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Model Context Protocol (MCP) 도입 시 주의사항 Model Context Protocol, 줄여서 MCP는 요즘 많이 쓰이는 인공지능(AI) 프로그램들이 외부의 다양한 프로그램이나 데이터와 안전하게 연결될 수 있도록 도와주는 기술입니다. AI가 구글 드라이브에 있는 문서를 읽거나, 슬랙 메시지를 받아서 처리하거나, 데이터베이스 정보를 활용하는 것이 가능해지는 것입니다. 이 MCP는 마치 다양한 기기에서 쓰는 USB-C 포트처럼, AI가 다양한 도구와 소통하게 해주는 통로인 셈이죠. 이번 글에는 MCP를 도입할 때 주의해야 할 점과 대책을 위주로 담고자 합니다. MCP를 도입할 때 주의해야 할 점MCP를 도입하면 AI가 외부 시스템과 쉽게 연결될 수 있어서 편리하지만 그만큼 보안 위험도 커질 수 있습니다.먼저 AI가 잘못된 지시를 받아서 원래 의도..
갑작스러운 트래픽 폭증, 봇이 원인일까? 원인·영향·대응법 및 AI의 역할 봇(bot) 트래픽은 자동화된 소프트웨어가 생성하는 비인간적인 트래픽을 의미합니다. 검색엔진 크롤러처럼 유익한 기능을 수행하는 '선한 봇'도 존재하지만, 광고 사기나 데이터 스크래핑, DDoS 공격, 재고 장악 등을 목적으로 한 '악성 봇'도 다수 존재합니다. 봇 활동으로 인한 트래픽 급증은 페이지뷰 증가, 높은 이탈률, 세션 지속 시간의 이상 징후로 나타나며 광고 클릭 수가 급증하지만 실제 전환율은 낮은 현상이 함께 발생합니다. 또한 특정 IP나 지역에서 비정상적으로 트래픽이 폭주하는 경우가 많고 때로는 API나 백엔드를 노린 자동화 공격으로 이어지기도 합니다. 사이트에 미치는 영향: 단순 지표 왜곡에서 인프라 마비까지봇 트래픽은 사이트의 다양한 분석 지표를 왜곡시켜 마케팅 효율을 저하시키고 특히 광고..
MCP(Model Context Protocol)의 장점 [2] AI 기술은 이제 단순한 대화형 챗봇을 넘어서 기업의 핵심 프로세스와 개인의 생산성을 변화시키는 도구로 자리잡고 있습니다. 그러나 많은 사람들이 AI를 활용하면서도 공통적으로 느끼는 불편이 있는데요. 바로 AI가 외부 데이터와 도구를 직접 활용하지는 못한 부분입니다. 예를 들어 AI가 회의록을 요약해줄 수는 있지만 실제 캘린더에 일정을 추가하거나 사내 데이터베이스에서 최신 데이터를 가져오는 것은 불가능했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.MCP는 AI 모델과 외부 시스템, 데이터, API를 연결하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜로 다양한 AI 플랫폼에서 호환 가능한 구조를 제공합니다. 그렇다면 MCP의 장점은 무엇일까요? 이 글..
Model Context Protocol(MCP)이란? AI 시대의 새로운 개방형 표준 [1] AI 기술이 빠르게 확산되면서 챗봇이나 생성형 AI 모델을 다양한 상황에서 활용하고 있습니다. 하지만 아직까지 많은 사람들이 AI 모델은 단순히 입력을 받아 출력 도구로 사용하는 경우가 많은데요. AI 모델 단독으로 모든 일을 처리하기 보다는 외부 데이터베이스, 기업 내부 도구나 서드파티 API와 연결되면 진정한 생산성 향상이 가능합니다. 문제는 이런 연결이 모두 제각각이라는 점입니다. 어떤 AI 서비스는 특정 API만 지원하고 다른 서비스는 전혀 다른 방식으로 동작합니다.결과적으로 개발자와 기업은 일일이 맞춤형 연결을 만들어야 하는 번거로움을 겪는데요.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 AI 모델이 외부 도구나 데이터와 통신..
