[창업준비금 전액지원] 무료 AI 창업 부트캠프 수강생 모집

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🎓 [챗GPT와 자연어 처리 원리의 이해 및 실습] 수강생 모집!

안녕하세요, 인공지능팩토리입니다. 자연어 처리와 챗GPT의 핵심 원리를 배우고 실습해볼 수 있는 기회를 소개드립니다!👇 아래 링크를 통해 지금 바로 수강 신청하세요! 많은 관심과 참여 부탁드립니다. 😊https://www.kmooc.kr/view/course/detail/15721?tm=20250519173921  👇 실습 주소 👇 https://aifactory.space/page/SCU   

A Memory That Breathes

2025 AI EXPO Korea

  인공지능팩토리가 서울 코엑스에서 2025년 05월 14일 (수) 부터 05월 16일 (금)까지 진행되는 ‘2025 AI Expo Korea’에 참가합니다. 🇰🇷 🌏세계 최초, 최대 규모의 인공지능 전시회인 만큼 많은 기업들이 참가하였고, 또 많은 분들이 관심을 갖고 방문해 주셨습니다. 😀비슷한 분야이지만 각자 다른 기술과 비전에 대해 이야기를 나누고, 공유하는 시간도 가짐으로 거대한 교류의 장이 되기도 하였습니다. 다수의 기업들이 사내 자동화 행정 및 업무 서비스 도입에 대한 갈증이 커진 만큼, 저희 인공지능팩토리의 AI 에이전트 ‘어시웍스(AssiWorks)’ 에 많은 관심을 주셨습니다.🔥어시웍스(AssiWorks)는 “도구(Tools)”, “워크플로우(Flows)”, “에이전트(Agents)”, “팀(Teams)”이라는 네 가지 주요 개념을 중심으로, 노코드(No-Code) 환경에서 AI 기반 업무 자동화와 협업형 에이전트 구성을 손쉽게 구현할 수 있도록 지원하는 종합 플랫폼입니다. 내가 원하는 루틴과 프로세스로, 내가 시키는 일을 알아서 직접 할 수 있는 어시웍스. 궁금하지 않으신가요?인공지능팩토리의 연구원들과 직접 대면하여 어시웍스에 대해 알아가보세요. 행사 안내일시: 25.05.14 (수) ~ 25.05.16(금) 10:00 ~ 17:00장소: 서울 코엑스 A홀 A07 인공지능팩토리 부스어시웍스, 경진대회 문의: cs@aifactory.page

0원으로 시작하는 기술 창업가 양성 프로그램 참가자 모집 중🔥

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기존 완성된 코드에서 실행만 시키는 방법

본 문서는 GItHub Copilot Bootcamp에서 수행한 세션에서 기존 완성된 코드를 실행하는 방법만 기술합니다. 부트캠프 GItHub 주소는 다음과 같습니다. https://github.com/devrel-kr/github-copilot-bootcamp-20251. 백엔드 - 파이썬 실행1.1. 실행하는 방법터미널 > 새 터미널<code class="language-plaintext">cd complete cd python python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt uvicorn main:app --reload</code>cd complete      # complete 폴더로 이동cd python        # python 폴더로 이동python -m venv .venv     # 가상환경 생성source .venv/bin/activate    # 가상환경 활성화pip install -r requirements.txt    # 패키지 설치uvicorn main:app --reload    # FastAPI 서버 실행 (수정 시 자동 재시작)1.2. 실행 확인 하는 방법브라우저에서 아래 주소 접속<code class="language-plaintext">http://127.0.0.1:8000/docs</code> Swagger UI가 정상적으로 나오면 정상2. 프론트엔드 - 자바스크립트 실행2.1. 실행하는 방법터미널 > 새 터미널<code class="language-plaintext">cd complete cd javascript npm install npm run dev</code>cd complete      # complete 폴더로 이동cd javascript    # javascript 폴더로 이동npm install      # 라이브러리 설치npm run dev      # 개발 모드로 서버 실행 (핫 리로드 지원)2.2. 실행 확인 하는 방법npm run dev 실행했을 때 출력되는 주소와 포트를 확인하여 접속합니다.<code class="language-plaintext">tykimos@MacBook-Air-2 javascript % npm run dev > github-copilot-bootcamp-react@0.1.0 dev > vite Re-optimizing dependencies because lockfile has changed VITE v5.4.18 ready in 1107 ms ➜ Local: http://localhost:3000/ ➜ Network: use --host to expose ➜ press h + enter to show help</code>위와 같이 http://localhost:3000/로 출력되었다면 그대로 브라우저에서 확인합니다.3. 백엔드 - 자바 실행백엔드를 기존의 파이썬을 자바로 교체하는 작업을 수행합니다. 기존의 파이썬 터미널에서 ctrl+c로 중단시킵니다.3.1. 실행하는 방법

[전액무료] 개발자 취업까지 1:1 PT 받아보세요!

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A2A와 MCP 다 품은 어시웍스 - 1부 A2A, MCP 개념잡기

