으로 스스로 개선해나가는 AI 시스템입니다. 단순히 규칙에 따라 반응하는 것이 아니라, 경험과 피드백을 통해 스스로 진화하죠. 🌱🔄 Learning Agent의 구성요소Learning Agent는 크게 4가지 핵심 컴포넌트로 이루어져 있어요:구성 요소설명🧠 Learning Element환경에서 학습하고 전략 개선🧾 Critic행동 평가, 피드백 제공⚙️ Performance Element실제 행동 수행💡 Problem Generator새로운 시도 제안으로 학습 극대화이 네 가지가 유기적으로 연결되며, 에이전트는 계속해서 성장하게 됩니다. 🚀💰 금융 .. 2025. 3. 27.

AI 에이전트 시리즈 6 - 💸 Utility-Based Agent란? "가장 이득이 큰 선택을 해줘!" 라는 요청에 가장 잘 맞는 AI가 바로 Utility-Based Agent입니다! 🤖💡Utility-Based Agent란?Utility-Based Agent는 가능한 여러 행동 중에서 효용 함수(utility function) 를 기준으로 가장 좋은 결과를 낼 것으로 기대되는 행동을 선택하는 AI입니다. 🎯 🔍 요약하자면:📐 다양한 선택지 중 정량적으로 비교🧠 “이득 vs 손실”을 수치로 평가🔁 상황이 바뀌면 유연하게 전략 수정🧠 구조적 의사결정 프로세스환경 모델링: 주변 환경을 파악하고 상태 정의효용 평가: 각 행동의 효용(utility) 계산행동 선택: 효용이 가장 높은 행동 실행반복 최적화: 다음 상황에서 다시 계산하고 적응💼 금융/트레이딩에서의 .. 2025. 3. 26.

AI 에이전트 시리즈 5 - 🧠 Goal-Based Agent란? 📊 Goal-Based 트레이딩 에이전트 만들기 (파이썬 예제 포함) 🧠 Goal-Based Agent란?👉 목표 지향 에이전트 (Goal-Based Agent)는 단순히 현재 상황에 반응하는 것이 아니라, 미리 정해진 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 시퀀스를 계획하고 실행하는 AI 시스템입니다.🎯 핵심 키워드:목표 기반 (Goal-Oriented): "내가 도달해야 할 목표는 무엇인가?"계획 수립 (Planning): "지금 상태에서 어떻게 가야 가장 효율적인가?"유연한 적응력 (Adaptability): 변화하는 환경에서도 목표 달성을 위한 전략을 수정함📌 Goal-Based Agent vs 다른 에이전트 에이전트 종류특징🤏 Simple Reflex현재 상황만 보고 반응함🧱 Model-Based Reflex내부 상태를 유지하면서 반응함🎯 Goal-Base.. 2025. 3. 25.

AI 에이전트 시리즈4 - Model-Based Reflex Agent란? 그리고 금융 서비스에서의 활용법 AI Agent는 🤖 주변 환경을 인식하고, 상황에 맞는 행동을 취하는 지능형 시스템입니다. 그 중에서도 오늘 소개할 유형은 바로 Model-Based Reflex Agent입니다. 이 에이전트는 단순히 현재의 입력(Percept)에 반응하는 것에서 그치지 않고, 내부 상태(모델)를 유지하면서 과거의 정보를 기억하고 활용합니다. 🧠🔍 Model-Based Reflex Agent란?Model-Based Reflex Agent는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:🧩 부분 관측 환경에서도 잘 작동합니다.🗃️ 환경의 내부 모델을 유지하여 더 똑똑한 의사결정을 내립니다.🔄 현재 상태 + 내부 상태 모델을 조합하여 행동을 결정합니다.🧠 작동 방식 요약감지(Sense): 현재 상태를 센서로 인식모델 갱.. 2025. 3. 24.

[AI 에이전트] 💻 OpenAI Agent SDK – 금융 서비스에 적용해보기 💸📊 최근 OpenAI는 실험적 프로젝트였던 Swarm의 뒤를 잇는 프로덕션 수준의 Agent SDK를 발표했습니다 🚀Swarm을 통해 에이전트 기반 소프트웨어에 대한 가능성을 엿보았다면, 이번 SDK는 실제 제품에 사용할 수 있을 정도로 성숙해졌다고 볼 수 있어요. https://datasciencebeehive.tistory.com/194 OpenAI의 멀티 에이전트 프레임워크, Swarm 🐝 소개OpenAI가 새롭게 Swarm 🐝이라는 실험적인 프레임워크를 발표했어요! 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하며, 교육용과 실험용 목적으로 설계되었답니다. 🎓datasciencebeehive.tistory.com 이번 포스팅에서는 MacBook에서 OpenAI Agent .. 2025. 3. 22.

