MCP란 무엇인가: LLM Agent 동작 흐름으로 이해하는 MCP
MCP의 개념과 Host, Client, Server 구조를 통해 LLM Agent가 외부 도구를 호출하는 흐름을 설명했습니다. 또한 표준화와 확장성의 장점과 함께 보안, 비용, 생태계 편중 같은 한계도 짚었습니다.
#MCP#LLM
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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vLLM의 기술적 혁신과 성능 향상 이야기
vLLM의 핵심 기술과 성능 최적화 옵션, 그리고 v1 엔진의 구조 개선을 정리했습니다.\n기능 호환성과 운영 단순성을 높이면서 성능을 끌어올린 흐름을 함께 설명했습니다.
#vLLM#LLM
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Model Context Protocol: 데이터를 넘어 행동으로
LLM의 한계를 보완하기 위해 MCP로 외부 서비스와 데이터에 표준화된 접근을 연결했습니다.여행 검색부터 예약·결제까지 이어지는 행동형 AI 에이전트 구현 사례를 소개했습니다.
#MCP#LLM
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코드 한 줄 모르던 디자이너의 AI 여정: GPT로 업무 20배 빨라지다
비개발자인 디자이너가 GPT와 Dify로 반복 검수 업무를 자동화했습니다. 처리 속도는 약 20배 빨라졌고, 수작업 부담도 크게 줄었습니다.
#LLM#Dify
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제 2회 카카오페이 해커톤, 2025 카페톤 뜨거운 현장 이야기
카카오페이 사내 해커톤 2025 카페톤의 오프라인 진행 과정과 현장 분위기를 소개했습니다. AWS Generative AI 활용, 부스 투어 심사, 최종 수상작과 운영 회고까지 함께 다뤘습니다.
#AWS#LLM
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성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
성과 내는 조직은 AI 전략을 ‘이렇게’ 시작합니다 📈 (AI도입 체크리스트)
AI 도입은 단순한 도입보다 조직 구조와 운영 설계가 중요하다고 정리했습니다. 멀티 에이전트, RAG, 컨트롤타워를 핵심 조건으로 제시했습니다.
#LLM#RAG
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LLM 기반 서비스의 부하테스트
LLM 서비스는 TTFT, ITL, 토큰 처리량 같은 지표로 부하테스트해야 합니다.\nvLLM 예제를 통해 병목과 네트워크 문제를 점검하고 사용자 체감 성능을 개선할 수 있습니다.
#LLM#부하테스트
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#개발자#노트북#컴퓨터
Cursor 에서 MCP 사용하기
Cursor의 Chat 모드와 MCP 개념, XcodeBuildMCP 연동 예시를 정리했습니다. 또한 /Generate Cursor Rules로 대화 기반 rules를 만드는 방법도 소개했습니다.
#Cursor#MCP
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왜 기업 10곳 중 8곳은 AI도입에 실패할까?💥(Feat. AI도입 사례분석 📊)
왜 기업 10곳 중 8곳은 AI도입에 실패할까?💥(Feat. AI도입 사례분석 📊)
기업 AI 도입이 실패하는 주요 원인 5가지를 정리했습니다. 성공 사례처럼 AI를 업무 구조 재설계의 중심으로 두는 접근이 중요했습니다.
#LLM#data
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AI ＆ Event Driven 오디오 데이터 LinkedIn 글 자동 발행 (feat. Apache Flink)
오디오를 텍스트로 바꾸고 GPT로 LinkedIn 글을 자동 생성하는 이벤트 기반 워크플로를 소개했습니다. 프론트엔드와 AI 처리를 분리해 확장성과 유지보수성을 높인 점이 핵심입니다.
#Next.js#OpenAI API
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강좌를 통해 살펴본 프롬프트 엔지니어링의 기초
X
#LLM#prompt
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Function Calling: LLM이 외부 세계와 소통하는 방법 (ft. Qwen, llama, Gemma)
Function Calling의 개념과 작동 원리를 설명하고, Qwen·Llama·Gemma로 구현 차이를 비교했습니다. LLM과 애플리케이션의 역할 분리 및 모델별 파싱 방식도 함께 정리했습니다.
#LLM#Function Calling
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지금의 방식이 최선일까? AI로 임팩트를 바꾸는 당근 운영실
당근 운영실이 AI를 활용해 기존 업무 방식을 다시 설계한 사례를 소개했습니다. 멀티 에이전트, CS 분석, 리뷰 라벨링 도구로 실행 속도와 업무 효율을 크게 높였습니다.
#LLM#AI Agent
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디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 1부: 디자인 편
디자인 생산성을 높이는 피그마 플러그인을 만들어보자 1부: 디자인 편
UT용 프로토타입 데이터 입력의 반복 작업과 리소스 탐색 비효율을 줄이기 위해 피그마 플러그인 데이터브릿지를 만들었습니다. 실제 데이터 적용과 기능 단순화로 작업 시간을 크게 줄이고 인터뷰 몰입도를 높였습니다.
#Figma#UI/UX
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