안녕하세요. 김태영입니다. 이번에는 일반인들도 A2A와 MCP 개념을 익힐 수 있도록 간단하게 영상으로 만들어봤습니다. 영상은 개념 설명에 집중했고, 본 글은 영상 개념을 바탕으로 추가 정보를 수집하여 기술했습니다.LLM의 등장과 활용 방식의 변화몇 년 전만 해도 인공지능과 대화한다는 것은 SF 영화 같은 이야기였습니다. 하지만 GPT-3와 GPT-4 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 이내 현실이 되었죠. LLM은 방대한 데이터로 학습되어 사람이 묻는 거의 모든 질문에 그럴듯한 대답을 내놓을 수 있게 되었습니다. 초창기에는 주로 질문에 답하거나, 글을 요약·생성하는 챗봇이나 AI 비서 형태로 활용됐습니다. 예를 들어 ChatGPT는 사람과 대화를 주고받으며 지식을 전달하는 역할을 했고, 개발자들은 코드 작성 보조 도구(Copilot)로 활용하며 편리함을 느꼈습니다.이러한 LLM 활용 방식은 시간이 지나면서 점차 고도화되었습니다. 단순히 답변을 출력하는 것을 넘어, 사용자의 복잡한 요구를 처리하거나 여러 단계를 거쳐 목표를 달성하는 방향으로 진화한 것이죠. 특히 2023년 무렵부터 사람들은 LLM에게 한 번의 지시만으로 더 큰 목표를 달성시키고자 하는 시도를 시작했습니다. 예를 들어 “주말 여행 계획 세워줘”라고 하면 LLM이 여행 정보를 검색하고, 일정을 짜고, 필요한 예약까지 추천해주는 식입니다. 이를 위해 LLM 스스로 외부 도구(예: 웹 검색, 계산기, 데이터베이스 등)를 사용하거나 여러 가지 단계를 자율적으로 진행하도록 만드는 새로운 활용 패턴이 나타났습니다. 다시 말해, LLM을 하나의 에이전트(agent)처럼 움직이게 하는 실험이 시작된 것입니다.에이전트 개념의 등장 배경여기서 말하는 에이전트(agent)란, 스스로 판단하고 행동할 수 있는 AI 시스템을 뜻합니다. 전통적인 컴퓨터 공학에서 에이전트는 환경을 인지하고(Perceive), 판단을 내린 뒤(Decide), 그에 따라 행동(Act)할 수 있는 주체를 의미합니다​. LLM이 발전하면서 이 개념이 현실화되었는데, 이제 LLM 기반 에이전트는 사람의 지시를 받아 적절한 행동 순서를 스스로 계획하고 실행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 이메일 답장을 대신 써주는 AI를 생각해봅시다. 단순히 글만 생성하는 것이 아니라, 받은 편지함을 훑어보고(Perceive), 어떤 내용으로 답장할지 결정하고(Decide), 실제로 답장을 작성해 보내는 행동(Act)까지 하는 것이죠. 이것이 가능하려면 AI가 주변 외부 세계와 상호작용할 수 있어야 합니다. 지금까지는 사람이 이러한 툴을 직접 사용했죠.에이전트 개념이 주목받게 된 배경에는 LLM의 한계를 보완하려는 필요성이 있었습니다. LLM은 훈련 데이터에 없는 최신 정보나 개별 사용자의 개인 데이터는 알 수 없다는 한계가 있습니다. 이를 극복하는 방법으로 “도구(tool)”를 사용하는 아이디어가 나왔습니다. 도구란 AI가 외부 시스템에 접근할 수 있게 해주는 기능으로, 예를 들어 웹 검색 API, 데이터베이스 질의, 계산 기능, 코딩 실행 등이 해당됩니다​. LLM에게 이런 도구들을 제공하면 마치 만능열쇠를 준 것처럼, 원래 모델이 알 수 없던 최신 정보도 찾아보고 필요한 작업도 수행할 수 있게 됩니다​. 실제로 2023년 초 발표된 ReAct라는 논문은 LLM이 “생각(Thought)→행동(Action)→관찰(Observation)”의 반복 과정을 통해 도구를 사용하며 문제를 해결하는 체계를 제안했고, 이러한 에이전트 논리를 구현한 프레임워크들이 속속 등장했습니다​. 대표적인 예로, 파이썬 코드를 통해 LLM이 행동하도록 돕는 LangChain 라이브러리가 있고, 2023년 4월에는 Auto-GPT와 BabyAGI 같은 자율 에이전트 실험 프로젝트가 깃허브에서 폭발적인 인기를 끌었습니다​. 불과 한 달 만에 Auto-GPT 깃허브 프로젝트에 5만 명이 넘는 개발자가 몰렸다는 소식은 업계의 관심이 얼마나 컸는지를 보여줍니다​. 이처럼 LLM을 더 능동적으로 활용하려는 시도가 늘어나면서, 에이전트 개념은 빠르게 확산되었습니다.이제 에이전트 AI는 단순한 챗봇을 넘어, 복잡한 목표를 스스로 달성하는 자동화 시스템의 핵심으로 여겨지고 있습니다. 마치 사람의 역할을 일부 대신하는 작은 인공지능 비서들이 등장한 셈이죠. 그렇다면 이런 에이전트들이 제대로 일을 하기 위해 무엇이 필요할까요? 바로 외부 세계와의 연결, 그리고 다른 에이전트들과의 협력입니다. 하지만 현실에서는 이 부분에 여러 기술적 장애물이 존재했습니다.도구 사용과 관련된 기술적 문제점들에이전트 AI에게 도구 사용 능력을 부여하는 것은 필수적이지만, 이를 구현하면서 여러 문제에 부딪히게 되었습니다. 첫 번째로, 통합의 복잡성 문제를 들 수 있습니다. LLM이 예를 들어 회사 내부 데이터베이스나 사내 문서 저장소에 접근해야 한다고 하면, 개발자는 그때마다 해당 시스템에 접속하는 맞춤형 코드를 일일이 작성해야 했습니다. 이메일, 캘린더, 고객관리 시스템 등 새로운 데이터 출처마다 별도의 연결 방식을 만들어야 했죠. 이러한 조각난 통합(fragmented integration) 방식은 매우 비효율적이고 확장에 한계가 있습니다. 실제로 Anthropic사가 전한 바에 따르면, “새로운 데이터 소스마다 자체 구현이 필요해 진정한 연결형 시스템을 규모 있게 만들기 어려웠다”고 합니다​. 서로 다른 API, 인증 방식, 데이터 형식을 가진 수많은 도구들을 일일이 연결하는 건 마치 각기 다른 모양의 콘센트에 맞춰 어댑터를 갈아끼우는 것처럼 번거로운 일이었습니다. 두 번째 문제는 상호운용성의 부재입니다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT 플러그인은 OpenAI 플랫폼 내에서 작동하도록 만들어져 있고, 다른 LLM이나 시스템과는 호환되지 않았습니다. 반대로 어떤 회사는 자체 커스텀 에이전트를 운영하고 있다면, 그 에이전트만의 도구 연동 방식을 써야 했습니다. 즉 표준이 없기 때문에 한 에이전트에게 만들어준 도구 연결 방식을 다른 에이전트에 재사용하기 어려웠습니다. 결과적으로 개발자들은 비슷한 통합 작업을 여기저기서 중복 수행해야 했고, 에이전트 기술의 발전 속도에 비해 생태계의 통일성은 떨어졌습니다. 또한 보안과 안전의 문제도 있습니다. 에이전트가 외부 도구를 마음껏 실행할 수 있다는 것은 잘못하면 중요 정보를 유출하거나, 권한이 없는 시스템을 건드릴 위험이 있다는 뜻입니다. 그렇다고 완전히 차단하면 에이전트의 유용성이 떨어지니 딜레마입니다. 따라서 안전한 방식으로 LLM 에이전트가 도구를 활용하도록 하는 구조가 필요했습니다​. 예컨대, 에이전트가 데이터베이스 질의를 할 때 허용된 범위 내에서만 접근하도록 통제를 걸어준다든지, 회사 내부망을 벗어나지 않고 정보를 주고받도록 중개해주는 시스템이 요구되었습니다. 마지막으로, 멀티턴 대화와 지연 처리의 이슈도 있었습니다. 에이전트가 한 번 도구를 쓰고 끝나는 게 아니라, 때로는 사용자와 여러 차례 대화를 이어가며 중간중간 도구를 사용해야 합니다. 혹은 어떤 작업은 금방 완료되지 않고 시간이 오래 걸릴 수도 있죠. 이러한 긴 호흡의 작업 관리와 대화 맥락 유지 역시 쉽지 않은 과제였습니다. 개별 개발자들이 이 모든 것을 일일이 짜 맞추기에는 상당한 노력이 필요했고, 에이전트 시스템이 커질수록 관리해야 할 복잡성은 기하급수적으로 증가했습니다. 요약하면, LLM 에이전트에게 도구를 쥐여주는 일은 그 자체로 혁신적이지만, 표준 부재로 인한 비효율, 보안 우려, 대화 맥락 관리의 어려움 등 기술적 장애물이 산적해 있었습니다.이러한 문제를 해결하고자 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.MCP의 등장 배경과 구조, 장점이러한 상황에서 Anthropic은 2024년 말 MCP(Model Context Protocol)라는 오픈 프로토콜(open protocol)을 공개합니다​. MCP는 위에서 언급한 도구·데이터 연동 문제를 해결하기 위한 표준화된 규약입니다. 쉽게 말해 “AI를 위한 USB-C 포트”라고 비유할 수 있습니다​. 여러 기기를 하나의 단일한 포트(USB-C)로 연결하듯이, MCP를 통해 다양한 외부 데이터 소스와 도구를 LLM에 일관되게 연결할 수 있다는 뜻입니다. Anthropic은 “MCP는 AI 시스템과 데이터 소스를 연결하기 위한 보편적이고 개방된 표준”이라 소개하며, 파편화된 통합을 하나의 프로토콜로 대체함으로써 더 쉽고 신뢰할 수 있는 데이터 접근 방식을 제공한다고 밝혔습니다​. MCP의 기본 구조는 클라이언트-서버 아키텍처입니다​. 여기서 클라이언트는 LLM이나 그를 활용하는 애플리케이션(예: Claude 데스크톱 앱, Cursor AI 등)이고, 서버는 각종 도구나 데이터 소스에 접속하는 기능을 제공하는 작은 프로그램입니다​. 예를 들어 Slack 채팅 기록에 접근하는 MCP 서버, 데이터베이스에 질의하는 MCP 서버, 파일 시스템을 탐색하는 MCP 서버 등이 있을 수 있죠​. 이들 MCP 서버는 표준화된 방식으로 자신이 제공하는 리소스(데이터)나 도구 기능(API), 또는 자주 쓰는 프롬프트 양식 등을 노출합니다​. 그러면 LLM 클라이언트는 동일한 프로토콜 규칙에 따라 이 서버들과 양방향 통신을 하며 필요한 정보를 주고받거나 작업을 실행합니다​. 이때 MCP 서버가 제공하는 데이터나 기능은 통일된 형태의 컨텍스트로 LLM에 주어집니다. LLM 입장에서는 어떤 MCP 서버에서 온 정보든 한결같은 방식으로 받아볼 수 있으니, 마치 자신의 입력 컨텍스트를 확장한 것처럼 활용할 수 있습니다. 이를 통해 LLM은 다양한 외부 지식을 실시간으로 얻어와 더 똑똑한 답변을 생성할 수 있게 됩니다​. 예를 들어, MCP를 통해 기업의 문서 저장소와 고객 지원 티켓 DB에 연결된 LLM이라면, 사용자의 질문에 답하기 위해 즉석에서 관련 문서를 찾아보고 요약하거나, 과거 티켓 내역을 조회하여 맥락을 파악하는 것이 가능합니다. 결과적으로 더 관련성 높고 맞춤화된 응답이 가능해집니다​.MCP의 장점은 명확합니다. 우선, 개발 생산성이 크게 향상됩니다. 이제 일일이 새로운 커넥터를 만들 필요 없이 표준 프로토콜에 맞춰 개발하면 되므로, 한 번 만들어진 MCP 서버는 어디서나 재사용될 수 있습니다. 실제로 Anthropic은 공개와 동시에 여러 오픈소스 MCP 서버 구현체를 공유했는데, Google Drive, Slack, GitHub, Postgres DB 등 인기 서비스용 서버들이 이미 준비되어 있습니다​. 개발자는 이를 그대로 쓰거나 필요에 따라 수정하면 되고, 자신이 만든 MCP 서버도 공개해 다른 이들과 공유할 수 있습니다. 이러한 에코시스템 효과로 짧은 시간 안에 다양한 도구들이 MCP 표준을 지원하게 되었습니다. 나아가 MCP는 모델 불가지론적(model-agnostic)이라서 특정 LLM 제품에 종속되지 않습니다​. OpenAI의 GPT든 Anthropic의 Claude든 혹은 오픈소스 LLM이든, MCP 클라이언트 역량만 갖추면 똑같이 외부 도구를 활용할 수 있습니다. 이는 기업 입장에서 벤더 종속성을 줄이고 유연성을 얻는 이점이 있습니다​. 보안 측면에서도 MCP는 고심하여 설계되었습니다. MCP 서버는 필요한 최소 권한만으로 특정 기능만 제공하도록 되어 있어, LLM이 곧바로 민감한 내부 시스템 전체를 통째로 접근하는 일을 막아줍니다. 모든 통신은 명시적인 요청과 응답의 형태로 이루어지므로 기록과 통제가 용이합니다. Anthropic은 MCP를 통해 “데이터를 여러분의 인프라 내에서 안전하게 지키며 LLM이 활용할 수 있게 한다”고 강조합니다​. 예컨대, 회사 내부망에서만 동작하는 MCP 서버로 파일을 읽게 하면 외부로 그 내용이 유출되지 않도록 차단할 수 있습니다. 이러한 통제 가능성은 기업들이 안심하고 LLM 에이전트를 도입할 수 있는 기반이 됩니다. MCP는 등장 이후 빠르게 관심과 지지를 얻고 있습니다. Anthropic이 밝힌 바에 따르면 이미 Block, Apollo 같은 초기 도입 기업들이 MCP를 시스템에 통합했고, Zed, Replit, Codeium 등 여러 개발 도구 회사들도 MCP를 활용해 자사 플랫폼을 강화하고 있다고 합니다​. 심지어 OpenAI도 2025년에 들어와 MCP 표준을 지지하는 입장을 밝혔다는 소식이 전해져, 사실상의 업계 표준으로 자리잡을 가능성이 한층 높아졌습니다​. 