

개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
AI 에이전트 시대에 유용한 MCP 서버 7가지를 소개했습니다. 각 서버의 기능과 실무 활용 예시를 통해 자동화 가능성을 정리했습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요


AI 에이전트 시대에 유용한 MCP 서버 7가지를 소개했습니다. 각 서버의 기능과 실무 활용 예시를 통해 자동화 가능성을 정리했습니다.
세금 환급 서비스의 복잡한 UI 테스트를 AI와 함께 자동화한 실험 사례입니다. 사람이 방향과 품질을 잡고 AI가 코드와 문서를 맡아 운영 안정성을 높였습니다.


Claude와 MCP를 활용해 OMS팀이 역할 기반 AI Context로 12개 MSA 운영 방식을 재구성했습니다. 반복 작업을 줄이고 설계 검증과 코드리뷰 중심으로 협업 방식이 바뀌었습니다.

토스가 NeurIPS 2025에 FedLPA 연구를 게재하며 연합학습 기술력을 입증했습니다. 데이터 주권과 불균형 분포 문제를 풀어 글로벌 금융 서비스 적용 가능성을 넓혔습니다.

채널 AI팀이 RAG 검색 성능을 평가하기 위해 자체 리트리벌 벤치마크를 만든 과정을 소개했습니다. 외부 벤치마크 한계를 보완하고 hybrid search 성능 개선도 확인했습니다.

AI 모델 성능 비교를 위해 상담 도메인에 맞는 리트리벌 벤치마크를 직접 제작했습니다. 벡터 검색과 BM25를 결합한 하이브리드 검색의 개선 효과도 정량적으로 확인했습니다.
Karrot이 GenAI 도입 확산을 위해 LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat을 구축한 과정을 소개했습니다. 계정·비용 관리부터 실험, 에이전트 실행, 장애 대응까지 통합한 플랫폼 구조를 설명했습니다.


Strands Agents와 Bedrock AgentCore로 포스트잇 워크숍 결과를 자동 정리하는 워크플로우를 소개했습니다. 이미지 인식부터 PPT 생성, 맥락 보강, 배포까지의 구성과 개선점을 설명했습니다.

2025년 AI를 전 산업의 인프라로 보는 AI×Everything 흐름과 기업의 AI Transformation 전략을 정리했습니다. 전사 전략, 데이터 기반, 조직 재구성이 AI-Native 전환의 핵심이라고 설명했습니다.

AI 에이전트의 시장 성장과 기술 구조, 산업별 활용 사례를 정리한 글입니다. 도입을 위해서는 파일럿, 데이터 품질, 거버넌스가 중요하다고 제안했습니다.
광고 운영의 병목을 사람 추가가 아닌 구조 개선으로 풀어낸 사례였습니다. 데이터 통합과 AI 자동화를 통해 반복 업무를 줄이고 판단에 집중했습니다.

카카오톡 특정 기능을 위해 경량 형태소 분석기가 필요했던 배경을 다룹니다. 딥러닝 기반 분석기 대신 초경량 클래식 형태소 분석기 개발 방향을 소개합니다.