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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 40 편
도구 표면 설계 — 스키마 한 줄이 성공률을 움직입니다
도구를 더 붙였는데 에이전트 성공률이 떨어지는 일은 드물지 않습니다. 도구 표면은 에이전트의 인터페이스이고, 이름·설명·파라미터·실패 반환·응답 크기가 전부 설계 대상입니다. 하네스 엔지니어링 시리즈 3편에서 도구 수의 저주, 네임스페이싱과 설명 문구, 포카요케 파라미터, 실패를 돌려주는 형식까지 도구 표면 설계를 정리했습니다.
2026-08-12 · 10 분 읽기 #llm#agent#harness-engineering#하네스엔지니어링#AI에이전트AI 에이전트를 프로덕션에서 운영한다는 것 — 멱등성, 예산, 그리고 확신에 찬 오답
에이전트를 프로토타입에서 프로덕션으로 옮길 때 늦게 발견되는 운영 표면이 있습니다. 재시도된 도구 호출의 멱등성, 예산과 스텝 한도, 비결정적 제어 흐름의 관측 가능성, 도구별 권한 경계, 그리고 에이전트가 확신에 차서 틀렸을 때의 에스컬레이션 경로입니다. 최근 GeekNews Ask GN에 올라온 분석은 벤치마크 트레이스 6,780건에서 중복 도구 실행 8,042건을 찾았고, 그중 159건
2026-07-31 · 29 분 읽기 #ai#agents#observability#reliability#mcpAI 에이전트는 프로덕션에서 어떻게 실패하는가 — 14가지 실패 모드, 그리고 재시도가 안전하지 않은 이유
에이전트를 프로덕션에 올리면 세 가지가 아픕니다. 첫째, 실패는 모델이 아니라 시스템 설계에서 납니다 — UC 버클리의 MAST 연구는 실행 트레이스 1642건을 분류해 14가지 실패 모드를 뽑았고, 그중 44.2%가 시스템 설계 이슈였습니다. 둘째, 가장 흔한 실패 모드 두 개(단계 반복 15.7%, 종료 조건 미인지 12.4%)가 곧바로 토큰 청구서입니다. 셋째, 바로 그 두 개가 재시도
2026-07-17 · 40 분 읽기 #ai#agents#observability#reliability#mcpMCP가 세션을 걷어낸다 — 2026-07-28 리비전의 스테이트리스 코어 읽기
MCP 사양의 다음 리비전 2026-07-28은 출시 이후 가장 큰 변경입니다. 핵심은 프로토콜 계층에서 상태를 걷어내는 것 — initialize 핸드셰이크와 Mcp-Session-Id 세션이 사라지고, 모든 요청이 meta에 프로토콜 버전과 클라이언트 능력을 실어 스스로를 설명합니다. 그 대가로 서버가 되묻는 방식이 MRTR(Multi Round-Trip Requests)로 뒤집히고, S
2026-07-16 · 31 분 읽기 #mcp#ai#protocol#agents#integrationModel Context Protocol(MCP) 레퍼런스 — AI를 외부 세계에 연결하는 열린 표준
Model Context Protocol(MCP)은 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화한 열린 프로토콜입니다. 이 글은 MCP가 실제로 무엇인지를 공식 문서에 근거해 정리한 엔지니어용 레퍼런스입니다 — 왜 M×N 통합 문제를 푸는지, 호스트·클라이언트·서버 구조와 두 계층(데이터/전송), 세 가지 서버 프리미티브(도구·리소스·프롬프트), stdio와 Streamable
2026-07-11 · 13 분 읽기 #mcp#ai#agents#llm#protocolAI Agent 활용 완벽 가이드 2026 — 개발부터 일상까지: Claude Code, MCP, 업무 자동화, 멀티에이전트 총정리
2026년, AI 에이전트는 데모가 아니라 일상 도구다. 에이전트의 정의(LLM+도구+루프)와 워크플로우와의 차이부터 Claude Code의 CLAUDE.md·Skills·Hooks·병렬 서브에이전트, Cursor·Devin·Copilot Workspace의 용도 구분, 작업 분해와 테스트 게이트·git 안전망, MCP 서버 제작과 보안, 이메일·회의록·리서치 자동화, GitHub Issue
2026-07-02 · 71 분 읽기 #ai-agents#claude-code#mcp#automation#multi-agent2026 IAM 트렌드 — AI 에이전트 아이덴티티, MCP 인증, Verifiable Credentials
2026년 IAM 지형은 passwordless의 기본값화, AI 에이전트라는 non-human identity의 폭증, 그리고 MCP의 OAuth 2.1 기반 인증 표준화로 요동치고 있습니다. on-behalf-of 위임 체인과 token exchange, Keycloak 26.6의 CIMD 실험 지원, W3C VC 2.0과 eIDAS 2.0까지 — 실무자가 지금 준비해야 할 것들을 정리합
2026-06-12 · 29 분 읽기 #iam#oauth2#mcp#ai-agent#keycloakMCP 서버 만들기 실전 — 내 도구를 모든 AI 에이전트에 연결하는 법
2026년 사실상 표준이 된 MCP(Model Context Protocol) 서버를 직접 만드는 실전 가이드입니다. 사내 위키 검색 서버를 TypeScript와 Python으로 구현하고, 도구 설계 원칙, OAuth 2.1 인증, MCP Inspector 디버깅, 보안 고려사항까지 동작하는 코드와 함께 정리합니다.