이처럼 MCP는 LLM 에이전트에게 날개를 달아주는 프로토콜이라고 할 수 있습니다. 이제 에이전트는 필요한 데이터를 자유롭게 얻고 다양한 도구를 활용하면서도, 개발과 관리 측면에서는 훨씬 단순하고 안전하게 운용될 수 있게 되었습니다.에이전트 간 협력의 필요성과 A2A의 등장MCP가 에이전트 대 외부도구의 연결을 표준화했다면, 다음으로 남은 도전은 에이전트 대 에이전트의 연결이었습니다. 현실 세계의 복잡한 문제를 풀기 위해서는 하나의 에이전트만으로 부족할 때가 많습니다. 사람으로 비유하면, 전문 분야가 다른 동료들끼리 팀을 이루어 협업해야 더 나은 결과를 얻을 수 있는 상황이 있는 것이죠. 마찬가지로 AI 에이전트들도 서로 협력하도록 만들면 훨씬 강력해질 수 있습니다. 예컨대 한 에이전트는 회계 업무에 특화되어 있고 다른 하나는 일정 관리를 잘 한다면, 이 둘이 함께 상호작용하여 회사의 복잡한 프로젝트를 자동화할 수 있을 것입니다. 또는 사용자의 개인 비서 에이전트가 어떤 쇼핑 웹사이트의 상품 추천 에이전트와 대화하며 대신 구매 절차를 진행할 수도 있겠죠. 이러한 다중 에이전트 시나리오에서는 에이전트들끼리 원활히 소통하고 조율하는 능력이 필수입니다​. 하지만 지금까지는 각기 다른 에이전트 시스템들을 함께 동작시키기가 어려웠습니다. 이기종의 에이전트는 아래 그림과 같이 사용자가 각각 따로 이용을 해야합니다. 현재 ChatGPT나 클로드 등의 여러 AI 서비스를 동시에 띄워놓고 사용하시는 분들도 계실 껍니다.서로 다른 프레임워크로 만들어진 에이전트들은 말 그대로 각자 섬처럼 고립되어 있었고, 협력시키려면 같은 환경 내에 강제로 묶어놓는 식으로 구현해야 했습니다. 예를 들어 LangChain으로 만든 에이전트와 별도의 플랫폼에서 돌아가는 에이전트를 함께 쓰려면, 개발자가 둘 사이에 커스텀 브릿지 코드를 작성해야 했습니다. 이는 도구 통합 문제 못지않게 번거로운 일이었죠.이러한 배경에서 구글(Google)이 나서서 2025년 초 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 공개하게 됩니다​. A2A는 이름 그대로 에이전트들끼리 직접 통신하기 위한 표준 프로토콜입니다​.구글은 다양한 기업들과 협력하여 (Atlassian, Salesforce, SAP, LangChain 등 50여 곳이 참여) 이 프로토콜을 공동 설계했고, 이를 오픈 소스 형태로 공개하여 누구나 활용할 수 있도록 했습니다​. 구글 발표에 따르면 A2A의 목표는 서로 다른 벤더나 프레임워크로 만들어진 에이전트들도 한데 어울려 협력할 수 있는 동적 다중 에이전트 생태계를 구축하는 데 있습니다​. 다시 말해, A2A를 따르면 마치 모든 에이전트들이 공통 언어를 습득하는 셈이어서, 서로 모르는 사이여도 바로 소통하고 같이 일할 수 있게 되는 것이죠.이는 기업 입장에서도 큰 이익인데, 부서마다 도입한 AI 에이전트들이 제각각이라도 A2A만 지원하면 한 팀처럼 엮어서 활용할 수 있으니 생산성이 극대화되고 운영비용은 절감될 것이라고 구글은 강조했습니다​. 그렇다면 A2A 프로토콜은 어떤 방식으로 에이전트 협력을 가능하게 할까요? 우선 A2A에서는 각 에이전트가 자신을 나타내는 “에이전트 카드(agent card)”라는 정보를 웹 상에 공개합니다​. 이 카드는 .well-known/agent.json 같은 표준 위치에 놓이는 일종의 메타데이터 파일로, 해당 에이전트의 능력(예: “일정 관리 가능”, “데이터 분석 가능” 등), 접속 주소(URL), 버전, 그리고 필요한 인증 방식 등을 명시합니다​. 다른 에이전트는 이 카드를 열람함으로써 상대를 발견하고 상호작용을 시작할 준비를 할 수 있습니다. 이는 사람이 서로 명함을 주고받고 소개하는 과정과 비슷합니다. 한 에이전트가 “내가 할 수 있는 일 목록은 이렇고, 나에게 연락하려면 이 주소로 요청을 보내”라고 공개한다고 생각해보세요. 에이전트 간 통신은 HTTP 기반으로 이루어집니다. A2A 프로토콜에 따르면, 기본적으로 하나의 에이전트는 서버(Server) 역할을 하고 다른 하나는 클라이언트(Client) 역할로서 요청을 주고받게 됩니다​. 예를 들어 A 에이전트(클라이언트)가 B 에이전트(서버)에게 “이러이러한 작업을 수행해줘”라고 HTTP 요청을 보내면, B는 그 작업을 실행하고 결과를 응답으로 보내주는 식입니다​. A2A 프로토콜은 이종 에이전트들 사이의 의사소통과 협동 작업을 위한 공용 언어와 규칙을 제시한다고 볼 수 있습니다​. 이를 도입함으로써 개발자들은 특정 프레임워크에 구애받지 않고 자유롭게 여러 에이전트를 조합해 시스템을 구축할 수 있고, 사용자는 겉보기에는 하나의 AI 앱을 쓰는 듯하지만 그 뒤에서는 여러 전문 에이전트들이 팀을 이뤄 돌아가고 있는 강력한 경험을 누릴 수 있게 됩니다. 구글은 내부 대규모 에이전트 시스템을 운영하며 겪은 도전들을 토대로 A2A를 설계했다며, 이것이 미래 AI의 상호운용성(universal interoperability)을 위한 필수 요소입니다.MCP와 A2A의 차이점과 상호 보완 관계이쯤에서 의문이 생길 수 있습니다. MCP와 A2A는 무엇이 다르고, 둘은 어떻게 함께 쓰일까요? 간단히 말해 MCP는 에이전트와 “도구/데이터”를 연결하는 프로토콜이고, A2A는 에이전트와 “다른 에이전트”를 연결하는 프로토콜입니다. 각각 초점이 다르기 때문에 경쟁하는 관계라기보다 서로 보완적인 관계로 보는 것이 맞습니다​. 실제로 구글도 A2A를 발표하면서 “Anthropic의 MCP가 에이전트에게 유용한 도구와 컨텍스트를 제공해준다면, A2A는 에이전트들 간의 협력을 가능케 하는 보완적 관계”라고 설명했습니다​. 두 프로토콜은 AI 에이전트 생태계의 서로 다른 영역의 문제를 풀어주고 있는 셈입니다. 차이점을 조금 더 구체적으로 살펴볼까요? MCP는 앞서 언급했듯 단일 또는 소수의 LLM 프로세스에 외부 지식과 기능을 공급하는 데 집중합니다. 따라서 MCP는 그 LLM이 필요한 데이터를 얻거나 액션을 취할 수 있도록 파일, DB, API 등과의 인터페이스를 표준화해주는 것입니다​. 반면 A2A는 여러 개의 독립적인 에이전트 프로세스가 상호 대화하고 작업을 주고받는 방식을 정의합니다​. A2A에는 특정 도구와 직접 연결하는 기능은 없고, 어디까지나 “동료 에이전트에게 도움을 요청”하는 형태입니다. 예를 들어 어떤 물류 관리 에이전트가 재고를 조회해야 한다면, A2A를 통해 재고 조회 에이전트에게 말을 걸 수 있지만, 만약 그 재고 조회가 실제 데이터베이스 질의를 필요로 한다면 그 부분은 재고 에이전트 쪽에서 MCP 등을 통해 처리하게 될 것입니다. 이렇듯 A2A는 에이전트 대 에이전트 대화, MCP는 에이전트 대 툴 대화로 구분됩니다​. 다만 경우에 따라 경계가 모호해질 수는 있습니다. 예를 들어 매우 고도화된 도구(예: 스스로 판단하는 로봇 시스템)는 사실상 하나의 에이전트처럼 동작할 수도 있고, 반대로 단순한 에이전트는 도구처럼 취급될 수도 있습니다​. 이런 이유로 일각에서는 장기적으로 MCP와 A2A가 경합하거나 통합되지 않겠냐는 예상도 있습니다​. 하지만 현재로서는 두 프로토콜이 명확히 다른 문제 영역에 집중하고 있고, 함께 사용할 때 시너지가 크다고 보는 견해가 지배적입니다. 이처럼 MCP는 개별 에이전트의 손과 발을 넓혀주고, A2A는 여러 에이전트를 한 팀으로 묶어준다고 정리할 수 있겠습니다. 결국 궁극적으로 복잡한 AI 서비스를 만들 때는 MCP와 A2A를 함께 활용하게 될 가능성이 큽니다. 한 에이전트가 MCP로 외부 정보를 수집하고 작업을 수행하면서, 동시에 A2A로 다른 전문 에이전트들과 협업하여 전체적인 목표를 달성하는 식입니다​. 예컨대 당신의 개인 비서 에이전트는 MCP로 이메일과 캘린더 정보를 얻고 회사 내부 시스템에 안전하게 접근하면서, A2A로 회사의 재무 담당 에이전트나 인사 담당 에이전트와 대화를 주고받으며 일을 처리할 수 있을 것입니다. 이렇게 되면 마치 여러 명의 직원들이 각자 컴퓨터와 도구를 다루며 회의까지 해가며 일하는 것을 AI들이 대신해주는 그림이 그려지죠. MCP가 데이터의 맥락(Context)을 책임지고, A2A가 에이전트 간 의사소통을 책임진다고 이해하면 쉽겠습니다.에이전트 생태계의 발전 가능성과 미래 전망MCP와 A2A의 등장은 AI 에이전트 생태계에 있어서 획기적인 전환점으로 평가받습니다. 이제 AI 업계는 개별 모델의 성능 향상만이 아니라, 여러 모델과 시스템의 연결과 협업이라는 새로운 지평으로 나아가고 있습니다. 이러한 표준 프로토콜들의 도입으로 기대되는 미래상은 매우 흥미롭습니다. 우선, AI 에이전트의 생태계가 본격적으로 형성될 가능성이 높습니다. 과거에는 각 기업이나 연구팀이 자체적으로 폐쇄된 에이전트 솔루션을 개발했다면, 이제는 MCP와 A2A 같은 공용 인프라 위에서 다양한 에이전트와 도구가 호환성을 갖고 등장할 수 있습니다. 이는 스마트폰 등장 이후 앱 생태계가 폭발적으로 성장한 것과 비견할 수 있습니다. 표준화된 플랫폼 덕분에 수많은 써드파티 앱이 나왔듯, 표준화된 에이전트 프로토콜 덕분에 누구나 자신만의 에이전트나 MCP 도구를 만들어 배포할 수 있는 환경이 기대됩니다. 실제로 벌써부터 오픈소스로 다양한 MCP 커넥터가 공유되고 있고, 여러 AI 회사들이 A2A 합류를 선언하는 등 움직임이 일어나고 있습니다​. 또한 이종 업체 간의 협력도 원활해질 전망입니다. 예를 들어 한 기업의 제품이 Anthropic의 Claude 모델을 기반으로 한 에이전트를 쓰고, 다른 기업의 서비스는 GPT-4 기반 에이전트를 쓰더라도, 둘 다 A2A만 따른다면 두 에이전트가 직접 대화하며 작업을 연계할 수 있습니다. 이는 마치 이메일이 어떤 메일 서버를 쓰든지 간에 인터넷 표준을 따르기만 하면 서로 주고받을 수 있는 것과 같습니다. 보편성은 기술 확산의 강력한 동력이므로, 언젠가 A2A나 MCP가 지금의 HTTP나 TCP/IP처럼 눈에 보이지 않지만 어디서나 쓰이는 기본 인프라로 자리잡을 가능성도 있습니다. 물론 경쟁과 조율의 과정은 있을 것입니다. 현재도 A2A와 MCP 외에 IBM이 주도하는 ACP(Agent Communication Protocol) 같은 또 다른 프로토콜도 나오고 있고​, 기존의 개별 솔루션들이 완전히 사라진 것은 아니기 때문입니다. 업계 전문가들은 개발자들이 동시에 너무 많은 프로토콜을 학습하고 지원할 수는 없으니 결국 몇 가지로 표준이 수렴될 것이라고 내다봅니다​. 구글과 Anthropic이 손잡고 A2A와 MCP의 상호연동성을 강조하는 것을 보면, 향후에는 두 프로토콜이 사실상 한 세트로 굳어질 가능성도 있습니다. 한편으로 오픈소스 커뮤니티의 역할도 중요해서, 모두가 참여해 개선해가는 과정에서 더 나은 통합안이 나올 수도 있습니다. 기술적인 발전 외에도, 사회적 영향과 활용 분야에 대한 고민도 필요합니다. 여러 에이전트가 자율적으로 움직이는 미래에서는 인간의 개입이 줄어드는 만큼, 오작동 시의 책임 소재, 윤리적인 의사결정, 보안 위험 등에 대한 새로운 기준이 요구될 것입니다. 다행히도 A2A나 MCP 모두 접근 통제와 투명성을 염두에 두고 설계되어 있어 이런 문제 해결의 토대가 되고 있습니다. 예를 들어 A2A는 기업용 인증/인가 체계를 지원하고​, MCP도 내부 인프라 내에서의 안전한 데이터 활용을 강조합니다​. 앞으로 표준 프로토콜이 발전하면서 감사(logging) 기능, 사용 권한 관리, 악의적 에이전트 대응 등도 함께 고도화될 것으로 보입니다. 기술의 진화 방향이 개방성, 협업, 상호운용성을 지향하는 한, 에이전트 생태계의 미래는 밝다고 하겠습니다. 새로운 에이전트 시대의 전개를 지켜보며, 그 가능성을 모두가 함께 누릴 수 있기를 기대합니다.출처Medium – “The Rise and Fall of (Autonomous) Agents”Anthropic – “Introducing the Model Context Protocol”WorkOS – “MCP, ACP, A2A, Oh my!”Koyeb – “A2A and MCP: Start of the AI Agent Protocol Wars?”Model Context Protocol – “Introduction”Google Developers Blog – “Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)”SlowNews – “구글 클라우드 넥스트 2025, ‘A2A’에 이목이 쏠리다”GPT‑Trainer – “Anthropic’s Model Context Protocol (MCP): A Universal …”

