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AI 리더의 시대180

MCP 연동으로 확장되는 Figma·Linear·GitHub의 실제 효용 Figma·Linear·GitHub을 MCP로 연결하면 인공지능 모델이 여러 작업 도구를 하나의 흐름으로 이해하고 조율할 수 있게 되어 실제 업무 효율이 크게 향상됩니다. 기존에는 디자인 파일을 확인하고, 이슈를 생성하며, PR을 검토하는 과정이 각각 다른 플랫폼에서 이루어져 사람이 직접 이동하며 정보를 정리해야 했습니다. 하지만 MCP가 적용되면 모델은 사용자의 요청을 이해한 뒤 필요한 도구에 순차적으로 접근해 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 맥락을 유지한 채 다음 행동을 결정합니다. 예를 들어 디자인 수정 사항을 확인한 뒤 관련 이슈를 자동 생성하고, 이어 코드 변경 내역을 분석해 PR 리뷰에 필요한 포인트를 정리하는 식의 연속적인 흐름을 스스로 구성할 수 있습니다. 이러한 구조는 단순히 여러 도구.. 2025. 11. 16.
MCP 통신 구조와 AI 모델이 도구를 쓰는 방식의 변화 ChatGPT와 Claude가 MCP(Model Context Protocol)를 기반으로 외부 도구와 소통하는 방식은 인공지능 활용 구조의 본질을 바꾸고 있습니다. 이제 모델은 단순한 답변 생성기가 아니라, 다양한 애플리케이션과 실시간으로 데이터를 주고받으며 상황을 해석하는 능동적 작업자로 기능합니다. 예를 들어 사용자가 디자인 파일의 변경점을 묻거나 코드 저장소의 상태를 분석해 달라고 요청하면, 모델은 MCP 통신 구조를 통해 필요한 정보를 직접 조회하고 결과를 재구성합니다. 이러한 흐름은 사용자가 복잡한 명령을 몰라도 자연스러운 언어만으로 실제 업무를 자동화할 수 있는 환경을 만들어 주며, 모델이 판단과 실행을 결합한 새로운 형태의 에이전트로 확장되는 기반이 됩니다. 또한 MCP는 각 도구가 서로 .. 2025. 11. 16.
MCP 표준화가 필요한 구조적 이유 AI 도구 생태계가 빠르게 확장되면서 기존 API 방식은 유지보수와 확장 단계에서 점점 더 많은 부담을 개발자에게 안기고 있습니다. 서비스와 기능이 늘어날수록 API 스펙은 각기 다른 형태로 분화되고, 팀마다 다른 규칙에 따라 호출 방식을 맞춰야 해 새로운 기능을 추가할 때마다 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 흐름은 결국 n*m의 연결 구조를 만들어 시스템 전체의 안정성을 위협합니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 등장한 것이 MCP(Model Context Protocol)이며, 서버·도구·요청 흐름을 모두 공통 규격으로 묶어 일관성을 제공하는 새로운 연동 모델입니다. 이 글에서는 기존 API 방식의 구조적 한계와 MCP가 왜 ‘표준화된 연동’의 중심이 되는지 기술적으로 설명합니다.API 방.. 2025. 11. 16.
MCP 서버 구축 흐름 가이드 MCP(Model Context Protocol) 서버를 직접 구축한다는 것은 단순히 모델이 활용할 외부 기능을 연결하는 단계를 넘어, 서비스 전체의 동작 원리를 스스로 설계한다는 의미입니다. MCP는 AI가 외부 도구와 안전하게 연결되도록 만든 프로토콜이며, 이를 기반으로 한 MCP 서버는 파일 시스템, API, 데이터베이스 등 다양한 자원을 안정적으로 모델에 제공하는 역할을 합니다. 이 글에서는 MCP 서버를 구성하는 핵심 요소를 기술적으로 상세하게 설명하고, 파일 구조를 어떻게 설계해야 하는지, 도구를 어떤 방식으로 정의하는지, 그리고 모델이 서버와 주고받는 요청·응답 패턴이 어떻게 흘러가는지를 예제로 안내합니다. 또한 Node 환경에서 MCP 서버를 구축하려는 개발자에게 필요한 기본 준비 흐름도 .. 2025. 11. 16.
서비스 프롬프트 고도화 루틴 프롬프트 고도화의 흐름과 시작점AI 기반 서비스나 자동화 프롬프트는 초기 버전만으로는 충분한 성능을 기대하기 어렵기 때문에 반복적 개선을 전제로 운영하는 것이 중요합니다. 한 번 만든 프롬프트를 지속적으로 고도화하는 루틴은 작은 실험을 쌓아 전체 완성도를 높이는 과정이며, 이 흐름을 체계화하면 누구나 의도한 품질을 안정적으로 유지할 수 있습니다. 특히 사이드 프로젝트나 1인 개발 구조에서는 기능 확장과 안정화가 한 번에 이루어지기 어렵기 때문에, 반복 실험을 통해 문제를 세분화하고 단계별 개선 방향을 설정하는 방식이 효과적입니다. 프롬프트는 입력 표현이나 조건 설정만 조금 바꿔도 출력 품질이 크게 달라지므로, 이 변화 흐름을 기록하며 비교하는 과정이 필요합니다. 초기 버전의 프롬프트를 기준으로 변형 버전.. 2025. 11. 15.
사이드 프로젝트 디자인씽킹 사이드 프로젝트 시작과 디자인 씽킹 도입개인 사이드 프로젝트는 자유로운 시도와 실험을 기반으로 성장하는 작은 실험실과 같습니다. 하지만 아이디어가 너무 많거나 방향을 잡지 못해 실행력이 떨어지는 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 디자인 씽킹은 전체 흐름을 잡는 데 큰 도움이 되며, 공감하기부터 테스트까지 이어지는 다섯 단계는 프로젝트를 하나의 명확한 사이클로 정리해 줍니다. 사이드 프로젝트를 시작할 때 가장 어려운 지점은 무엇을 먼저 해야 하는지 확신이 없다는 점인데, 디자인 씽킹의 구조를 활용하면 생각의 흐름이 자연스럽게 잡히며 작업 단계가 분명하게 나누어집니다. 특히 개인 작업에서는 스스로 의사결정까지 맡아야 하므로 과정이 정리되어 있지 않으면 금방 복잡해지거나 방향을 잃기 쉽습니다. 공감하기 단계에.. 2025. 11. 15.
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