

Claude Code vs MCP: AI 코드 도구 비교
Claude Code와 MCP 기반 Claude를 PyCharm 사용자 관점에서 비교했습니다. 프로젝트 전체 파악과 터미널 작업에는 Claude Code가 더 유리하다고 정리했습니다.


Claude Code와 MCP 기반 Claude를 PyCharm 사용자 관점에서 비교했습니다. 프로젝트 전체 파악과 터미널 작업에는 Claude Code가 더 유리하다고 정리했습니다.


Payroll과 QueryPie가 AI 보안 분야에서 기술 제휴를 체결했습니다. 안전한 AI 서비스 전개와 업무 효율화를 위해 보안·거버넌스 기반을 함께 구축합니다.
오래된 문서와 반복 문의로 생기는 정책 파악 문제를 코드 기반 추출로 줄인 실험을 소개했습니다.\nCursor, MCP, 벡터 DB를 활용해 최신 정책을 실시간으로 검증하고 응답하는 체계를 구축했습니다.

Figma MCP를 Cursor와 연동해 디자인 시안을 React/Vue 컴포넌트로 옮긴 경험을 공유했습니다. 실제 업무에서 개발 시간을 줄이고 세부 튜닝에 집중한 사례를 소개했습니다.


Visual Studio에서 Amazon Q Developer를 활용해 .NET Framework를 .NET 8로 포팅하는 에이전틱 코딩 경험을 소개했습니다.\nMCP와 Q Chat으로 빌드, 수정, 테스트 자동화를 확장하는 활용법도 함께 설명했습니다.


AI 검색 엔진 PAAS의 구조와 도입 배경, 그리고 딥서치와 멀티모달로의 확장 방향을 정리한 글입니다. 검색 기능을 AI Agent의 기반으로 보고 MCP와 모바일 실행까지 가능성을 제시했습니다.
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Context Engineering을 기존의 context 관리 실천과 Linear MCP 도입 사례로 설명했습니다. 티켓 메타데이터와 상태 연동으로 계획, 소통, 구현을 통합하는 방식을 공유했습니다.

Cursor와 MCP로 유저챗 대응과 PR 리뷰를 자동화해 반복 업무 시간을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 업무 절차를 문서화하고 파이프라인화해 AI가 분석과 리뷰를 돕도록 구성했습니다.

Cursor 전사 도입 6개월 동안 개발팀이 AI 중심 워크플로로 전환된 과정을 공유했습니다. 문제 정의와 설계에 집중하고, 다양한 AI 도구로 생산성을 높인 사례를 소개했습니다.


Amazon Bedrock과 MCP로 기업 AI 에이전트가 공통 도구를 표준화해 쓰는 중앙 허브 구조를 소개했습니다. 분산 개발과 중앙 거버넌스를 결합해 확장성, 보안, 운영 효율을 높이는 방식입니다.


Amazon Q Developer와 MCP로 Aurora PostgreSQL의 성능 분석과 운영 작업을 자연어 기반으로 자동화하는 방법을 소개했습니다. 바이브 코딩, 튜닝, 비용 시뮬레이션까지 생산성 향상 사례를 함께 설명했습니다.

2025년 7월 프론트엔드 주요 소식과 읽을거리, 튜토리얼, 도구를 한데 모아 소개했습니다. React 생태계 변화, i18n, MCP, ECMAScript 2025 같은 주제를 함께 살펴볼 수 있습니다.

채널톡 첫 개발자 컨퍼런스의 기획과 운영 과정을 공유했습니다. 사전 녹화와 실시간 Q&A로 완성도와 참여도를 함께 높인 점이 인상적입니다.


n8n과 Open WebUI를 연결해 간단한 챗봇 워크플로우를 구성하는 방법을 소개했습니다. Webhook과 N8N Pipe로 입력과 응답을 주고받고, 향후 RAG와 MCP로 확장할 계획입니다.