채용 트렌드 보고

ㅇㅇ

데이터센터-원자력

그림생성

[Uranium 2024 Resources] 보고서

다음은 「Uranium 2024: Resources, Production and Demand」 보고서를 바탕으로 우라늄 관련 현황을 주제별로 정리한 브리프임. 보고서의 통계 기준일은 2023년 1월 1일이며, 주요 정책 시사점까지 포함하였음.  1. 우라늄 자원 현황 ㅇ (전 세계 자원 규모) 2023년 기준 회수 가능 우라늄 자원은 총 793.5만 tU임. 실측 자원(RAR)이 60%, 추정 자원(IR)이 40%를 차지함. 비용별로는 <USD 130/kgU 자원이 592.6만 tU, <USD 80/kgU 자원은 188.1만 tU로, 각각 2021년 대비 2.5%, 5.5% 감소함. ※ <USD 40/kgU 자원은 66.7만 tU로, 전체 자원의 약 8%에 불과함. ㅇ (자원 집중도) 주요 자원 보유국은 호주(28%), 카자흐스탄(14%), 캐나다(10%) 순임. 이들 3개국이 <USD 130/kgU 기준 전 세계 자원의 약 52%를 차지함. 상위 15개국이 95% 이상을 보유하며 자원 편중 현상이 심화됨. ※ 호주 올림픽댐(Olympic Dam)은 단일 부지로 17%의 자원을 포함하고 있으며, 구리와의 공동 생산(co-product) 광산임. ㅇ (저비용 자원 편중) <USD 40/kgU 자원 중 75%가 카자흐스탄에 집중되어 있음. 중국(11%), 브라질(13%), 스페인(1%)이 나머지를 차지함. 호주는 저비용 자원을 보고하지 않음.  2. 우라늄 탐사 및 개발 동향 ㅇ (탐사 투자 확대) 2020년 3.8억 USD에서 2022년 8.0억 USD로 회복, 2023년 잠정치 8.4억 USD임. 캐나다(34%), 중국, 러시아, 인도, 나미비아, 우즈베키스탄이 전체의 90%를 차지함. ㅇ (시추 증가) 2022년 총 시추 거리 3,955km로 2020년 대비 46% 증가함. 카자흐스탄(27%), 중국(26%), 우즈베키스탄(18%) 순임.  3. 우라늄 생산 현황 ㅇ (생산 회복) 2023년 생산량은 5.43만 tU로 2021년 대비 15% 증가함. 2016년 정점(6.3만 tU)의 86% 수준이며, 회복세 지속 중임. ㅇ (생산국 분포) 카자흐스탄이 2022년 기준 43%를 공급하며 압도적 1위임. 그 외 캐나다, 나미비아, 호주, 우즈베키스탄이 뒤를 이음. 6개국이 세계 생산량의 90%, 9개국이 99%를 차지함. ㅇ (생산 기술) ISL(지하용해채광)이 2022년 기준 생산의 60%를 차지함. 카자흐스탄의 산성 ISL이 대표적이며, 캐나다·중국도 일부 적용 중임. ㅇ (휴지 광산 현황) 2023년 기준 연간 생산능력 2.2만 tU의 휴지 광산 존재 이 중 5.2천 tU는 재가동되었으며, 나머지는 기술·재정적 문제로 재개 어려움 존재함.  4. 우라늄 수요 및 수급 전망 ㅇ (수요 증가 전망) 전 세계 원자력 설비용량은 2022년 394 GWe에서 2050년 574~900 GWe로 증가할 전망임. 이에 따라 연간 우라늄 수요는 5.9만 tU → 9.0만~14.2만 tU로 증가할 것으로 추산됨. 동아시아(특히 중국), 중앙·남아시아, 중동이 주요 수요 증가 지역임. ㅇ (지역별 전망) 동아시아: 2050년 212354 GWe로 증가 (2022년 대비 90220%) 유럽(EU 비회원국): 최대 124 GWe로 증가 (2022년 대비 2배 이상) 북미: 108 GWe → 88~141 GWe (정부정책에 따라 상이) ㅇ (공급 적합성) 고수요 시나리오에서는 2050년까지 <USD 260/kgU 기준 자원의 35%, <USD 130/kgU 기준 자원의 50% 소진됨. 이후 안정적 수급을 위해 신규 탐사 및 생산센터 조성이 필요함.  5. 시장 동향 및 가격 ㅇ (시장 회복) 장기 침체기(2011~2020년)를 지나 2021년부터 가격 회복 시작됨. 2020년 USD 25/lb → 2023년 초 USD 50/lb → 2024년 1월 USD 106/lb까지 상승함. ㅇ (가격 상승 요인) 원자력 확대에 대한 글로벌 관심 고조 러시아-우크라이나 전쟁 등으로 인한 공급망 리스크 부각 ㅇ (재고 및 완충 역할) 유틸리티들이 저가 시기 비축한 재고가 단기 충격을 완화하고 있음.   6. 정책 시사점 ㅇ (공급망 안정화 필요) 일부 국가에 자원이 집중되어 있어 다변화 전략 필요함. ㅇ (투자 유인) 자원 개발에는 수년의 리드타임이 소요되므로, 조속한 투자 결정 유도 필요함. 규제 명확화, 프로젝트 수익성 확보가 핵심 요소임. ㅇ (기술 변화 대응) 폐연료 재처리, 고농축저농도우라늄(HALEU), 언더피딩 등 2차 공급원 활용 필요성 확대됨. 장기적으로는 폐쇄형 연료주기(Closed Fuel Cycle) 및 선진 원자로 기술 도입이 자원 활용도를 높일 수 있음. ㅇ (정치적 리스크 대응) 국내 자원 확보 및 우호국과의 공급 협정이 중요해짐. 미국, 프랑스, 한국 등 주요국은 원전 확대 정책으로 전환 중임.  ※ 본 요약은 NEA 및 IAEA가 공동 발간한 『Uranium 2024: Resources, Production and Demand』(Red Book 2024)의 공식 자료에 기반함.  

부산 2박 3일 여행

연구행정 서비스 선진화

📘 제목IT연구기관 맞춤형 인사제도 개선 방안: 연구행정 서비스 선진화를 중심으로📑 목차추진배경기관 특성 및 분석연구행정 선진화의 핵심 방향인사제도 개선안결론 및 향후계획🔍 1. 추진배경연구 몰입도 향상을 위한 연구행정 서비스의 전문화 필요정부의 「연구행정 서비스 선진화 방안」 발표(2024.8)IT연구기관으로서 고도화된 R&D 환경 조성을 위한 제도 정비 필요🧩 2. 기관 특성 및 분석조직 구성: 연구원 75%, 행정 10%, 연구지원 5%, 시설관리 10%인력 구조:남녀성비 70:30, 평균연령 40대 초반보수적 문화, 비정규직 비율 높음(다양한 직종 존재 → 인사리스크 존재)운영 특성:고용 안정성은 확보되어 있으나 유연성 부족유연근무제 도입됨, 재량근무제 미운영인사 리스크:비정규직 중심의 연구지원 인력에 대한 직무불안 및 경력단절 우려경력개발 체계 미비로 조직 충성도 및 전문성 축적 저해🚀 3. 연구행정 선진화의 핵심 방향전문성 강화: 연구행정 교육체계 및 인증 도입조직 유연화: 전문성 기반 전보·배치 및 경력개발 경로 명확화고용 안정성 보완: 장기고용 유도 및 정규직 전환 연계 정책성과기반 보상: 기술이전, 사업화 등 실적기반 인센티브 체계 도입전문직 인정: 연구행정직을 독립된 전문 직군으로 정의🛠 4. 인사제도 개선안① 직군체계 개편연구지원, 기술행정, 코디네이터(융합형) 등 직군 신설비정규직 중심 직무에 대한 정규직 전환 트랙 도입② 경력개발 및 교육체계 강화KIRD·KBSi 연계 맞춤형 연구행정 교육 이수 의무화내부 직무교육 시 간접비 활용 가능 항목으로 명시(예: “연구행정 역량제고 활동비”)📌 [표나 그래프 추가필요]: 교육 이수 현황 및 직군별 커리어 패스 구조도③ 유연한 조직 배치와 전문성 중심 전보제전공·경력 기반의 인사 배치 원칙 수립동일 직무에 장기 근무 유도하여 전문성 축적④ 고용 안정성 기반의 정규직화 및 계약 안정성 강화근무연한 2년 이상 계약직에 대해 정규직 전환 기회 부여업무 고도화 직무(예: IP, TLO, 장비지원) 중심 전환 우선⑤ 성과기반 인센티브 체계기술이전 기여도, 연구관리 성과 등을 반영한 보상 기준 마련팀 단위보상 및 우수직원 포상 제도 신설📌 [표나 그래프 추가필요]: 성과지표별 인센티브 예시 및 보상항목별 배점안⑥ 재량 기반 유연근무제 단계적 도입핵심직무(기술지원, R&D기획, 코디네이터 등)에 대해 시범 적용업무 성과 기반의 출퇴근 자율성 확대 검토✅ 5. 결론 및 향후계획단계적 추진 필요성: 조직 내 인식 전환 및 제도 정착을 위한 단계별 적용향후계획’25년 상반기: 직무분석 및 직군 재정의 → 시범운영 제도 확정’25년 하반기: 시범제도 운영 및 내부 교육체계 정비’26년: 연구행정 인증제 도입 및 인센티브 제도 전면 시행

