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자연어 한 줄로 완성하는 UI, Figma MCP의 혁신 디자인과 개발 사이의 간극, 느껴본 적 있나요?디자이너가 만든 Figma 파일을 개발자가 해석하고, 다시 코드로 옮기는 데 걸리는 시간과 커뮤니케이션 비용은 생각보다 큽니다. 하지만 이제, Figma MCP가 등장하면서 이야기가 완전히 달라지고 있습니다. 🚀 이제 자연어 한 줄이면, 모바일 앱 화면 하나쯤은 뚝딱 만들어낼 수 있게 되었어요.✨ Figma MCP란 무엇인가?Figma MCP는 Cursor AI와 Figma를 직접 연결해주는 서버입니다.https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP GitHub - GLips/Figma-Context-MCP: MCP server to provide Figma layout information to AI coding agents .. 2025. 4. 27.

🚀 AI 시대의 HTTP? MCP가 가져올 새로운 혁명 AI가 우리의 일상과 업무를 급속도로 바꾸고 있는 지금, 개발자들은 또 하나의 중요한 질문을 던지게 됩니다."우리는 AI를 위한 새로운 기본 프로토콜이 필요한가?" 지금까지 우리는 웹을 지탱한 HTTP 덕분에 인터넷 세상을 누려왔습니다. 그리고 이제, AI 시대를 위한 MCP(Model Context Protocol)라는 새로운 표준이 부상하고 있습니다. 🌍 HTTP가 만들어낸 혁명: 인터넷을 가능하게 한 언어1990년대 초, 인터넷은 그야말로 혼돈 그 자체였습니다. 🌪️ 브라우저마다 규칙이 달랐고, 서버와의 소통은 매끄럽지 않았습니다.그러다 HTTP(HyperText Transfer Protocol)가 등장했습니다.클라이언트(브라우저)와 서버가 통일된 언어로 대화하게 되었고웹사이트, 이메일, 스트리.. 2025. 4. 27.

🚀 Cursor AI vs. GitHub Copilot 커서 AI vs. 깃허브 코파일럿: 개발자를 위한 비교 2025년 중반에 접어든 지금, AI 코딩 어시스턴트는 개발자들에게 없어서는 안 될 필수 도구가 되었습니다. 🧑‍💻 여전히 시장을 양분하고 있는 두 강자, Cursor AI와 GitHub Copilot!시간이 지나면서 두 서비스 모두 큰 발전을 이루었는데요, 그렇다면 2025년 현재 어떤 제품이 더 구독할 가치가 있을까요? 🤔 이 글에서는 기능, 가격, 통합성 등 다양한 측면에서 두 제품을 자세히 비교해드립니다. 🛠️ Cursor와 GitHub Copilot은 무엇인가요?Cursor: Visual Studio Code를 포크해 만든 AI 기반 코드 에디터입니다. Claude 3.5 Sonnet 같은 최신 모델을 활용해 코드 생성, 리팩토링 등을 지원하며, 자체 AI 비서 기능이 특징입니다. 🖥️.. 2025. 4. 27.

Coding vs Vibe Coding: 진짜 개발자는 살아남는다 요즘 테크 커뮤니티를 돌아다니다 보면, "Vibe Coding"이라는 단어를 심심찮게 볼 수 있습니다. "2시간 만에 앱 완성!", "코딩 몰라도 개발 끝!" 이런 문구들이 SNS를 도배하고 있죠. 과연 진짜로 '코딩'은 필요 없는 세상이 온 걸까요? 결론부터 말하면, 진짜 개발자는 살아남습니다. 그 이유를 조금 더 자세히 이야기해볼게요.Vibe Coding 시대가 열리다Vibe Coding은 일종의 흐름입니다. AI 도구들이 발전하면서, 복잡한 코드 작성 없이 간단한 지시만으로 앱이나 웹사이트를 만드는 시대가 열렸습니다. Prompt 몇 줄이면, 웹페이지가 뚝딱 완성되고, 게임이나 앱도 빠르게 만들어집니다. 특히, 많은 대가들도 "이제 Vibe Coding 시대다"라는 메시지를 던지면서, 더 많은 사람.. 2025. 4. 26.

