AI 요약관련 정보

• AI 모델(LLM)은 자체적으로는 실제 정보를 알 수 없으며, 환각(Hallucination) 현상을 보이기에 외부 도구와의 연결이 필수적입니다. 🧠
• MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜로, 앤트로픽(클로드 개발사)이 제안했으며 USB-C처럼 연결을 간소화합니다. 🔌
• MCP는 각 API를 AI가 사용하기 쉽게 직접 개발해야 하는 번거로움을 해소하고, 정해진 형식(프로토콜)을 통해 AI와 도구 간의 소통을 표준화합니다. 🛠️
• 블렌더, 피그마, 노션, 캘린더 등 다양한 도구에 MCP를 연결하면 AI가 해당 도구의 사용법을 이해하고 직접 기능을 수행할 수 있습니다. 🎨
• 기존 MCP는 클로드 데스크톱, 커서, VS 코드와 같은 MCP 클라이언트를 통해 연결할 수 있으며, 스미서리(Smissary) 같은 플랫폼에서 수많은 MCP를 찾아 활용할 수 있습니다. 🌐
• fast-mcp와 같은 라이브러리를 사용하여 파이썬으로 간단하게 자신만의 MCP를 직접 만들 수 있으며, 덧셈 함수 예시처럼 원하는 기능을 구현하여 AI와 연동 가능합니다. 🐍
• 직접 만든 MCP 서버는 로컬에서 실행하거나 웹 서버에 배포하여 원격으로도 연결할 수 있어, 어디서든 누구나 접근하여 사용할 수 있습니다. ☁️
• 일반 팀원들이 복잡한 설정 없이 MCP를 활용하기 어렵다는 문제점을 해결하기 위해, 포터 AI(Porter AI)와 같은 플랫폼이 등장했습니다. 🤝
• 포터 AI는 다양한 AI 모델을 지원하며, MCP 서버를 쉽게 연결하고 팀원들과 공유하여 사내 규정(노션 MCP)이나 사용자 데이터베이스(유저 DB MCP) 같은 내부 정보를 AI가 활용하도록 돕습니다. 🏢
• 포터 AI는 팀 초대, 사용량 통계, 권한 관리 기능을 제공하며, 슬랙(Slack)과 연동하여 업무용 채널에서 MCP가 적용된 AI 챗봇을 편리하게 사용할 수 있게 합니다. 💬