워크숍 일정

대한민국 출산율 추이와 이로인한 영향 분석

 머리말대한민국의 합계출산율(TFR)은 2023년 0.72명으로 세계 최저치를 기록하였고, 2024년 잠정치가 0.75명으로 소폭 반등했으나 여전히 OECD 평균(1.5명)의 절반에도 못 미친다. 초저출산은 인구·노동·국방·재정·사회구조 전반에 장기적 파급효과를 일으키므로, 과학적·사회과학적 시각을 모두 아우르는 종합 보고가 요구된다. 본 보고서는 실행 가능한 정책 대응을 목표로 현황, 원인, 파급효과, 국제 비교, 정부 대응을 체계적으로 정리하였다.요약현황 – 20년 넘게 하락세가 지속되며 2023년 0.72명, 2024년 0.75명(잠정). 동년 사망자 수는 여전히 출생아 수를 크게 상회해 자연감소 지속. citeturn0search1turn6news1해외 비교 – 일본 1.20, 프랑스 1.68, 싱가포르 0.97, OECD 평균 1.5. 한국이 단연 최저치. citeturn1search4turn1search1turn1search2turn1search3경제적 영향 – 2030년부터 생산연령인구 급감, 2050년대 노동공급 −22% 전망. IMF·KDI는 잠재성장률 1%p 이상 하락과 재정지출 급증(연 GDP의 6 %↑)을 경고. citeturn0search4turn2search3사회적 영향 – 고령화 속도 OECD 최상위, 지방소멸·주거·젠더불평등 등 복합위기. 청년층 결혼·출산 포기 확산, 대도시·수도권 인구 쏠림 심화. citeturn2news18turn3search4세계정세 속 역할 변화 – 2075년 인구가 현재의 절반 이하로 감소하면 경제·군사·외교적 위상이 약화될 가능성. 국제사회는 한국을 “초고령‑초저출산 테스트베드”로 주시. citeturn4search0turn4search1정부 대책 – 제4차 저출산‧고령사회 기본계획(2021‑25) 이후 ①부모급여·출산지원 확대, ②육아휴직 18→24 개월 연장, ③주거·보육 인프라 확충, ④이민·외국인 인재 유치 허들 완화 등을 추진. 효과는 제한적이므로 성평등 노동시장 구조개혁·주거비 완화·난임·교육비 지원 확대가 병행돼야 한다. citeturn5search6turn5search11. 대한민국 출산율 현황1.1 최근 추이2023년 합계출산율 0.72명, 출생아 23만 0,028명(통계청) citeturn0search12024년 잠정치 0.75명(출생아 23만 8,300명)으로 9년 만에 첫 반등. 원인은 ▲팬데믹 이후 결혼 건수 14.9 % 증가, ▲30대 초반 인구 코호트 효과. citeturn6news11.2 연령·지역별 특징모(母) 평균 출산 연령 33.5세, OECD 최고 수준. citeturn0search0수도권·광역시를 제외한 89개 군 단위 지역이 소멸위험지수 0.5 미만. citeturn2news181.3 해외상황과의 비교구분한국일본프랑스싱가포르OECD 평균2023 TFR0.721.201.680.971.5자료: 통계청·OECD·각국 통계기관. citeturn1search4turn1search1turn1search2turn1search3 2. 원인 분석(과학·사회과학적 시각)영역주요 요인설명경제주거비·사교육비 부담, 불안정 고용가처분소득 대비 주거비 비율 26 %(OECD 18 % 평균 대비 높음) citeturn3search7노동·성평등여성 M-커브·경력단절경단여 42만 명, 성별 임금격차 31 %(OECD 최상위) citeturn3search4문화결혼·출산에 대한 가치 변화20대 중 “결혼 필수” 응답 22 %(2000년 64 %) citeturn3search0과학·의학난임 증가·고령출산난임 치료 건수 연 27 만 회, 35세 이상 출산 비중 36 % citeturn0search0공간수도권 집중·지방소멸지방 청년 순유출 年 11만 명, Busan 인구 −7 %/10년 citeturn2news183. 경제적 영향노동공급 축소 – 2020‑50년 생산연령인구(15‑64세) −22 %; 잠재성장률 −1.1 %p 전망. citeturn0search4turn2search3재정 부담 – 연금·보건 지출 2060년에 GDP 대비 18 %(2023년 10 %)까지 확대. citeturn2search7내수 위축 및 산업 재편 – 주택·교육·소비재시장 축소, 고령친화산업·로봇·헬스케어 부상. citeturn3search3지역경제 불균형 – 지방 인구 감소로 공공서비스 유지비용 증가, 수도권 과밀 심화. citeturn2news184. 사회적 영향초고령사회 가속 – 2025년 65세 이상 비중 20 % 돌파, 2045년 37 % 전망. citeturn4search0복지·돌봄 부담 – 노인 1인을 부양할 생산연령 인구가 2020년 5.1명→ 2050년 1.7명. citeturn3search7가족 구조 변화 – 1인가구 33 %, 비혼·비출산 허용 사회규범 확산. citeturn3search0지역 소멸 – 교육·의료 인프라 축소, 지방대・중소기업 인력난 심각. citeturn2news18심리·문화적 파장 – 미래 불확실성 증가, 청년·여성 정신건강 악화와 연동. citeturn3search85. 세계정세에서의 역할 변화인구규모 축소가 국력 저하와 직결 – 2075년 인구 2,600만 명(현재의 50 %) 시나리오, GDP 세계 순위 10위권→ 15위권 밖으로 밀릴 위험. citeturn4search0안보·병역 문제 – 2037년 병역자원 18만 명(현재 26만)으로 감소, 병역제도 개편 필요. citeturn0search4글로벌 피벗 스테이트 전략 제약 – 인구 기반 시장·노동력이 약화되면 경제·외교 지렛지가 축소, 대외협상력 저하. citeturn4search1기술집약형 경제로의 전환 압력 – 생산가능인구 감소를 자동화·AI·이민으로 보완해야 글로벌 공급망 핵심국 지위 유지 가능. citeturn3search7  6. 정부 입장에서의 해결법6.1 현행 및 예정 정책정책 축주요 내용이행 현황문제점재정지원부모급여(月 100→130만 원), 아동수당 18→17세 확대’24년 시행보편성 강화됐으나 중산층 실효성 낮음일·가정 양립육아휴직 급여 소득대체율 80 %, 기간 24 개월’24‑25년 단계적 적용비정규·프리랜서 적용률 47 %주거신혼희망타운 15만 호, 전세보증금 대출 우대진행 중수도권 공급 지연, 대출 규제 상충의료·보육보호출산제, 이른둥이 지원, 난임 시술 무상 확대’24년 도입지방 의료 접근성 격차이민·인재 유치고급인재 F‑2, 지역특화비자, 계절근로제 개편법안 심의 중사회적 합의 부족, 언어·정착 지원 미흡6.2 정책 효과 평가현금성 지원은 단기적 출산시기 조정 효과만 있고 TFR 반등 지속성 불확실.성평등·노동시장 구조개혁이 출산 의사 결정에 더 큰 영향(OECD 연구). citeturn3search4지방소멸·주거불안 해소 없이는 인구 불균형 심화. citeturn2news186.3 추가 권고(실행 로드맵)맞춤형 주거‑보육 패키지 – 수도권 5대 거점에 ‘육아친화 스마트시티’ 조성, 공공임대+국공립어린이집 의무화.성평등 노동시장 – 동일가치노동 동일임금 법제 강화, 아빠육아휴직 의무할당(최소 12주).교육비 절감 – 공교육 사교육비 절반 수준 목표, 영어·코딩 등 방과후 무상교육 확대.난임·의학기술 지원 – 국공립 난임센터 10곳 증설, 배아·유전자치료 규제 샌드박스 도입.고령층 경제활동 촉진 – 정년 유연화, 60+ 맞춤 재교육·창업펀드.이민 포용 프레임워크 – 2030년까지 순이민 +20만 명 유치 목표, 지역 정착 인센티브 도입. 7. 결론 및 정책 제언초저출산은 단순 인구 문제가 아니라 경제·사회·안보·외교를 포괄하는 국가 지속가능성 위기다. 현금성 지원만으로는 출산율 반전을 기대하기 어렵다. (1) 성평등한 일터, (2) 주거·보육 비용의 획기적 경감, (3) 미래 불확실성 완화, 그리고 (4) 선택적·선별적 이민 확대를 4대 축으로 삼아야 한다. 과감한 구조개혁이 뒷받침될 때 비로소 “0.X의 늪”에서 벗어나 인구‑혁신 선순환을 구축할 수 있을 것이다.참고문헌(웹 기반 주요 출처)통계청, 「출생통계 2023」 보고서. citeturn0search1OECD, Korea’s Unborn Future (2024). citeturn3search7OECD, Society at a Glance 2024. citeturn1search3IMF, “2024 Article IV Mission to Korea” 보도자료. citeturn0search4한국개발연구원(KDI), 「구조개혁과 인구구조 변화」(2024). citeturn2search3Reuters, “South Korea birthrate rises for first time in 9 years” (2025‑02‑26). citeturn6news1Japan e‑Stat, Total Fertility Rate 2023. citeturn1search4INSEE, “Demographic Report 2023”. citeturn1search1Singapore Department of Statistics, “Resident TFR 2023”. citeturn1search2보건복지부, 「저출산·고령사회 정책성과」 보도자료(2024). citeturn5search6Brookings Institution, “South Korea as a Global Pivotal State” (2023). citeturn4search1FT, “Busan at risk of demographic disaster” (2025). citeturn2news18(이상)