⚡ Python 패키지 관리의 새로운 시대: PIP 대신 UV로 전환할 시간입니다! 🚀 UV란 무엇인가요?Python 개발자라면 대부분 pip을 통해 패키지를 설치하고 프로젝트를 관리해보셨을 텐데요, 이제는 더 빠르고 더 강력한 도구가 등장했습니다. 그 주인공은 바로 UV입니다. UV는 Rust로 작성된 초고속 Python 패키지 및 프로젝트 매니저로, 기존의 pip뿐만 아니라 poetry, virtualenv, pipx, pyenv, twine 등 수많은 도구의 기능을 통합한 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.🦀 왜 Rust인가요?Rust는 C/C++ 수준의 퍼포먼스를 유지하면서도 메모리 안정성과 개발자 경험을 극대화하는 언어입니다. 이러한 Rust의 장점을 살려 UV는 기존 Python 기반 툴보다 10배 이상 빠른 성능을 자랑합니다.📈 예: tensorflow 설치 시간PI.. 2025. 4. 25.

NVIDIA, CUDA에 파이썬 네이티브 지원 추가…GPU 프로그래밍의 판이 바뀐다 2025년, NVIDIA는 공식적으로 ‘CUDA Python의 해’를 선언했습니다. 이제까지 GPU 병렬 연산의 대표 플랫폼이었던 CUDA는 C++ 중심의 환경이었지만, 드디어 파이썬을 네이티브로 지원하면서 수많은 개발자들의 삶을 바꿀 변화가 시작됐습니다.이번 GTC 2025에서 발표된 이 소식은 단순한 기능 추가 이상의 의미를 가집니다. 파이썬 개발자도 별도의 래퍼나 복잡한 중간 라이브러리 없이, GPU의 강력한 연산력을 직접 사용할 수 있는 시대가 열린 것이죠. 💡 왜 지금 Python인가?CUDA는 오랫동안 C/C++ 개발자들의 전유물처럼 여겨졌습니다. 파이썬 사용자들은 PyTorch나 cuPy 같은 래퍼 라이브러리를 사용하거나, OpenAI의 Triton처럼 별도의 DSL을 통해 GPU 연산을 .. 2025. 4. 25.

[MCP] 클로드 데스크탑 Claude Desktop에서 MCP 서버 설정하기: AI 비서를 진짜 업무 파트너로 만드는 법 AI가 이제 단순한 정보 제공을 넘어, 실질적인 업무 도우미로 진화하고 있습니다. 그 중심에 바로 MCP(Model Context Protocol)가 있습니다. 오늘은 이 MCP를 Claude Desktop 환경에서 활용하는 방법을 차근차근 안내해 드릴게요.🧠 Claude AI, 이제는 진짜 ‘내 편’Anthropic이 공개한 MCP는 Claude AI가 외부 도구나 API, 문서에 접근할 수 있도록 도와주는 연결 프로토콜입니다. 쉽게 말하면, Claude에게 ‘일할 수 있는 손과 발’을 달아주는 기술이죠. 그리고 이 MCP의 진정한 능력을 끌어내는 환경이 바로 Claude Desktop입니다. 웹버전 Claude가 가벼운 대화 상대라면, Desktop은 실전형 AI 조수라고 보시면 됩니다. 🧰 준.. 2025. 4. 24.

🤖 MCP vs. A2A: 두 가지 AI 에이전트 프로토콜 비교 최근 Agentic AI 시스템 구축을 위한 오픈소스 도구들을 잇달아 공개되면서, 멀티에이전트 환경에서의 표준화된 통신 방식을 제시하고 있습니다. 그 중 가장 핵심이 되는 두 가지가 바로:MCP (Model Context Protocol)A2A (Agent-to-Agent Protocol)이 두 가지는 목적과 적용 범위가 다릅니다. 이 글에서는 그 차이점을 중심으로 설명해보겠습니다. 1. MCP (Model Context Protocol)📌 개념MCP는 LLM이 외부 도구(API) 를 안전하고 유연하게 사용할 수 있도록 하는 도구 통합 프로토콜입니다.🧠 핵심 목적"툴을 LLM 친화적으로 만들어주는 표준화된 연결 방식"🛠 예시LLM이 Python 실행기, 날씨 API, 검색 API 등과 상호작용할 .. 2025. 4. 23.