AI 시대, 콘텐츠 제작자와 AI가 서로 윈윈하는 방법이 있을까? 과거에는 사람들이 궁금한 점이 있으면 네이버나 구글 같은 검색엔진을 통해 정보를 찾았습니다. 검색 결과에는 블로그 글, 뉴스 기사, 커뮤니티 게시물 등이 표시되고 사용자는 그중에서 자신에게 맞는 정보를 선택해 접속했는데요. 하지만 최근 몇 년 사이에 사람들은 검색창보다 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 툴에 직접 질문하는 경향을 보이고 있습니다. AI가 자연스러운 문장으로 답을 요약하여 주기 때문에 더 빠르고 편리하게 정보를 얻을 수 있는 점이 큰 이유일 것입니다.그러나 AI가 답변을 하기 위해서는 기존의 원본 데이터, 즉 블로그나 뉴스, 논문 같은 자료가 필요합니다. 결국 누군가가 만들어 놓은 콘텐츠가 있어야 AI가 이를 학습하고 새로운 답변을 생성할 수 있는 것입니다. 만약 AI툴..
AI 자율주행 기술 총정리 AI는 자동차 산업을 변화시키는 핵심 기술입니다. 특히 AI 자율주행 기술은 딥러닝, 머신러닝, 강화학습을 기반으로 차량이 도로 환경을 스스로 인식하고 주행 결정을 내리도록 발전하고 있습니다. 하지만 아직 완전한 레벨 5인 완전 자율주행 시대가 열린 것은 아니며 현재 단계에서는 운전자의 역할이 중요합니다이번 글에서는 자율주행 단계별 진화, 자율주행 모드 사용 규칙, 핵심 AI 기술 등에 대해 알아보고자 합니다. 자율주행 단계별 구분: 어디까지 왔을까?국제자동차공학회(SAE)는 자율주행을 레벨 0~5로 구분합니다.레벨 0 자율주행: 운전자가 모든 것을 직접 제어 (일반 차량)레벨 1 자율주행: 차선 유지 보조레벨 2 자율주행: 가속·제동·조향을 동시에 보조 (테슬라 오토파일럿, 현대 모빌리티 드라이브 어..
AI와 6G가 만드는 미래 우리가 누리는 디지털 세상은 이동통신 기술의 발전 덕분에 가능해졌습니다. 2G는 문자, 3G는 모바일 인터넷, 4G는 동영상 스트리밍과 SNS의 폭발적 성장을 가져왔습니다. 이후 5G가 등장하면서 자율주행, 원격의료 등과 같은 혁신적 서비스가 가능해졌는데요.세계는 이제 6G 시대를 준비하고 있습니다. 6G는 단순히 더 빠른 통신 기술이 아닌 AI와 융합된 지능형 네트워크를 목표로 한다는 점에서 특별합니다. 6G는 단순한 연결을 넘어 AI와 사물, 인간이 동시에 실시간으로 상호작용하는 네트워크 환경을 제공합니다. 4G·5G·6G의 차이점4G는 우리가 흔히 ‘LTE’라고 부르는 기술로, 최대 1Gbps 속도로 모바일 인터넷을 대중화했습니다. 이 덕분에 유튜브, 넷플릭스 같은 스트리밍 서비스가 확산되었고 S..
AI 하드웨어를 이해하는 데 가장 기본적인 단위, 반도체 AI에 대해 알아가면서 GPU가 왜 AI에 특화 되어 있는지, 그리고 반도체 기술의 진화가 AI와 어떻게 연결되어 있는지 궁금해지기 시작했습니다. 이번 글을 통해 AI 하드웨어를 이해하는데 가장 기본적인 단위인 반도체가 어떤것인지 알아가는 시간을 갖고자 합니다. 반도체는 전자산업의 핵심이자, 스마트폰, 컴퓨터, 자동차, 인공지능 시스템에 이르기까지 모든 첨단 기기에 빠질 수 없는 부품이 되었습니다. 반도체라는 이름은 전기가 잘 통하지도 않고 그렇다고 완전히 절연체도 아닌 특수한 성질에서 비롯되었습니다. 즉 전기를 흘릴 수도, 차단할 수도 있어서 필요에 따라 스위치처럼 제어가 가능한 소재입니다. 이 특성 덕분에 반도체는 데이터를 저장하고 연산하며 제어하는 모든 디지털 장치의 심장 역할을 합니다.반도체 칩은..

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