AI 에이전트 시리즈 - 3. AI Agentic Frameworks(AI 에이전트 프레임워크) 1. 소개 🧠Agentic frameworks(에이전틱 프레임워크)는 AI 시스템이 자율적으로 인지하고, 추론하며, 행동할 수 있도록 하는 혁신적인 패러다임입니다. 기존의 정적인 AI 애플리케이션과 달리, 이 프레임워크는 동적인 의사 결정과 실시간 문제 해결이 가능하도록 설계되었습니다. 특히 금융 서비스 및 알고리즘 트레이딩과 같은 복잡한 분야에서 agentic frameworks는 강력한 역할을 수행하고 있습니다.2. Agentic Frameworks란? 🤖Agentic frameworks는 AI 시스템을 개별적인 "에이전트" 단위로 구성하여 복잡한 작업을 수행하도록 합니다. 이러한 에이전트들은 독립적으로 작동하거나 협업하여 문제를 해결하는데, 이는 인간 조직이 역할을 분담하는 방식과 유사합니다. .. 2025. 3. 21.

AI 에이전트 시리즈 - 2. AI 에이전트란 무엇인가? 금융 서비스와 알고리즘 트레이딩에 적용하기 최근 금융 업계에서 AI 에이전트의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 에이전트는 시장 데이터를 분석하고, 거래 결정을 내리며, 자동으로 매매를 실행하는 등 다양한 금융 업무를 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 에이전트가 금융 서비스, 특히 알고리즘 트레이딩에서 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다. AI 에이전트의 정의와 특징AI 에이전트란?AI 에이전트는 환경을 감지하고(Perception), 데이터를 분석하여 최적의 결정을 내린 후(Reasoning), 실행하는(Action) 시스템입니다.금융 시장에서 AI 에이전트는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.📊 시장 데이터를 분석하여 변동성을 감지합니다.🧠 최적의 매매 전략을 선택하여 거래를 실행합니다.📈 과거 데이터를 학습하.. 2025. 3. 20.

[AI 에이전트] 언제 AI 에이전트를 사용하고 ❌ 언제 피해야 할까? 금융 서비스 예제로 깊이 파헤치기 🏦💡 최근 대형 언어 모델(LLM)과 에이전트 시스템이 발전하면서, 개발자와 기업들은 다음과 같은 중요한 결정을 내려야 한다.규칙 기반 워크플로우를 유지할 것인가?AI 기반의 유연한 에이전트 시스템을 도입할 것인가?특히 금융 서비스에서는 신뢰성, 보안, 효율성이 가장 중요한 요소이기 때문에 더욱 신중한 접근이 필요하다. 이번 글에서는 에이전트를 사용해야 할 때와 피해야 할 때를 금융 서비스 예제를 중심으로 깊이 탐구해보겠다.✅ 에이전트가 필요한 경우1. 복잡한 고객 요청 처리고객이 다음과 같은 질문을 한다고 가정해 보자.포트폴리오 변경을 고려 중인데, 거주 국가와 해외 계좌가 있는 국가의 세금 문제를 확인하고 싶다. 또한, 환율 변동과 금리 인상을 감안했을 때 어떤 옵션이 가장 좋은지 알고 싶다. 이 요청을 .. 2025. 3. 20.

AI 에이전트 시리즈 - 1. LLM에서 AI 에이전트까지: AI 시스템의 진화 🚀 LLM에서 AI 에이전트까지: AI 시스템의 진화 🚀AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 엄청난 도약을 이루었어요. 📈 이러한 강력한 시스템들은 자연어 처리(NLP)를 혁신적으로 변화시켰지만, 진정한 잠재력은 '에이전시(Agency)'를 갖출 때 발휘됩니다. 즉, 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 스스로 사고하고, 계획하며, 실행하는 능력을 갖춘 AI 에이전트(AI Agents)가 AI의 새로운 패러다임을 형성하고 있어요. 🤖✨ 이번 블로그에서는 AI 에이전트의 개념과 특징을 다루며, 이들이 어떻게 발전해왔는지, 그리고 금융 시장을 비롯한 산업 전반에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴볼게요. 💰💡 1. LLM에서 AI 에이전트까지의 진화최근 AI 애플리케이션의 발전 속도는 엄청나게 .. 2025. 3. 19.

🔥 Google의 새로운 AI 모델, Gemma 3 — 알아야 할 모든 것 💡 Gemma 3란? Google이 새롭게 공개한 Gemma 3는 27B(270억) 파라미터를 갖춘 최신 오픈 모델로, Gemini 모델을 개발한 기술을 기반으로 만들어졌어요. 이 모델은 다양한 AI 애플리케이션을 개발하는 개발자 친화적인 경량 모델로 설계되었으며, 스마트폰부터 워크스테이션까지 어디서든 실행할 수 있도록 최적화되었습니다. ✅ 주요 특징:멀티모달 지원 → 텍스트, 이미지, 짧은 동영상을 입력으로 처리 가능128K 토큰 컨텍스트 → 이전 모델보다 16배 더 긴 문맥을 이해할 수 있음140개 이상 언어 지원 → 글로벌 서비스 구축 가능다양한 크기 제공 → 1B, 4B, 12B, 27B 모델 선택 가능📌 출시와 함께 Hugging Face에서 다운로드 가능!⚡ Gemma 3는 얼마나 강력한.. 2025. 3. 18.