2026-06-12 · 29 분 읽기 #mcp#ai-agent#typescript#python#oauth2AI 에이전트 프레임워크 2026 심층 분석 - LangChain · LangGraph · LlamaIndex · CrewAI · AutoGen · PydanticAI · Mastra · DSPy · MCP 완벽 가이드
2026년 5월 기준, AI 에이전트 프레임워크 시장의 완전한 그림을 그린다. LangChain의 브랜드 피로감에도 불구한 점유율, LangGraph의 상태 그래프 패턴, LlamaIndex의 RAG 깊이, CrewAI/AutoGen 멀티 에이전트, PydanticAI의 타입 안전성, Mastra의 TypeScript 진영, DSPy의 프롬프트 프로그래밍, Instructor와 Outline
2026-05-16 · 29 분 읽기 #ai-agent#langchain#langgraph#llamaindex#crewaiAI 에이전트 프레임워크 2026 — LangGraph / AutoGen / CrewAI / OpenAI Agents SDK / Anthropic Agent SDK 비교 심층 가이드
2026년 현재, AI 에이전트 프레임워크는 10여 개의 진영으로 폭발했다. OpenAI Agents SDK·Anthropic Agent SDK 같은 모델 벤더 공식 SDK, LangGraph·AutoGen·CrewAI 같은 오케스트레이션 프레임워크, smolagents·Mastra·Pydantic AI 같은 미니멀 진영, 그리고 표준으로 떠오른 MCP와 A2A. 어떤 프레임워크가 어떤 문제
2026-05-15 · 34 분 읽기 #ai-agent#langgraph#autogen#crewai#smolagentsSlack 봇으로 AI 팀원 만들기 — Claude·Gemini·OpenClaw 연동 + MCP로 도구 확장 (2026 핸즈온)
AI를 가장 레버리지 높게 배포하는 표면은 IDE가 아니라 Slack이다 — 팀 전체가, 일이 일어나는 곳에서 쓴다. 이 글은 따라 하는 핸즈온이다. Slack 앱을 만들고, Bolt SDK로 멘션에 응답하는 최소 봇을 띄우고, Claude·Gemini·OpenClaw 게이트웨이를 연동하고, 스레드 컨텍스트를 다루고, MCP로 봇에 GitHub·Jira·DB 같은 도구를 쥐여주고, 스트리밍
2026-05-14 · 23 분 읽기 #slack-bot#llm#claude#gemini#openclaw2026년 AI 코딩 워크플로 베스트 프랙티스 — CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, Skills, 서브에이전트, MCP 깊게 보기
2026년 현재 AI 코딩 도구가 모이는 표준 — CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, .github/copilot-instructions.md, 그리고 Claude Code의 Skills·서브에이전트·hooks·MCP·permission 모드까지. 어떤 파일에 무엇을 넣고, 어떻게 계층화하고, 무엇을 피해야 하는지. 복사해서 쓸 수 있는 스니펫과 함께 정리합니다.