AI 사이드카 패턴을 활용한 기존 앱에 AI 추가

세미나 개요2025년 4월 24일, Azure OpenAI Dev Day Korea 2025 행사에서 Microsoft의 App Innovation 솔루션 스페셜리스트인 Maaya Ishida(마야 이시다)가 “Adding AI to your existing apps with AI sidecar pattern”라는 주제로 세미나를 발표할 예정입니다. 이 세션은 기존 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 방법을 다뤘으며, 특히 AI 사이드카 패턴을 활용하여 최소한의 코드 수정으로 AI를 추가하는 여러 방안을 소개합니다. 그림 1: 사이드카 패턴 개념도 – 오토바이(기본 애플리케이션)에 사이드카(부가 기능 모듈)를 옆에 붙여 함께 운행하는 모습에 비유됩니다. 사이드카에는 관찰성(모니터링), 로깅, 보안, 캐싱, AI 통합 등 다양한 보조 기능을 탑재할 수 있으며, 기본 애플리케이션과 동일한 수명 주기로 함께 배포되고 관리됩니다.발표자는 모놀리식(일체형) 구조의 기존 앱을 크게 수정하지 않고도 AI의 강력한 기능을 접목할 수 있는 방법에 초점을 맞췄으며, AI 애플리케이션이나 클라우드 네이티브 앱 입문자를 위한 내용으로 구성되었습니다. 세션이 열린 Azure OpenAI Dev Day는 Azure OpenAI 서비스와 LLM(거대 언어 모델) 활용을 주제로 한 개발자 행사로, 국내외 전문가들이 참가하여 생성형 AI, AI 에이전트, 벡터 검색 등 지능형 앱 개발 전략을 공유한 자리입니다. 4/24(목)에 삼성역부근에서 개최되며 신청하시려면 상단에 ”AOAI Dev Day Korea 2025”를 클릭합니다. (혹은 아래 이미지 그냥 클릭합니다)AI 사이드카 패턴의 개념과 아키텍처사이드카 패턴(sidecar pattern)이란 마이크로서비스 아키텍처에서 보편적인 설계 패턴으로, 메인 애플리케이션 옆에 “사이드카”처럼 별도 프로세스나 컨테이너를 붙여서 부가 기능을 제공하는 방식입니다. 이름 그대로 오토바이에 연결된 사이드카에 빗대어, 메인 프로그램(오토바이)에 보조 역할을 하는 컴포넌트(사이드카)를 나란히 배치하는 구조입니다. 사이드카는 부모 애플리케이션과 연결되어 지원 기능을 제공하며, 부모 앱과 동일한 라이프사이클로 생성되고 종료됩니다​. 즉, 메인 애플리케이션과 함께 배포되지만 독립된 프로세스/컨테이너로 격리되어 동작하므로, 서로 다른 언어나 환경으로 개발된 컴포넌트도 결합할 수 있습니다. 이러한 구조를 통해 메인 앱의 코드를 직접 수정하지 않고도 관심사 분리를 실현하고, 이질적인 기술 스택 통합이나 기능 확장을 유연하게 할 수 있습니다​.사이드카 패턴의 핵심 특징을 정리하면 다음과 같습니다:격리 및 캡슐화: 보조 기능을 별도 프로세스/컨테이너로 분리하여 메인 애플리케이션과 격리합니다. 이를 통해 한쪽에 문제가 생겨도 다른 쪽에 영향을 최소화하고, 독립적인 배포/스케일링이 가능합니다​.이기종 기술 통합: 사이드카는 메인 앱과 다른 언어, 프레임워크로 개발될 수 있어, 기존 앱을 그대로 둔 채 새로운 기술 스택을 도입할 수 있습니다. 예를 들어 .NET 기반 애플리케이션 옆에 Python으로 작성된 AI 모델 사이드카를 붙이는 식입니다​.공유 자원 및 통신: 사이드카는 메인 앱과 동일한 호스팅 환경에 배치되므로 네트워크, 스토리지 등의 자원을 공유하고 낮은 지연으로 통신할 수 있습니다. 보통 로컬호스트 호출이나 IPC로 연동되어 성능 오버헤드를 최소화합니다.동일한 수명 주기: 사이드카는 메인 앱과 함께 시작되고 종료되며, 하나의 단위로 관리됩니다​. 따라서 애플리케이션 배포/운영 시 일체화되어 편리하고, 필요 시 사이드카만 교체하거나 업데이트하여 메인 앱 코드를 변경하지 않고도 기능을 개선할 수 있습니다​.이러한 특성 덕분에 사이드카 패턴은 모니터링/로그 수집, 구성 관리, 네트워킹, 보안 에이전트 등 다양한 부가기능을 기존 시스템에 추가하는 데 활용되어 왔습니다. Maaya Ishida의 발표에서는 이 사이드카 개념을 AI 기능에 적용함으로써, 기존 앱에 지능형 기능을 신속히 통합하는 방안을 소개합니다.기존 앱에 AI를 추가하는 대표적 접근 방식클라우드 AI 서비스 연동 사이드카가 Azure OpenAI 등 외부 AI API를 호출하고, 메인 앱은 사이드카를 통해 결과를 수신하는 구조입니다.메인 앱에는 최소한의 수정만 거쳐 AI 호출 로직을 우회하거나, 전혀 손대지 않고도 AI 기능을 추가할 수 있습니다.경량 AI 모델 사이드카 작은 언어 모델(예: Microsoft의 Phi-3)을 사이드카에 탑재해 로컬 추론을 수행합니다.가벼운 자원으로도 동작 가능하며, 클라우드 호출 비용을 줄이고 응답 속도 향상을 기대할 수 있습니다.온프레미스/엣지 AI 사이드카 데이터 보안·지연 등의 이슈로 클라우드를 사용하기 어려운 경우, 온프레미스나 엣지 환경에서 사이드카를 구동해 로컬 AI 기능을 제공합니다.외부 네트워크 없이 내부에서 AI 모델을 실행해 민감 데이터 처리나 오프라인 추론이 가능합니다.실제 적용 사례기존 웹앱에 AI 챗봇 붙이기: 사이드카에서 생성형 AI 모델을 실행해 질문을 처리하고, 웹앱은 사용자 입력·출력을 담당합니다.AI 기반 모니터링/로그 분석: 사이드카에 머신러닝 모델을 올려 메인 앱 로그를 실시간으로 이상 탐지·통계 분석합니다.캐싱 사이드카: Redis 등 캐시를 사이드카로 도입해 성능과 응답 속도를 향상시키는 사례도 많습니다.AI+벡터 DB 복합 사이드카: 사이드카 두 개를 이용해 AI 모델과 벡터 DB(RAG 시나리오 등)를 동시에 구동, 고급 지능형 기능을 빠르게 실험·적용할 수 있습니다.Microsoft App Innovation 전략과의 연관성Microsoft는 “앱 현대화와 지능형 기능 도입”을 핵심 목표로 삼고 있으며, 사이드카 패턴을 통해 기존 앱을 쉽게 AI로 확장하도록 지원합니다. Azure App Service가 2024년 말부터 사이드카 기능을 정식 지원하면서, 개발자는 별도의 쿠버네티스나 대규모 아키텍처 변경 없이도 사이드카 컨테이너를 배포해 AI·모니터링·보안·캐싱 등의 기능을 빠르게 붙일 수 있게 되었습니다. 이는 기존 시스템 안정성을 유지하면서 클라우드와 AI 기술을 도입하려는 조직에 현실적 대안을 제공합니다.발표 자료 및 참고 링크#제목유형바로가기1Sidecar pattern – Cloud Design Patterns설계 가이드https://learn.microsoft.com/azure/architecture/patterns/sidecar 2Announcing the General Availability of Sidecar Extensibility in Azure App ServiceGA 발표 블로그https://techcommunity.microsoft.com/blog/appsonazureblog/announcing-the-general-availability-of-sidecar-extensibility-in-azure-app-servic/4267985 3Sidecars in Azure App Service: A Deep Dive심층 기술 블로그https://azure.github.io/AppService/2025/03/06/Sidecars-Deep-Dive-Part1.html 4Integrating AI into your Python Apps with App Service Sidecars세션 동영상https://learn.microsoft.com/shows/azure-developers-python-day-2024/integrating-ai-into-your-python-apps-with-app-service-sidecars 사이드카 패턴은 기존 애플리케이션 옆에 AI 기능을 탑재해 빠르게 가치를 검증하고 장기적으로 확장할 수 있게 하는 핵심 방법론입니다. 최소한의 리스크로 AI 시대를 준비하려는 개발자·기업들에게 유용한 선택지라 할 수 있습니다.

MCP 러닝데이 - 어시웍스 밋업 25Q2 현장 스케치 📸

안녕하세요, 인공지능팩토리 김선아입니다! 지난 4월 8일 판교 구름 타운홀에서 진행된 ‘MCP 러닝데이 - 어시웍스 밋업 25Q2’에 총 57명(참가자 50명, 발표자 7명)이 모여, 성황리에 행사를 마무리했습니다. 🎉 이번 러닝데이는 ‘AI와 에이전트 기술의 미래’를 미리 엿볼 수 있었던 매우 뜻깊은 자리였는데요. 어떤 내용들이 오갔는지, 간단한 현장 스케치로 소개해 드리겠습니다. 📸 🚀 행사 장소 & 분위기행사는 판교 구름 타운홀 9층에서 열렸습니다. 개방적인 공간 구조로, 네트워킹을 자유롭게 하기에도 딱 좋았죠. 마침 봄 날씨에 벚꽃이 만개한 시기라, 행사장으로 이동하는 동안도 화사한 분위기를 만끽할 수 있었습니다.🌸  💫 오프닝 & 인사행사 시작은 인공지능팩토리 김태영 대표이사님의 오프닝 인사로 문을 열었습니다. “MCP 생태계가 앞으로 어떻게 확장될 것인지, 어떤 기회를 창출할 수 있을지”에 대한 짧은 소견을 공유해 주셨고, 참가자들의 관심도 한껏 고조되는 분위기였어요. 📅 세션 일정🔥 오후 2시부터 5시30분까지, 3시간 30분간 논스톱 세션! 참가자분들의 열정에 맞춰 연사님들의 열정 넘치는 발표가 있었습니다. 시간세션내용14:00 ~ 14:10네트워킹오프닝 및 행사 안내- 주최 측 인사 (어시웍스 밋업, AIFactory)- MCP 러닝데이 행사 취지 및 흐름 소개14:10 ~ 14:35MCP 활용 세션MCP 활용 - 비개발자개발자가 아니어도 MCP 씁니다 — 해상풍력 회사에서 진짜로 써본 이야기연사: 박장원 (RWE)14:35 ~ 15:00MCP 활용 - 개발자 Figma MCP로 범정부 디자인시스템 구현해보기 with VS Code 인사이더연사: 이보라 (Microsoft MVP)15:00 ~ 15:25MCP 개발 세션MCP 개발 - 클라이언트MCP 클라이언트를 만들어봅시다. 딸깍 연사: 유저스틴 (Microsoft)15:25 ~ 15:50MCP 개발 - 서버“MCP 서버 구축 - 나만의 wrtn, lilys 만들기”연사: 강동주 (1AI)15:50 ~ 16:15MCP 연동 플랫폼MCP 연동 플랫폼 - 코파일럿 스튜디오MS 코파일럿 스튜디오와 에이전트에서 바라본 MCP 연사: 이재석 (Microsoft MVP)16:15 ~ 16:40MCP 연동 플랫폼 - 플로우그래프플로우그래프기반의 AI Agent및 Multi-modal RAG시스템에서의 MCP 활용 연사: 이서준 (비트스텝)16:40 ~ 17:05MCP 연동 플랫폼 - 어시웍스“에이전틱 AI 플랫폼인 어시웍스에서 MCP를 도입할 수밖에 없었던 이유는?”연사: 김태영 (AIFactory, Microsoft RD & AI MVP)17:05 ~ 17:30네트워킹💬 패널 토크 및 클로징 - 전체 연사 참여 - MCP 실전 도입, 기술/비즈니스 과제, 커뮤니티의 역할 등 자유 토론 및 질의응답- 단체 사진 촬영 및 종료    14:10 ~ 14:35 개발자가 아니어도 MCP 씁니다 — 해상풍력 회사에서 진짜로 써본 이야기 (박장원, RWE)14:35 ~ 15:00 Figma MCP로 범정부 디자인시스템 구현해보기 with VS Code 인사이더 (이보라, Microsoft MVP)15:00 ~ 15:25 MCP 클라이언트를 만들어봅시다. 딸깍(유저스틴, Microsoft)15:25 ~ 15:50 “MCP 서버 구축 - 나만의 wrtn, lilys 만들기” (강동주, 1AI)15:50 ~ 16:15 MS 코파일럿 스튜디오와 에이전트에서 바라본 MCP (이재석, Microsoft MVP)16:15 ~ 16:40 플로우그래프기반의 AI Agent및 Multi-modal RAG시스템에서의 MCP 활용 (이서준, 비트스텝)16:40 ~ 17:05 “에이전틱 AI 플랫폼인 어시웍스에서 MCP를 도입할 수밖에 없었던 이유는?” (김태영, AIFactory, Microsoft RD & AI MVP)📚 네트워킹 & 클로징모두가 열정적으로 지식을 나누고, 함께 배우며 토론한 뜻깊은 시간이었습니다! 다음에는 더 풍성한 네트워킹을 준비하려고하니 많은 기대 부탁드려요. 😆📸 끝까지 남아주신 분들과는 ‘MCP를 외치며 단체 사진도 찰칵! 📷📢 다음 행사도 기대해 주세요! 🚀더욱 유익한 콘텐츠와 네트워킹 기회로 다시 찾아뵙겠습니다! 감사합니다! 🙌💙

