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n8n과 MCP를 활용한 AI 에이전트 강화: 개발자 가이드 Unsplash 의 Markus Winkler 가 찍은 사진소개이 문서는 n8n과 MCP로 AI 에이전트를 강화하는 방법: 개발자 가이드라는 책의 부록으로 , 여기에 제시된 개념을 확장하여 전체 구현 단계, 고급 워크플로, 수익 창출 전략을 설명합니다.AI 에이전트의 등장은 기술 접근 ​​방식에 혁명을 일으키고 있으며, 다양한 애플리케이션 전반에 걸쳐 효율성과 혁신을 향상시키고 있습니다. 고객 서비스부터 콘텐츠 제작에 이르기까지 이러한 자율 시스템은 프로세스를 간소화하고 워크플로우를 혁신하고 있습니다. 하지만 이러한 정교한 에이전트를 필요한 도구와 데이터 소스로 관리하고 통합하는 것은 복잡한 과제가 될 수 있습니다. 바로 이 지점에서 n8n과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 AI 에이전트 워크플로우 자.. 2025. 5. 17.
MCP 지원 AI 프레임워크 상위 7개 Python 및 Typescript 프레임워크로 MCP 서버를 활용하여 LLM에 컨텍스트를 제공하는 AI 앱을 만듭니다.MCP 지원 AI 프레임워크AI 에이전트용 툴킷은 개발자에게 다양한 API를 제공하여 AI 솔루션에 작업을 수행하고 사용자 만족을 위한 정확한 결과를 보장하는 도구를 제공합니다. 그러나 이러한 도구를 AI 앱에 통합하고 관리하는 것은 복잡할 수 있습니다. 이 글에서는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 사용하여 LLM과 에이전트에 컨텍스트를 제공하는 업계 표준을 소개합니다.LLM 컨텍스트 제공 접근 방식 및 사양기본적으로 LLM과 AI 챗봇에 적절한 컨텍스트를 제공하지 않으면 실시간 정보를 가져오거나, 코드를 실행하거나, 외부 도구 및 API를 호출하거나, 심지어 사용자를 대신하여 웹 .. 2025. 5. 17.
옵시디언 간트차트 활용 프로젝트 관리 방법 안녕하세요옵시디언에서 간트차트를 활용하여 효과적으로 프로젝트를 관리하는 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다.간트차트는 프로젝트 일정을 시각적으로 표현하는 도구로, 복잡한 프로젝트를 한눈에 파악하고 관리하는 데 매우 유용합니다. 1. 간트차트란?간트차트(Gantt Chart)는 프로젝트 일정관리를 위한 바(bar) 형태의 도구로, 각 업무별로 일정의 시작과 끝을 그래픽으로 표시하여 전체 일정을 한눈에 볼 수 있게 해줍니다. 특히 장기 프로젝트나 여러 작업이 동시에 진행되는 경우 전체 진행 상황을 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.2. 옵시디언에서 간트차트 구현 방법옵시디언에서는 크게 세 가지 방법으로 간트차트를 구현할 수 있습니다:2.1. Mermaid를 활용한 기본 간트차트옵시디언은 Mermaid 다이어그램을.. 2025. 5. 17.
소스 코드가 포함된 Python A2A 자습서 Python A2A 튜토리얼 소스 코드목차소개환경 설정프로젝트 만들기상담원 스킬에이전트 카드A2A 서버A2A 서버와 상호 작용에이전트 기능 추가로컬 Ollama 모델 사용소개이 자습서에서는 Python을 사용하여 간단한 echo A2A 서버를 구축합니다. 이 베어본 구현은 A2A가 제공해야 하는 모든 기능을 보여줍니다. 이 자습서를 따라 Ollama 또는 Google의 에이전트 개발 키트를 사용하여 에이전트 기능을 추가할 수 있습니다.학습할 내용:A2A의 기본 개념Python에서 A2A 서버를 만드는 방법A2A 서버와 상호 작용에이전트 역할을 할 학습된 모델 추가환경 설정필요한 것커서/VsCode와 같은 코드 편집기터미널(Linux), iTerm/Warp(Mac) 또는 커서의 터미널과 같은 명령 프롬프트.. 2025. 5. 14.
A2A 프로토콜 개발 가이드(TypeScript) A2A 프로토콜 개발 가이드개요A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 에이전트 상호 작용을 위해 설계된 JSON-RPC 기반 통신 프로토콜입니다. 이 가이드는 A2A 프로토콜 사양을 준수하는 서버 및 클라이언트 구성 요소를 모두 개발하기 위한 포괄적인 지침을 제공합니다.목차프로토콜 기본 사항서버 구현클라이언트 구현코더 데모 실행프로토콜 기본 사항A2A 프로토콜은 JSON-RPC 2.0을 기반으로 하며 에이전트 통신을 위한 일련의 메소드를 정의합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.메시지 구조모든 A2A 메시지는 다음과 같은 기본 구조를 가진 JSON-RPC 2.0 형식을 따릅니다.interface JSONRPCMessage { jsonrpc?: "2.0"; id?: number | stri.. 2025. 5. 14.
분산에서 통합으로: Rankify는 검색, 재정렬, 생성의 전체 과정을 어떻게 재구성하는가 "어딘가에 놀라운 일이 알려지기를 기다리고 있을 거예요." - 칼 세이건 정보 폭발의 시대, Rankify는 어떻게 문제를 해결할까?정보가 넘쳐나는 오늘날, 방대한 데이터 속에서 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾는 일은 수많은 연구자와 업계 종사자들을 괴롭히는 공통의 난제입니다.오늘 소개할 Rankify는 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 학계와 산업계에서 모두 주목받고 있는 Python 기반 툴킷입니다.Rankify는 포괄적이고 모듈화된 구조, 그리고 사용자 친화적인 방식을 통해,검색, 재정렬(Re-ranking), 그리고 검색 기반 생성(RAG) 전체를 하나로 통합한 솔루션을 제공합니다.1. Rankify의 탄생 배경 기존의 검색 시스템은 단어 기반의 전통적인 검색 방식에서, 밀집 임베딩 기반의 현대.. 2025. 5. 14.
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