MCP Server 완벽 가이드: AI의 새로운 가능성을 열다
MCP(Model Context Protocol) Server 완벽 가이드 – AI가 파일시스템, 데이터베이스, 클라우드 서비스와 직접 연동하는 방법. 필수 TOP 10 서버부터 카테고리별 추천까지, 실무에 바로 적용 가능한 정보를 제공합니다.
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MCP(Model Context Protocol) Server 완벽 가이드 – AI가 파일시스템, 데이터베이스, 클라우드 서비스와 직접 연동하는 방법. 필수 TOP 10 서버부터 카테고리별 추천까지, 실무에 바로 적용 가능한 정보를 제공합니다.
프로젝트 타입별 스타터 규칙, 업종별 특화 템플릿, 주요 코딩 스타일 가이드의 MDC 구현 등 재사용 가능한 MDC 템플릿 라이브러리 구축 방법을 상세히 다룹니다. CRA, Vite, Next.js 등 프레임워크별 템플릿부터 핀테크, 이커머스, 게임 개발 등 업종별 특화 규칙까지 포함합니다.
MDC 규칙의 디버깅과 트러블슈팅을 위한 종합 가이드입니다. 규칙 적용 상태 추적, 충돌 해결, 성능 이슈 진단, 일반적인 문제 해결 방법 등을 실전 중심으로 다룹니다.
MDC 규칙의 성능을 극대화하는 실전 최적화 기법을 다룹니다. 규칙 로딩 속도 개선, 메모리 사용량 최적화, 컨텍스트 크기 관리, 실시간 성능 모니터링, 자동 최적화 시스템 구축 등을 상세히 설명합니다.
React/Next.js, Vue/Nuxt.js, Node.js/Express, Python/Django 등 주요 프레임워크별로 특화된 MDC 베스트 프랙티스를 제시합니다. 각 기술 스택의 특성에 맞는 컴포넌트 패턴, API 설계, 상태 관리, 데이터베이스 통합 등을 상세히 다룹니다.
개발팀에서 MDC를 효과적으로 활용하기 위한 협업 전략을 다룹니다. 공유 규칙 라이브러리 구축, 버전 관리, 코드 리뷰 프로세스, 신입 개발자 온보딩, 팀 커뮤니케이션, 성과 측정 등 체계적인 접근 방법을 제시합니다.
MDC 포맷의 고급 활용 기법을 다룹니다. 조건부 규칙 적용, 규칙 체이닝, 컨텍스트 우선순위 관리, 글롭 패턴 고급 사용법, 성능 최적화 등 전문가 수준의 실무 기법을 상세히 설명합니다.
Cursor의 새로운 Rules 기능과 MDC 포맷을 활용하여 AI 개발환경에서 일관된 규칙을 관리하는 방법을 상세히 설명합니다. Project Rules, User Rules, 중첩 규칙 구조, 실제 활용 사례 등을 포함합니다.
2025년에 특히 주목해야 할 대표적인 생성형 AI 서비스 10가지를 살펴보며, 각 서비스의 개발사, 주요 특징 및 용도, 그리고 실질적인 활용 분야를 정리해 보았습니다.
MCP(Model Context Protocol)를 사용하여 자신만의 클라이언트를 구축하고, 다양한 MCP 서버와 연동하여 LLM 기반 챗봇을 만드는 방법을 알아보겠습니다.
Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 간단한 날씨 서버를 구축하고, 이를 Claude Desktop과 같은 클라이언트에 연결하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.
MCP(Model Context Protocol)의 중요한 구성 요소인 트랜스포트(Transports)에 대해 더욱 깊이 있게 다뤄보겠습니다.
MCP(Model Context Protocol)의 중요한 구성 요소 중 하나인 루트(Roots)에 대해 더욱 자세히 살펴보겠습니다.
MCP(Model Context Protocol)의 강력한 기능 중 하나인 샘플링(Sampling)에 대해 보다 상세히 알아보겠습니다.
MCP(Model Context Protocol)의 핵심 구성요소 중 하나인 도구(Tools)에 대해 더욱 깊이 있게 살펴보겠습니다.
MCP(Model Context Protocol)의 또 다른 핵심 구성요소인 프롬프트(Prompts)에 대해 더욱 깊이 있게 살펴보겠습니다.
MCP(Model Context Protocol)의 핵심 구성요소 중 하나인 리소스(Resources)에 대해 더욱 상세히 알아보겠습니다.
MCP(Model Context Protocol) 아키텍처 및 구성요소에 대한 설명을 정리합니다.
MCP(Model Context Protocol)에 대한 설명을 정리합니다.
2025년 3월 기준으로 OpenAI에서 제공하는 최신 AI 모델들을 상세히 소개합니다.
Python 환경에서 Chroma DB를 테스트하기 위하여 Python 패키지 설치 시 발생한 오류 및 해결 방법을 정리 합니다.
GUI 기반의 Milvus 관리 툴인 Attu를 도커 기반에 구성한 내용을 정리합니다.
Milvus database에 접근하고 사용 테스트를 하기 위한 Hello Milvus에 대하여 테스트를 진행한 내용을 정리합니다.
Docker 환경에 Vector Database인 Milvus 구성 테스트한 내용을 정리합니다.
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