2026-05-14 · 37 분 읽기 #ai-coding#claude-md#agents-md#cursorrules#claude-codeClaude Code Skills 직접 만들기 — SKILL.md 한 장으로 에이전트의 새 도구를 빚는 실전 핸즈온 (2026)
Anthropic이 2025년 가을에 처음 도입하고 12월에 오픈 표준화한 Agent Skills는 2026년 5월 현재 Claude Code의 표준 확장 방식이 되었다. 본질은 단순하다 — YAML 프론트매터 + 마크다운 지시 + 필요하면 스크립트/레퍼런스. 모델이 description을 읽고 스스로 invoke 여부를 결정한다. 이 글은 SKILL.md의 정확한 스펙(필드 전부), 디렉터
2026-05-14 · 37 분 읽기 #claude-code#skills#anthropic#ai-tooling#hands-onAI 개발 자동화 완전 가이드 — GitHub 연동, 티켓 기반 에이전트 워크플로우, Copilot·Claude Code·Devin·Jules (2025)
2025년은 AI가 '코드를 제안'하던 시대에서 'AI가 티켓을 책임지는' 시대로 넘어간 해다. GitHub Issue를 AI 에이전트에게 할당하면 브랜치 생성→구현→PR→CI 통과까지 자동으로 굴러간다. 성숙도 4단계 모델, 2025년 툴 지형도(Copilot Coding Agent·Claude Code·Devin·Jules·Codex), GitHub 연동 아키텍처의 원리, 단계별 세팅법,
2026-05-14 · 46 분 읽기 #ai-development#automation#github#copilot#claude-codeLLM 에이전트 실전 완전 가이드: ReAct, Plan-Execute, Tool Use, 다중 에이전트 (2025)
2024년 "에이전트의 해" 다음으로 온 2025년은 "에이전트가 제품이 된 해"다. ReAct와 Plan-Execute의 경계, Tool use 설계 원칙, LangGraph 상태 머신, 다중 에이전트 오케스트레이션, MCP와 에이전트의 관계, 그리고 실패 루프와 보안까지. 현업 관점으로 정리한 한 편.
2026-04-15 · 25 분 읽기 #llm-agent#ai#react#plan-execute#tool-useMCP (Model Context Protocol) 완전 해부: 스펙, 전송, 보안, 서버 만들기, 엔터프라이즈 (2025)
Anthropic이 2024년 말 공개하고 2025년에 사실상 표준이 된 MCP. Resources·Tools·Prompts·Sampling 스펙과 전송 계층, OAuth 2.1 인증, 주요 서버(GitHub/Slack/Linear/Chrome/Playwright), 직접 서버 만들기, 보안 공격 벡터, 엔터프라이즈 운영까지. "LLM 시대의 USB-C"를 한 글로 해부합니다.
2026-04-15 · 21 분 읽기 #mcp#llm#ai#claude#protocolGemini CLI 실전 가이드: 터미널 우선 AI 에이전트를 도입할지 판단하는 법
2026년 시점에서 Gemini CLI가 IDE 우선 도구와 어떻게 다른지, plan mode와 hooks, MCP, 스크립팅이 실제 개발 흐름에 어떤 의미를 갖는지, 그리고 팀에 안전하게 도입하는 방법을 정리한다.
2026-04-12 · 13 분 읽기 #gemini-cli#google-gemini#terminal-ai#ai-agent#mcpAmazon Bedrock AgentCore Practical Guide: How to Build Secure Production Agents in 2026
A practical guide to Amazon Bedrock AgentCore for teams that need secure, production-ready agents, with clear coverage of Runtime, Memory, Gateway, observability, and rollout checks.
2026-04-12 · 6 분 읽기 #aws#bedrock#agentcore#ai-agent#mcpPydanticAI 실전 가이드: 2026년 Python 팀이 프로덕션 에이전트에 채택하는 이유
Python 중심 에이전트 시스템, 모델 유연성, 내구성 있는 워크플로, 관측 가능성, 평가 체계가 필요한 팀을 위한 PydanticAI 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 11 분 읽기 #pydantic#pydantic-ai#python#ai-agent#mcpCloudflare Agents와 Durable Objects로 AI 앱을 만드는 실전 가이드
Cloudflare Agents와 Durable Objects를 AI 앱에 어떻게 연결하는지, 왜 상태와 장기 실행이 중요한지, stateless serverless와 무엇이 다른지, 그리고 실제 롤아웃 체크리스트까지 한 번에 정리한 2026년 실전 가이드입니다.
2026-04-12 · 15 분 읽기 #cloudflare#cloudflare-agents#durable-objects#ai-agent#mcp