반응형 에이전틱ai12 자연어로 SQL을 생성하는 AI 비서 만들기: PostgreSQL + OpenAI API 활용 내부 데이터를 다루다 보면, 자주 반복되는 SQL 쿼리를 작성하는 일이 번거롭다. 간단한 질의조차도 스키마를 열어보며 작성해야 하는 경우가 많다. 이를 줄이기 위해, 자연어 질문을 SQL로 변환하는 AI 기반 SQL 비서를 Flask 앱 형태로 직접 구현했다.목표자연어 입력 → SQL 변환 → 결과 반환별도의 로그인/챗봇 없음단일 입력창과 결과 출력창PostgreSQL 연결OpenAI GPT-4 API 활용1. OpenAI API 설정pip install openai flask psycopg2-binary python-dotenv .env 파일:OPENAI_API_KEY=sk-... 2. PostgreSQL + GPT-4 연동 플라스크 앱from flask import Flask, request, jso.. 2025. 4. 30. 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. ⚙️ Sampling과 Root — 서버가 모델을 호출하고, 파일에 접근하는 법 🧠 1. Sampling — 서버가 LLM 호출 요청하는 방법 MCP에서 Sampling이란, 서버가 "나 대신 Claude/GPT에게 이 질문 좀 던져줘"라고 요청하는 행위입니다.🧪 예시 시나리오서버가 내부 데이터로 전략 요약을 만들고 싶을 때:{ "method": "sample", "params": { "prompt": "이 전략을 5줄로 요약해줘", "context": { "resources": ["strategy_detail.json"] } }} 🎯 특징서버는 LLM에 직접 접근할 수 없음대신, 클라이언트가 모델을 호출하고 응답을 받아 전달따라서 사용자 동의 및 권한 제어는 클라이언트(Host)가 수행🛡️ MCP는 의도적으로 서버가 전체 프롬프트를 못 보게 설.. 2025. 4. 4. 🔍 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. 이전 1 2 3 다음 반응형