구글 ADK 🔧 Google Cloud로 나만의 AI 에이전트를 만드는 방법 이제는 누구나 하나쯤 에이전트를 가지고 있어야 할 시대 요즘 AI 에이전트라는 단어, 정말 자주 들리죠?하지만 막상 만들려고 하면 생각보다 복잡합니다. 프레임워크, 모델, 도구, API, 배포 환경… 선택해야 할 것들이 너무 많거든요.그렇다면, 기업용 AI 인프라에 강점을 가진 Google Cloud는 과연 어떤 방식으로 이 복잡한 퍼즐을 쉽게 맞춰줄 수 있을까요? 이 글에서는 Google Cloud를 기반으로 에이전트를 처음부터 끝까지 설계, 연결, 배포하는 방법을 소개합니다.단순한 챗봇을 넘어, RAG, Tool calling, 멀티 에이전트 시스템, A2A 통신까지 다룰 수 있는 실전 가이드라고 생각하셔도 좋습니다. 1. 프레임워크 선택: 복잡해질수록 ADK가 빛난다AI 에이전트는 결국 ‘로직’이 .. 2025. 4. 21.

🤖 🧠 Agentic RAG 에이전트 RAG 란 무엇인가? 🤖 기존 RAG와 무엇이 다를까?RAG는 말 그대로 검색 기반 생성(Retrieval-Augmented Generation) 방식입니다.기존의 RAG는 이렇게 작동합니다:사용자의 질문을 입력받고,검색기를 통해 관련 문서를 찾아온 후,해당 문서를 기반으로 LLM이 답변을 생성합니다.하지만 이 방식에는 한계가 있습니다.검색된 문서가 부정확하면, 결과도 부정확모든 쿼리에 동일한 전략 적용복잡한 문제 해결엔 부족여기서 한 단계 진화한 것이 에이전트 기반 RAG, 즉 Agentic RAG입니다.🧠 Agentic RAG의 작동 방식Agentic RAG는 단순한 검색/생성 흐름이 아닙니다.복수의 에이전트(Agent)가 역할을 나누어 협력하며 더 정밀하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다.핵심 흐름사용자 질의 수신라우.. 2025. 4. 21.

[AI 에이전트 프로젝트] 🧳 Part 3. 멀티 에이전트 시스템: 목적지 추천 → 날씨 확인 → 짐 리스트까지 여행의 모든 걸 도와주는 스마트 AI 비서를 ADK로 만들어볼 시간입니다. 이번 글에서는 3개의 전문 Agent와 이를 오케스트레이션하는 TravelPlannerAgent를 만들어, 목적지 추천부터 날씨 확인, 짐 리스트 제안까지 연결되는 AI 팀워크를 구성합니다. 🧠 목표목적지 추천 Agent, 날씨 Agent, 짐 리스트 Agent를 각각 정의SequentialAgent를 이용해 순차적인 워크플로우 구현사용자의 단 한마디에 모든 Agent가 협업하는 시스템 완성👥 전체 에이전트 구성Agent 이름역할설명destination_agent목적지 추천계절, 날씨, 유럽/아시아 여부 기반 추천weather_agent날씨 확인이전 글에서 만든 도구 기반 Agentpacking_agent짐 리스트 생성날씨 기.. 2025. 4. 21.

[AI 에이전트 프로젝트] 🌤️ Part 2. 날씨 전문가 Agent 만들기: 도구를 사용하는 Google ADK 실전 예제 지난 글에서는 ADK를 이용해 단일 여행 비서를 만드는 과정을 살펴봤습니다.2025.04.20 - [AI 공부/AI 에이전트 (AI Agents)] - [AI 에이전트 프로젝트] ✈️ Part 1. 여행비서의 탄생: Google ADK로 나만의 AI Agent 만들기 [AI 에이전트 프로젝트] ✈️ Part 1. 여행비서의 탄생: Google ADK로 나만의 AI Agent 만들기이 글은 Google의 Agent Development Kit(ADK)를 활용해 스마트 여행 비서를 직접 만드는 4부작 시리즈 중 첫 번째입니다.오늘은 아주 기본적인 하나의 Agent를 만들어보고, 자연어 대화로 여행 관련 질문에datasciencebeehive.tistory.com 이번 편에서는 ADK의 핵심 기능 중 하나인 .. 2025. 4. 20.