장애를 넘어, 기술로 연결되는 기회 – Microsoft ENGAGE

마이크로소프트가 장애 대학생을 위한 단기 테크 역량 강화 프로그램 ENGAGE Program을 시작합니다.AI, Cloud, Copilot 등 최신 기술 트렌드와 함께, 취업 특강, 모의 면접, 현직자 네트워킹까지 경험할 수 있는 특별한 기회! 서울 소재 대학(학부/석사/박사) 재학생 중, 장애를 경험한 학생이라면 누구나 참여할 수 있어요. 수료 시에는 인증서와 Microsoft 채용 정보 우선 제공 혜택도 주어집니다.📅 일정: 4/14, 4/21 (온라인) + 4/30 (오프라인)🔗 신청하기: https://aka.ms/engagekorea

빠른 시간에 이렇게 유익하고 즐거운 행사 챙겨주셔서 감사합니다 ^ ^

안녕하세요 구름에서 5분거리 판교에 서식하는 Joe입니다. 제목 그대로! 지브리와 MCP가 뜬지 한 열흘도 안된 것 같은데!  이렇게 빠른 시간에 유익하고 또 즐거운 행사를 다양한 라인업으로 만들어 주신 김태영 대표님께 감사드리고,  또 좋은 발표 준비해 주신 여러 전문가 분들께도 감사드립니다.  (대표님 사업이야기 하시는 것 같아 오늘은 인사 못드리고 일찍 나왔어요 ^ ^; )  1Q Agentic AI 밋업때 클릭의 아쉬움을 완전히 털어냈던 시간이었고 조만간 intensive한 핸즈온도 해보고 업무에도 적용해 보고 싶다는 생각이 들었습니다.  아는 분들 만나 반가웠고 사무실에서 가까와서 더 좋았으며 기회가 된다면 저희 홀에서도 행사 모셔보고 싶습니다.  다시 한번 감사드립니다. 모두 편안한 저녁 되십시오.   

[행사후기] 유익하고 재밌었습니다~

오늘 MCP 러닝데이가 유익했습니다.여러 연사분들의 발표를 듣고 MCP 활용법과 개발 팁을 많이 배울 수 있었습니다. 개인적으로 MCP활용에 대한 이재석님 인사이트가 인상에 깊었고, 실제 서비스에 도입된 사례들을 보며 MCP가 요즘 대세구나 실감이 났습니다.저도 MCP를 활용해 무언가를 빨리 만들어보고 싶은 마음이 드네요!!

MCP Client 중심으로 MCP 구조 파악하기 (LLM 빼고)