[AI] 🚀 2025년을 위한 Top 7 AI 프로젝트 (초급부터 고급까지) 인공지능(AI)은 이제 선택이 아니라 필수가 되었어요! 💡 많은 기업들이 AI 팀을 구성하고 있으며, 이를 통해 더 나은 업무 효율성과 비즈니스 성장을 이루고자 하죠. AI 전문가가 되기 위해서는 단순히 AI를 다룰 줄 아는 것뿐만 아니라, 실전 프로젝트를 통해 자신의 능력을 증명하는 것이 중요해요. 그래서 오늘은 초급부터 고급까지 도전할 수 있는 7가지 AI 프로젝트를 소개할게요! 😎 AI 실력을 키우고 싶은 분이라면 한 단계씩 도전해보세요! 1️⃣ AI 고객 응대 챗봇 (초급) 💬 기업들은 점점 더 자동화된 고객 응대를 원하고 있어요. 직접 AI 챗봇을 만들어보면서 AI 모델을 API로 연결하는 방법, 대화 흐름을 설계하는 방법 등을 익힐 수 있어요. ✅ 학습 내용:Hugging Face, Op.. 2025. 3. 18.

OpenAI, ‘ChatGPT Deep Research’ 공개: AI 연구의 혁신 🚀 OpenAI, ‘ChatGPT Deep Research’ 공개: AI 연구의 혁신 🚀OpenAI가 ChatGPT Deep Research를 공개하며 AI 연구 분야에 혁신을 가져왔습니다. 이는 단순한 데이터 검색을 넘어 심층적인 웹 분석과 정보 정리를 수행하는 강력한 AI 에이전트로, 최근 발표된 o3-mini 및 o3-mini-high 모델 이후 또 하나의 중요한 도약으로 평가받고 있습니다.🔎 ChatGPT Deep Research란?ChatGPT Deep Research는 OpenAI의 최신 AI 연구 도구로, 실시간으로 수백 개의 온라인 소스를 분석하고 통합하는 기능을 갖추고 있습니다. 기존 AI 모델과 달리, 단순한 정보 제공이 아닌 데이터 분석, 정보 종합 및 출처 인용까지 자동화하여, 마치.. 2025. 2. 6.

🚀 OpenAI, 새 코딩 모델 o3-mini-high 출시! DeepSeek R1보다 뛰어난 성능! 🚀 OpenAI, 새 코딩 모델 o3-mini-high 출시! DeepSeek R1보다 뛰어난 성능!OpenAI가 새롭게 o3-mini와 o3-mini-high를 출시했습니다! 🎉현재 ChatGPT와 API에서 사용할 수 있으며, 특히 코딩 성능에서 최고 수준을 자랑합니다.🔥 o3-mini vs. 경쟁 모델 성능 비교LiveBench 기준으로 o3-mini-high는 코딩 성능에서 압도적인 성적을 기록했습니다.o3-mini-high: 82.74DeepSeek R1: 66.74Claude 3.5 Sonnet: 67.13OpenAI o1: 69.69기존 모델들과 비교해 보면, o3-mini-high는 월등한 코딩 성능을 보여주고 있습니다. 💪 💻 o3-mini 무료 사용 가능!ChatGPT 사용자라.. 2025. 2. 4.

📌 Ollama vs Hugging Face: 어떤 차이가 있을까? 📌 Ollama vs Hugging Face: 어떤 차이가 있을까?AI 모델을 실행하고 활용하는 데 있어 Ollama와 Hugging Face는 각각 다른 방식으로 접근합니다.이 글에서는 Ollama와 Hugging Face의 주요 차이점을 비교하고, 어떤 상황에서 각각을 사용하는 것이 적절한지 알아보겠습니다. 🚀1️⃣ Ollama란? 🤖Ollama는 로컬 환경에서 LLM을 간편하게 실행할 수 있도록 설계된 도구입니다.특히 오픈소스 AI 모델을 쉽게 다운로드하고 실행할 수 있어, 로컬 AI 애플리케이션 개발에 적합합니다. ✅ Ollama의 특징✔️ 로컬 실행: 인터넷 없이도 AI 모델을 실행할 수 있음✔️ 간단한 명령어: ollama run model-name만 입력하면 실행 가능✔️ 모델 최적화:.. 2025. 1. 31.

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