말구링의 잡동사니

MCP를 처음 접하면 서버니 클라이언트니 하는 용어가 헷갈립니다. 웹 개발에서 쓰는 서버-클라이언트 개념과 비슷하지만 맥락이 조금 다릅니다. 구조를 제대로 이해해두면 MCP 서버를 설치하고 연결할 때 무슨 일이 일어나는지 감이 잡힙니다.전체 구조를 먼저 보면MCP 생태계는 크게 세 가지로 구성됩니다. 호스트, 클라이언트, 서버입니다.호스트는 사용자가 직접 쓰는 애플리케이션입니다. Claude Desktop, Cursor, Zed 같은 도구들입니다. AI 모델이 탑재돼 있고, MCP 연결을 관리하는 역할을 합니다.클라이언트는 호스트 내부에 있는 연결 관리자입니다. 각 MCP 서버와 1대1로 연결을 유지하고, 서버와 호스트 사이의 통신을 중계합니다. 사용자 눈에는 보이지 않는 레이어입니다.서버는 실제 도구나..

ChatGPT나 Claude는 기본적으로 대화 창 안에서만 작동합니다. 텍스트를 주고받는 것 이상을 하려면 별도의 연결이 필요합니다. 내 파일을 읽거나, 웹을 검색하거나, 노션 문서를 가져오거나, GitHub 저장소에 접근하는 작업은 AI 모델 자체의 능력이 아니라 외부 도구와의 연결에서 나옵니다. 이 연결을 표준화한 방식이 MCP입니다.MCP가 뭔지 정확히 짚으면MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다. Anthropic이 2024년 말에 공개한 오픈소스 표준 프로토콜입니다. AI 모델이 외부 도구, 데이터 소스, 서비스와 상호작용하는 방식을 표준화한 규격입니다.쉽게 비유하면 USB 표준과 비슷합니다. USB가 등장하기 전에는 장치마다 연결 방식이 달랐습니다. USB가 표준이 되면..

AI 코딩 도구 비교 — Cursor, Copilot, Claude Code 써봤을 때개발자 도구 시장에서 AI 코딩 어시스턴트 경쟁이 가장 빠르게 치열해지고 있는 분야 중 하나입니다. GitHub Copilot이 시장을 열었고, Cursor가 치고 올라왔고, Anthropic이 Claude Code를 내놓으면서 선택지가 늘었습니다. 셋 다 직접 써본 입장에서 어떤 차이가 있는지 정리해봤습니다.세 도구의 포지션이 다릅니다먼저 구조적인 차이를 짚고 넘어가는 게 중요합니다.GitHub Copilot은 에디터 플러그인입니다. VS Code, JetBrains, Neovim 등 기존에 쓰던 에디터에 설치해서 씁니다. 코드를 입력하는 흐름 안에서 자동완성과 제안이 자연스럽게 끼어드는 방식입니다.Cursor는 VS..

AI 하면 텍스트 대화를 먼저 떠올리는 사람이 많습니다. 그런데 요즘 AI는 텍스트만 다루지 않습니다. 이미지를 보고 설명하고, 음성을 텍스트로 바꾸고, 그림을 그리고, 동영상을 분석합니다. 이처럼 여러 종류의 데이터를 함께 처리할 수 있는 AI를 멀티모달 AI라고 부릅니다.멀티모달이 뭔지 정확히 짚으면모달(Modality)은 데이터의 종류를 의미합니다. 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 코드 각각이 하나의 모달입니다. 멀티모달은 이 중 두 가지 이상을 함께 처리할 수 있다는 뜻입니다.초기 LLM은 텍스트 입력에 텍스트 출력만 가능했습니다. 지금은 이미지를 입력으로 받거나, 음성으로 대화하거나, 텍스트 설명으로 이미지를 생성하는 것까지 하나의 모델에서 처리하는 방향으로 발전하고 있습니다. GPT-4o, C..

ChatGPT나 Claude는 인터넷이 연결된 상태에서 회사 서버에 요청을 보내는 방식으로 작동합니다. 편리하지만 민감한 데이터를 넣기 꺼려지고, 비용이 누적되고, 인터넷 없이는 쓸 수 없다는 한계가 있습니다. 이런 이유로 AI를 내 PC에서 직접 돌리는 방식에 관심을 갖는 사람들이 늘고 있습니다. 로컬 LLM입니다.로컬 LLM이 뭔지 먼저 짚으면로컬 LLM은 클라우드 서버가 아닌 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 언어 모델입니다. 데이터가 외부로 나가지 않고, 인터넷 연결이 없어도 작동하고, 사용량에 따른 추가 비용이 없습니다. 오픈소스 모델이 많아지면서 선택지도 다양해졌습니다. Meta의 Llama, Mistral, Google의 Gemma 등 성능이 검증된 모델들을 무료로 쓸 수 있습니다.단점도 있습니다..