[AI 에이전트 프로젝트] ✈️ Part 1. 여행비서의 탄생: Google ADK로 나만의 AI Agent 만들기 이 글은 Google의 Agent Development Kit(ADK)를 활용해 스마트 여행 비서를 직접 만드는 4부작 시리즈 중 첫 번째입니다.오늘은 아주 기본적인 하나의 Agent를 만들어보고, 자연어 대화로 여행 관련 질문에 답하는 첫 번째 여행 비서를 완성해보겠습니다. 📦 목표Google ADK를 설치하고 기본 구조를 이해하기여행 관련 질문에 답할 수 있는 단일 Agent 생성간단한 질의응답 테스트 🧰 사전 준비 (Prerequisites)1. 가상 환경 생성 및 ADK 설치python -m venv .adk_envsource .adk_env/bin/activatepip install google-adk==0.2.02. .env 파일 설정.env 파일을 프로젝트 루트에 만들고 다음처럼 입력하세.. 2025. 4. 20.

[딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 5편 - Keras 딥러닝 모델 저장하고 웹에서 예측하기! (Flask API로 실전 배포) 지금까지 우리는 딥러닝 모델을 만들고, 학습하고, 성능을 높이는 방법까지 배웠습니다. 이제 이 모델을 저장하고, 웹 서버에서 예측에 활용하는 API로 만들어볼 거예요.이걸 알면 딥러닝을 서비스에 적용하는 실전력이 생깁니다! 💡 🗂️ 1. 모델 저장과 불러오기# 모델 저장model.save('my_model.h5')# 모델 불러오기from tensorflow.keras.models import load_modelmodel = load_model('my_model.h5') .h5 파일은 HDF5 포맷으로, Keras 모델을 통째로 저장할 수 있어요 (구조 + 가중치 포함). 🌐 2. Flask로 간단한 예측 서버 만들기# 파일명: app.pyfrom flask import Flask, request, .. 2025. 4. 18.

💡 2025년 최고의 AI 코딩 에이전트는? AI 개발 에이전트 TOP 8 AI 에이전트는 이제 단순한 유행이 아니라, 개발자들의 생산성을 극대화하는 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 반복 작업은 자동화하고, 복잡한 코드도 척척 도와주는 AI 에이전트! 하지만 너무 많은 선택지 속에서, 내게 맞는 도구를 고르기란 쉽지 않죠. 이 글에서는 2025년 기준, 가장 주목받는 AI 코딩 에이전트들을 비교해보며, 각자의 특징과 활용 사례를 정리했습니다. 개발자 커뮤니티(X, Reddit 등)의 의견도 참고해 실제 사용자들의 반응까지 함께 담았어요. 👨‍💻 초보자든, 시니어 개발자든 지금 바로 확인하세요!🤖 AI 코딩 에이전트가 혁신을 만드는 이유반복적인 코딩 작업을 자동화실시간 코드 추천 및 수정전체 코드베이스 맥락 파악 & 리팩토링다국어 지원, IDE 통합, 디버깅까지 OKCla.. 2025. 4. 17.

[딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 4편 - RNN과 LSTM으로 텍스트 감성 분석하기! (Keras로 쉽게 배우는 순환 신경망) 이미지 분류는 CNN이 강했죠?2025.04.16 - [분류 전체보기] - [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 3편 - 이미지 분류 마스터! CNN으로 딥러닝 모델 만들기 (with Keras) [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 3편 - 이미지 분류 마스터! CNN으로 딥러닝 모델 만들기 (with Keras)지난 시간에는 Dropout과 Optimizer로 모델을 튜닝해봤습니다. 2025.04.15 - [데이터사이언스(Data Science)/ML & DL] - [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 1편 - 첫 번째 딥러닝 모델 만들기 (10줄) [딥러닝] Keras 케datasciencebeehive.tistory.com 그렇다면 텍스트나 시계열 데이터는 어떤 구조가 좋을까요? 바로 RN.. 2025. 4. 16.

[딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 3편 - 이미지 분류 마스터! CNN으로 딥러닝 모델 만들기 (with Keras) 지난 시간에는 Dropout과 Optimizer로 모델을 튜닝해봤습니다. 2025.04.15 - [데이터사이언스(Data Science)/ML & DL] - [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 1편 - 첫 번째 딥러닝 모델 만들기 (10줄) [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 1편 - 첫 번째 딥러닝 모델 만들기 (10줄)🧠 Keras로 딥러닝 시작하기! 첫 모델을 10줄로 만들자딥러닝, 어렵게 느껴지시죠? 하지만 오늘은 딱 10줄짜리 코드를 가지고, 여러분의 첫 번째 딥러닝 모델을 만들어볼 거예요.바로 숫자 이미지(datasciencebeehive.tistory.com2025.04.15 - [데이터사이언스(Data Science)/ML & DL] - [딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 2편.. 2025. 4. 16.

[딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 2편 - Keras 딥러닝 모델 성능 높이기! Dropout, Optimizer 쉽게 배우기 지난 시간에 우리는 10줄의 코드로 첫 딥러닝 모델을 만들었습니다. 이번에는 그 모델을 더 정확하고 똑똑하게 만들기 위해 딥러닝의 필수 요소인 Dropout, BatchNormalization, Optimizer를 직접 실험해볼 거예요.🔧 실습 목표Dropout이 과적합(overfitting)을 줄여주는 이유Optimizer(최적화 알고리즘)를 바꿨을 때 정확도 차이BatchNormalization의 역할 이해1.Dropout 레이어로 과적합 방지하기from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropoutfrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom.. 2025. 4. 16.

[딥러닝] Keras 케라스 완전 기초 1편 - 첫 번째 딥러닝 모델 만들기 (10줄) 🧠 Keras로 딥러닝 시작하기! 첫 모델을 10줄로 만들자딥러닝, 어렵게 느껴지시죠? 하지만 오늘은 딱 10줄짜리 코드를 가지고, 여러분의 첫 번째 딥러닝 모델을 만들어볼 거예요.바로 숫자 이미지(MNIST)를 분류하는 신경망 모델입니다. 😎🛠️ 준비: Keras와 TensorFlow 설치Keras는 TensorFlow 안에 포함돼 있습니다. 먼저 설치부터 해볼까요?pip install tensorflow 🧪 실습: 숫자 이미지 분류 모델 만들기 (MNIST)MNIST는 0부터 9까지 손글씨 숫자 이미지 데이터셋입니다. 이미지 크기는 28x28이고, 흑백입니다. 이제 딥러닝 모델을 만들어볼게요. 👇# 1. 필요한 모듈 불러오기import tensorflow as tffrom tensorflo.. 2025. 4. 15.

🤖 AI끼리 말이 안 통해? 구글 A2A가 해결한다! 📡 며칠 전, 저는 AI 에이전트들이 서로 "말을 못 알아듣는" 상황에 부딪혔습니다. OpenAI의 챗봇은 사람의 질문에 대답은 잘하는데, 뒤에 붙은 툴 에이전트에게 계산을 요청할 때마다 형식을 틀리게 보내고, 요약해주는 Claude는 검색 에이전트의 응답을 무슨 말인지 모른다며 씹어버리는 일이 반복됐죠. AI끼리 말이 안 통하면, 결국 인간 개발자가 중간에서 “통역사”가 되어야 합니다. API 호출 코드를 갈아엎고, JSON 형식을 바꿔주고, 오류 포맷을 매번 새로 해석해야 하죠. 이게 바로 오늘날 멀티 에이전트 AI 개발의 현실입니다. 🚧 멀티 에이전트 시스템의 통신 지옥여러 개의 LLM, 검색 시스템, 계산 모듈, 사용자 입력 분석기 등을 조합하면 강력한 시스템을 만들 수 있습니다. 하지만 문제는 “.. 2025. 4. 14.

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