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AI에이전트27

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.
🤖 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.
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