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목록ai 에이전트 (3)
여행하는개발자

핵심 요약: 본 문서는 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Elasticsearch 데이터와 자연어로 상호작용할 수 있는 MCP 서버를 구축하는 전 과정을 단계별로 설명한다. 이 가이드를 통해 사용자는 복잡한 Query DSL 없이 AI 에이전트로 데이터를 탐색하고 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법을 습득할 수 있다. AI 모델을 활용할 때 가장 큰 제약 중 하나는 실시간 외부 데이터 소스에 접근하는 것이다. 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 정적인 문서 검색에 그치는 경우가 많지만, Anthropic에서 개발한 오픈 표준인 Model Context Protocol(MCP)는 AI 에이전트가 데이터 소스와 안전한..

핵심 요약: 본 문서는 Google의 명령줄 AI 도구인 Gemini CLI의 설치부터 기본 실행까지의 전 과정을 단계별로 설명한다. 이 가이드를 통해 사용자는 터미널 환경에서 Gemini AI 모델을 활용하는 기본적인 사용법을 습득할 수 있다.Gemini CLI는 터미널 환경에서 Gemini의 강력한 AI 모델을 직접 활용하여 코드베이스 쿼리, 애플리케이션 생성, 워크플로우 자동화 등 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 도구이다. 본 문서는 이러한 초기 진입 장벽을 낮추고, 명확한 절차를 제공하여 사용자가 원활하게 기술을 도입할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다.0. 시작 전 준비 사항본 튜토리얼을 진행하기에 앞서, 아래의 개발 환경이 구축되어 있는지 확인해야 한다.Node.js: v18.0 이상..

핵심 요약: 본 문서는 MCP 순차적 사고(Sequential Thinking)와 OpenRouter를 결합하여 개발 워크플로우를 혁신하는 방법을 안내한다. 전문 AI 에이전트 팀처럼 여러 AI 모델을 협력시켜 복잡한 코딩 과제를 해결하는 원리부터, Cursor IDE 환경 설정, 실제 워크플로우 생성까지의 전 과정을 상세히 다룬다.전문 AI 에이전트 팀에 의해 코드가 제작되는 개발 환경을 상상해 보자. Claude는 아키텍처를 설계하고, Gemini는 테스트를 작성하며, DeepSeek는 기능을 완벽하게 구현하는, 모두 완벽한 조화를 이루며 작업하는 환경 말이다. 이는 더 이상 미래의 환상이 아니며, MCP 순차적 사고와 OpenRouter의 결합을 통해 현실이 되었다. 이 가이드는 복잡한 프로젝트를 ..