ChatGPT 같은 챗봇을 써본 사람이라면 AI 에이전트라는 말을 한 번쯤 들어봤을 겁니다. 요즘 AI 관련 뉴스에 빠지지 않고 등장하는 단어인데, 막상 챗봇이랑 뭐가 다른지 명확하게 설명하는 글이 많지 않습니다. 개념부터 실제 작동 방식까지 정리해봤습니다.챗봇은 질문에 답하고, 에이전트는 일을 합니다가장 핵심적인 차이입니다.챗봇은 기본적으로 입력에 대한 출력을 만들어내는 구조입니다. 질문을 하면 답변을 생성하고 끝입니다. 다음 행동을 스스로 결정하거나 외부 시스템과 상호작용하지 않습니다. 대화 흐름 안에서만 작동합니다.AI 에이전트는 목표가 주어지면 그걸 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 사용하고, 결과를 확인하면서 다음 행동을 결정합니다. 사람이 중간에 개입하지 않아도 여러 단계의 ..

ChatGPT나 Claude에게 최근 뉴스를 물어보면 "제 학습 데이터 기준으로는..."이라는 답변이 나올 때가 있습니다. LLM은 특정 시점까지의 데이터로만 학습되기 때문에 그 이후의 정보는 모릅니다. 그런데 기업 환경에서 AI를 쓰다 보면 최신 데이터나 내부 문서를 참조해서 답변해줬으면 하는 상황이 생깁니다. 이 문제를 해결하는 대표적인 방식이 RAG입니다.RAG가 뭔지 정확히 짚으면RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. 번역하면 검색 증강 생성입니다. 모델이 답변을 생성할 때 학습 데이터에만 의존하지 않고, 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 내용을 실시간으로 검색해서 그걸 참조해 답변을 만드는 방식입니다.구조를 단순하게 표현하면 이렇습니다. 사용자가 질문을 입..

AI를 처음 써보고 "생각보다 별로네"라는 반응을 보이는 사람들이 있습니다. 대부분 질문 방식의 문제입니다. 같은 모델에 같은 주제를 물어봐도 어떻게 질문하느냐에 따라 답변 품질이 완전히 달라집니다. 프롬프트 엔지니어링이라고 하면 거창하게 들리지만, 핵심은 단순합니다. AI가 원하는 답을 내놓도록 질문을 설계하는 것입니다.왜 질문 방식이 중요한가LLM은 입력된 텍스트를 기반으로 다음에 올 가장 적절한 텍스트를 예측합니다. 질문이 모호하면 모델도 모호하게 답합니다. 질문에 맥락이 없으면 모델은 가장 일반적인 방향으로 답변을 생성합니다. 반대로 질문에 역할, 맥락, 형식, 제약 조건이 명확하게 담겨 있으면 모델이 그 범위 안에서 최적의 답을 찾아냅니다.간단한 예시로 비교해보겠습니다.나쁜 프롬프트: "마케팅 ..

AI를 쓰다 보면 한 번쯤 이런 경험을 하게 됩니다. 분명히 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 실제로 없는 법률 조항을 있다고 말하거나, 사람 이름과 이력을 그럴듯하게 지어내는 경우입니다. 더 당황스러운 건 틀린 내용을 전혀 망설임 없이 말한다는 점입니다. 이걸 AI 환각(Hallucination)이라고 부릅니다.환각이 뭔지 정확히 짚고 넘어가면AI 환각은 모델이 사실이 아닌 내용을 사실처럼 생성하는 현상입니다. 단순히 모르는 걸 모른다고 하지 않는 문제가 아닙니다. 모델 구조 자체에서 비롯되는 현상이라 완전히 없애기가 어렵습니다.현재 대부분의 LLM(대형 언어 모델)은 텍스트를 예측하는 방식으로 작동합니다. 다음에 올 단어가 무엇인지를 확률적으로 계산해서 문장을 이어나가는 구조입니다. 이 과정에서 모델..

AI 툴이 너무 많아졌습니다. ChatGPT, Claude, Gemini — 이름은 익숙한데 실제로 어떻게 다른지, 어떤 상황에 어떤 걸 써야 하는지 제대로 정리된 글이 의외로 없습니다. 그래서 실제로 써봤을 때 어떤 차이가 있는지를 중심으로 정리해봤습니다.모델마다 성격이 다릅니다세 모델 모두 "무엇이든 할 수 있다"는 포지셔닝을 하고 있지만, 실제로 써보면 각자 잘하는 영역이 분명히 다릅니다.ChatGPT는 범용성이 가장 높습니다. 코딩, 웹 검색, 이미지 생성, 데이터 분석, 파일 해석까지 하나의 인터페이스에서 처리할 수 있고, GPTs 생태계도 이미 방대합니다. 뭘 시켜도 일단 해낸다는 점에서 진입장벽이 낮고, 처음 AI를 업무에 도입하는 팀에 가장 먼저 추천하게 되는 이유가 이겁니다.Claude는..