리소스란 무엇인가요? MCP에서 리소스는 서버가 AI 모델에게 제공하는 데이터와 콘텐츠입니다. 쉽게 말해, AI 모델이 참고할 수 있는 모든 종류의 정보라고 생각하면 됩니다. 리소스의 예시: 리소스 식별 방법 (URI) 각 리소스는 고유한 URI(Uniform Resource Identifier)로 식별됩니다. 이는 웹 주소(URL)와 비슷한 개념입니다: 예시: 리소스 유형 MCP 리소스는 두 가지 주요 유형이 있습니다: 리소스 발견 방법 클라이언트가 사용…
코딩을 처음 배우는 사람에게 “코드 에디터”는 참 낯선 존재입니다.복잡한 기호, 알 수 없는 오류, 검색창에 계속 물어보는 나날들…그런데, 이 모든 걸 함께 고민해주는 AI 비서가 있다면 어떨까요? 오늘 소개할 도구는 Cursor AI입니다.이 에디터는 단순한 코드 작성기를 넘어서, ‘대화형 AI 코딩 파트너’입니다. 🗨️ 자연어로 말하면 코드가 뚝딱! Cursor는 이런 식으로 사용할 수 있어요: “간단한 HTML 자기소개…
📌 AI 유지보수 서비스 도입 프로세스 (고객사 직접 운영 모델) 1️⃣ 사전 컨설팅 및 기술 진단 (Pre-Consulting & System Analysis) ✔ 고객사의 기존 유지보수 방식과 개발 프로세스 분석 ✔ 기술 부채(코드 복잡도, 문서화 부족, 보안 취약점 등) 진단 ✔ 현재 유지보수 비용 및 문제점 파악 (개발 속도, 장애 대응, 코드 품질 등) ✔ AI 자동화…
코드 작업, 더 이상 혼자가 아닙니다: Claude Code와 함께하는 터미널 속 딥 코딩 혁명 개발자 여러분, 혹시 수백만 줄의 코드베이스를 뒤지고, 몇 시간 걸리던 워크플로우를 단 하나의 명령어로 끝내버리는 상상을 해보신 적 있나요? Anthropic에서 Claude Code를 통해 이 상상을 현실로 만들었습니다. 이제 여러분의 코드는 새로운 협력자를 만나게 될 것입니다! Claude Code란 무엇인가요? 터미널 속 AI…
ChatGPT는 법률 전문가들에게 다양한 실무 영역에서 법률 연구를 혁신할 수 있는 도구를 제공하며, 이를 통해 시간 절약과 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있습니다.
GPT 액션은 사용자가 OpenAPI 사양을 사용하여 외부 API와의 상호 작용을 정의할 수 있게 하며, 이를 통해 GPT는 데이터베이스, 이메일 시스템 등과 연결되어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 GPT의 가시성을 설정하고, 인증 방법을 선택하여 액션을 구성할 수 있으며, 이렇게 구성된 GPT는 사용자 요청에 따라 API를 통해 정보를 검색하고 응답합니다.
ChatGPT Plus 사용자들을 위한 인기있는 플러그인 15개에 대해 소개합니다. 현재 ChatGPT Plus에는 교육, 연구, 요리, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 일상 업무를 돕는 200개 이상의 플러그인이 있습니다. 이 플러그인들은 ChatGPT Plus 사용자들만 이용할 수 있습니다. *12 Plugins that Make GPT-4 Complete *15 Popular Plugins Available to ChatGPT Plus Users
생성형 AI, 이제는 스스로 판단하고 움직인다 GPT, Claude, Devin 같은 생성형 AI는 더 이상 단순한 생성 도구가 아닙니다.스스로 목표를 세우고, 작업을 계획하고, 필요한 도구를 호출해 문제를 해결하는 ‘Agent AI’로 진화하고 있습니다. 에이전트 AI는 단순한 프롬프트 반응형이 아니라, 능동적으로 일의 흐름을 설계하고 실행하는 인공지능입니다. 이처럼 에이전트 AI는 사람의 개입 없이 온라인 상의 수많은 지식노동을 대체하고 있습니다….
최근 개발자들 사이에서 큰 인기를 끌고 있는 AI 코드 에디터 Cursor.ChatGPT처럼 말을 걸면 코드를 짜주고, 이해가 안 되면 쉽게 설명까지 해주는 똑똑한 도구입니다. 그런데 궁금한 점 하나.“Cursor는 무료로 얼마나 쓸 수 있고, Pro 유료 플랜은 왜 필요할까?” 오늘은 Cursor의 요금 체계와 무료/유료의 실질적인 차이,언제 유료로 전환해야 할지, 그리고 API 키 설정은 필요한지까지 차근히 정리해드릴게요. 🎁…
LlamaIndex는 다양한 데이터 소스와 포맷에서 데이터를 취득하고 구조화하여, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 응용 프로그램(예: Q&A, 챗봇, 에이전트)을 사용자 정의 데이터로 향상시키는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이 프레임워크는 검색 증강 생성(RAG) 패러다임을 통해 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성하기 위해 쿼리 단계에서 관련 컨텍스트를 검색하고 LLM에 전달하는 데 중점을 둡니다. LlamaIndex는 검색기, 노드 포스트프로세서, 응답 합성기와 같은 구성 요소를 제공하여, 사용자가 쿼리 엔진, 채팅 엔진 또는 에이전트와 같은 다양한 RAG 파이프라인을 구축하고 통합할 수 있도록 지원합니다.