MCP를 단 번에 이해하기란 쉽지 않습니다. LLM, Function Calling, Server-Client, Protocol, 로컬 호스트(claude, cursor)… 게다가 다양한 프로그래밍 언어까지 뒤엉켜 하나의 생태계를 이루고 있습니다. 그냥 쓰기만 한다면 개념만 알아도 되지만, 직접 시스템을 구축하려면 핵심 요소들에 대한 이해는 필수입니다. 그래서! 이번엔 MCP Host나 LLM은 모두 걷어내고, MCP Client에 집중해서 테스트해봤습니다. Claude가 제공하는 파일 시스템 기반 MCP Server와 통신하면서, 파이썬으로 직접 호출한 소스코드도 공유합니다. MCP 공부 중에 모듈별로 뜯어보고 싶은 분들에게 작은 실마리가 되길 바랍니다.목차MCP란 무엇인가?프로젝트 구조 및 준비mcp_server_config.json으로 서버 파라미터 관리클라이언트 코드 구현잠깐 Stdio이란?실행 및 예시 출력정리1. MCP란 무엇인가?Model Context Protocol(MCP)는 LLM(예: Claude, GPT)과 다양한 툴(데이터베이스, 파일시스템, 기타 API 등)을 연결하는 클라이언트-서버 프로토콜입니다.서버(MCP Server): 특정한 기능(‘도구’)을 제공하고, MCP 메시지를 받아 처리합니다. 예: 파일시스템 접근, 데이터 쿼리, HTTP 호출 등.클라이언트(MCP Client): MCP 서버에 접속하여 필요한 작업을 요청합니다.이 프로토콜은 JSON-RPC 2.0 스타일로 요청(Request)·응답(Response)·알림(Notifications)을 주고받아 확장성과 호환성이 높습니다.2. 프로젝트 구조 및 준비예시 디렉토리 구조는 다음과 같습니다:<code class="language-plaintext">mcp-client/ ┣ .venv/ # 가상환경(uv venv) ┣ mcp_server_config.json # MCP 서버 설정 파일(예: filesystem 서버) ┣ client.py # MCP 클라이언트 코드 ┗ ... </code>가상환경 설치 예시 (uv CLI)아래와 같이 프로젝트 폴더를 만듭니다.<code class="language-plaintext">uv init mcp-client cd mcp-client uv venv source .venv/bin/activate # (Windows: .venv\Scripts\activate) uv add mcp</code>이제 프로젝트 폴더 내에서 client.py와 mcp_server_config.json을 작성해볼 수 있습니다.3. mcp_server_config.json으로 서버 파라미터 관리이 예시에서는 파일시스템 접근을 클로드에서 제공해주는 파일시스템 MCP 서버를 사용합니다. 서버를 실행하기 위한 명령어와 파라미터를 JSON 파일로 관리할 수 있습니다. 아래 내용으로 “mcp_server_config.json”을 저장합니다.<code class="language-plaintext">{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "." ] } } }</code>mcpServers: MCP 서버 목록을 JSON으로 정의합니다. 여기서는 filesystem이라는 이름의 서버 한 개를 사용합니다.command: MCP 서버를 실제로 실행할 명령어(npx, python 등).args: 명령어에 전달될 인자(매개변수) 목록. 위 예시에서는 -y 옵션과 함께 @modelcontextprotocol/server-filesystem 패키지를 실행하고, 현재 디렉토리(.)를 루트로 삼아서 MCP 파일시스템 서버를 띄웁니다.이 설정 파일을 사용하면, Python 클라이언트 코드에서 쉽게 서버 정보를 읽어와서 서버를 실행할 수 있습니다.4. 클라이언트 코드 구현MCP 서버(filesystem)에 연결하여, 서버가 제공하는 도구(tools) 목록을 조회한 뒤, 디렉토리를 나열하고, 특정 확장자를 가진 텍스트 파일만 읽어 일부 내용을 출력하는 로직을 담고 있습니다. 주요 단계를 조금씩 나누어 설명합니다.4.1 필요한 모듈 임포트필요한 모듈을 임포트 합니다.<code class="language-python">import json, os, asyncio from contextlib import AsyncExitStack from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client</code>json: mcp_server_config.json을 읽고 파싱하기 위해 사용.os: 파일 경로를 합치거나(os.path.join) 운영체제별 경로 처리를 위해 사용.asyncio: MCP 클라이언트가 비동기 방식으로 동작하므로(async/await) 필요.contextlib.AsyncExitStack: 비동기 컨텍스트(async with)를 여러 겹으로 깔끔하게 관리하기 위해 사용.mcp 관련 임포트:ClientSession: MCP 서버와의 세션을 나타내는 객체.StdioServerParameters: MCP 서버 실행 정보를 담는 파라미터 클래스.stdio_client: 표준 입출력을 통해 서버와 연결하는 함수.4.2 main() 함수 전반부서버 설정을 준비하는 코드입니다.<code class="language-python">async def main(): # 1. 설정 파일 읽기 및 서버 연결 준비 with open("mcp_server_config.json") as f: config = json.load(f)["mcpServers"]["filesystem"] server_params = StdioServerParameters( command=config["command"], args=config["args"], env=None )</code>설정 파일 읽기mcp_server_config.json을 열어서 JSON 파싱 후, "mcpServers" 하위 "filesystem" 키의 설정 정보를 config 변수에 저장합니다.서버 실행 파라미터 설정StdioServerParameters에 command와 args를 지정합니다.env는 None으로 두면, 현재 환경 변수를 그대로 사용합니다. 필요하다면 환경 변수를 추가할 수도 있습니다.4.3 서버 실행 및 MCP 세션 초기화서버 실행을 client에서 할 수 있습니다.<code class="language-python"> # 2. 서버 연결 및 세션 설정 stack = AsyncExitStack() async with stack: # 서버 프로세스 시작 및 세션 초기화 stdio, write = await stack.enter_async_context(stdio_client(server_params)) session = await stack.enter_async_context(ClientSession(stdio, write)) await session.initialize()</code>AsyncExitStackstack = AsyncExitStack()를 통해, 비동기 컨텍스트를 안전하게 열고 닫을 수 있는 스택을 생성합니다.async with stack: 구문에 들어가면, 이 블록 내에서 enter_async_context로 여러 개의 컨텍스트를 등록한 뒤, 블록이 끝날 때 한꺼번에 정리합니다.stdio_client(...)stdio_client(server_params)는 MCP 서버를 subprocess로 실행한 뒤, 그 프로세스의 표준 입출력과 연결합니다.이 반환값 stdio, write는 표준 입력/출력을 비동기로 주고받기 위한 스트림 객체입니다.ClientSessionClientSession(stdio, write)를 통해, MCP 프로토콜을 구현한 세션을 생성합니다.session.initialize()는 MCP 서버와 최초 Handshake 과정을 거쳐서 세션을 사용 가능한 상태로 만듭니다.4.4 MCP 도구 목록 조회 및 출력MCP Server의 도구들을 조회할 수 있습니다.<code class="language-python"> # 3. 도구 목록 조회 및 출력 tools_response = await session.list_tools() tool_names = [tool.name for tool in tools_response.tools] print("도구:", ", ".join(tool_names)) </code>session.list_tools()를 호출하면, MCP 서버가 제공하는 “도구”(tool) 리스트를 얻을 수 있습니다.예: ["list_allowed_directories", "list_directory", "read_file", ...]이 목록을 출력해보면, MCP 서버가 어떤 기능들을 노출하고 있는지 한눈에 파악할 수 있습니다.4.5 허용된 디렉토리 목록 조회json에 설정된 디렉토리 목록을 조회할 수 있습니다.<code class="language-python"> # 4. 허용된 디렉토리 목록 조회 allowed_response = await session.call_tool("list_allowed_directories") allowed_text = allowed_response.content[0].text # 디렉토리 목록 추출 directories = [] for line in allowed_text.split('\n'): if line.strip() and "Allowed" not in line: directories.append(line.strip()) if not directories: directories = ['.'] print(f"디렉토리: {', '.join(directories)}")</code>call_tool(tool_name, parameters=None)해당 MCP 서버 도구(tool_name)를 호출합니다.list_allowed_directories는 파일시스템 서버가 “접근 허용 디렉토리” 목록을 반환하는 기능입니다.allowed_response.content[0].text는 응답 본문을 텍스트 형태로 가져옵니다.디렉토리 목록 파싱텍스트 응답은 줄 단위로 되어 있으므로 split('\n')로 잘라서 각 줄을 확인합니다.“Allowed” 같은 안내 문구는 제외하고, 실제 경로만 추출해 directories 리스트에 담습니다.만약 비어 있으면(if not directories:), 기본적으로 현재 디렉토리(".")만 포함합니다.4.6 텍스트 파일 확장자 정의읽고자 하는 파일 타입을 정의합니다.<code class="language-python"> # 5. 텍스트 파일 확장자 정의 extensions = ['.txt', '.md', '.py', '.json', '.csv', '.log', '.html', '.css', '.js']</code>이 예시에서는 텍스트로 볼 만한 확장자를 지정합니다.여기 포함된 파일만 대상으로 실제 파일 내용을 확인하거나 출력합니다.4.7 디렉토리 순회 및 파일 내용 출력허용된 디렉토리 내에서 파일 목록을 가지고 와서 하나씩 읽습니다.<code class="language-python">  # 6. 각 디렉토리 처리 for directory in directories: print(f"\n--- {directory} ---") # 디렉토리 내용 조회 및 파일 필터링 dir_response = await session.call_tool("list_directory", {"path": directory}) dir_text = dir_response.content[0].text # 텍스트 파일 찾기 text_files = [] for line in dir_text.split('\n'): if line.startswith('[FILE]'): filename = line.replace('[FILE]', '').strip() # 텍스트 파일 확장자 확인 if any(filename.lower().endswith(ext) for ext in extensions): text_files.append(filename) # 파일 목록 출력 if not text_files: print("파일 없음") continue print(f"{len(text_files)}개: {', '.join(text_files[:3])}" + ("..." if len(text_files) > 3 else "")) # 파일 내용 출력 (최대 2개 파일) for filename in text_files[:2]: try: # 파일 내용 읽기 및 처음 3줄 출력 file_path = os.path.join(directory, filename) file_response = await session.call_tool("read_file", {"path": file_path}) content = file_response.content[0].text lines = content.split('\n') print(f"\n> {filename}:") for i in range(min(3, len(lines))): print(f" {lines[i]}") if len(lines) > 3: print(" ...") except: print(f"오류: {filename} 읽기 실패")</code>디렉토리 순회앞서 구한 directories 리스트에 담긴 각 디렉토리를 순회하며 처리합니다.list_directory 호출session.call_tool("list_directory", {"path": directory})로 해당 디렉토리에 있는 파일과 폴더 목록을 얻습니다.응답 텍스트는 [FILE], [DIR]와 같은 태그로 구분되어 있을 수 있습니다.텍스트 파일 필터링줄마다 “[FILE]”로 시작하는 항목만 추출하고, 지정한 확장자 리스트(extensions)에 맞는 파일만 text_files에 담습니다.파일 내용 읽기read_file 도구를 이용해 실제 파일 내용을 가져옵니다.가져온 내용(file_response.content[0].text)을 3줄만 출력하되, 줄 수가 더 많으면 “...”을 덧붙여 표시합니다.4.8 메인 함수 실행부메인 함수를 실행합니다.<code class="language-python">if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) </code>Python 스크립트가 직접 실행될 경우 main() 코루틴을 asyncio.run(...)으로 구동합니다.여기서부터 비동기로 MCP 서버와 통신이 이뤄집니다.4.9 최종 전체 코드위 내용을 합치면 client.py는 아래와 같이 작성할 수 있습니다.<code class="language-python">import json, os, asyncio from contextlib import AsyncExitStack from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client async def main(): # 1. 설정 파일 읽기 및 서버 연결 준비 with open("mcp_server_config.json") as f: config = json.load(f)["mcpServers"]["filesystem"] server_params = StdioServerParameters( command=config["command"], args=config["args"], env=None ) # 2. 서버 연결 및 세션 설정 stack = AsyncExitStack() async with stack: # 서버 프로세스 시작 및 세션 초기화 stdio, write = await stack.enter_async_context(stdio_client(server_params)) session = await stack.enter_async_context(ClientSession(stdio, write)) await session.initialize() # 3. 도구 목록 조회 및 출력 tools_response = await session.list_tools() tool_names = [tool.name for tool in tools_response.tools] print("도구:", ", ".join(tool_names)) # 4. 허용된 디렉토리 목록 조회 allowed_response = await session.call_tool("list_allowed_directories") allowed_text = allowed_response.content[0].text # 디렉토리 목록 추출 directories = [] for line in allowed_text.split('\n'): if line.strip() and "Allowed" not in line: directories.append(line.strip()) if not directories: directories = ['.'] print(f"디렉토리: {', '.join(directories)}") # 5. 텍스트 파일 확장자 정의 extensions = ['.txt', '.md', '.py', '.json', '.csv', '.log', '.html', '.css', '.js'] # 6. 각 디렉토리 처리 for directory in directories: print(f"\n--- {directory} ---") # 디렉토리 내용 조회 및 파일 필터링 dir_response = await session.call_tool("list_directory", {"path": directory}) dir_text = dir_response.content[0].text # 텍스트 파일 찾기 text_files = [] for line in dir_text.split('\n'): if line.startswith('[FILE]'): filename = line.replace('[FILE]', '').strip() # 텍스트 파일 확장자 확인 if any(filename.lower().endswith(ext) for ext in extensions): text_files.append(filename) # 파일 목록 출력 if not text_files: print("파일 없음") continue print(f"{len(text_files)}개: {', '.join(text_files[:3])}" + ("..." if len(text_files) > 3 else "")) # 파일 내용 출력 (최대 2개 파일) for filename in text_files[:2]: try: # 파일 내용 읽기 및 처음 3줄 출력 file_path = os.path.join(directory, filename) file_response = await session.call_tool("read_file", {"path": file_path}) content = file_response.content[0].text lines = content.split('\n') print(f"\n> {filename}:") for i in range(min(3, len(lines))): print(f" {lines[i]}") if len(lines) > 3: print(" ...") except: print(f"오류: {filename} 읽기 실패") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())</code>5. 잠깐 Stdio이란?Stdio는 MCP에서 서버와 클라이언트가 표준 입력/출력을 통해 메시지를 교환하는 방식인 Stdio Transport를 의미합니다. 장점:로컬 프로세스 간 통신에 간편네트워크 설정 없이 바로 테스트 가능프로세스 시작/종료가 명확해 디버깅에 용이한계:원격 서버와 연결이 필요한 경우에는 SSE + HTTP Transport(웹소켓, SSE 등) 활용이 일반적로컬 환경이 아닌 분산 아키텍처에는 부적합따라서, 로컬에서 빠르게 MCP 서버-클라이언트 구조를 만들고 테스트하고 싶다면, Stdio가 가장 간단한 선택입니다.6. 실행 및 예시 출력1. mcp_server_config.json을 준비합니다.2. 아래처럼 클라이언트를 실행합니다:<code class="language-python">uv run client.py</code>또는 가상환경에서<code class="language-python">python client.py</code>3. 정상 동작 시, MCP 서버가 함께 실행되며, 콘솔에 “사용 가능한 도구: ...”와 디렉토리/파일 목록 및 일부 파일 내용이 출력됩니다.예시 출력<code class="language-python">사용 가능한 도구: list_allowed_directories, list_directory, read_file 허용 디렉토리: ['.', './data'] === . 디렉토리 확인 === 텍스트 파일 목록(3개): ['README.md', 'test.txt', 'example.py']... > README.md 내용 (상위 3줄): # Project Readme This is an example README file. For demonstration. > test.txt 내용 (상위 3줄): test row1 test row2 test row3</code>7. 정리이 예시 코드는 Python에서 로컬 파일시스템 MCP 서버에 연결해 텍스트 파일을 자동으로 스캔하고 일부 내용을 출력해 봄으로써, MCP 클라이언트가 어떤 식으로 작동하는지 확인하는 좋은 출발점이 됩니다. 이후에는 자신만의 LLM과 연동한 MCP Client를 만들어서 어떻게 도구를 호출하는 지 살펴보시면 좋을 것 같습니다. 추가 고려사항은 아래와 같습니다.Stdio Transport는 동일 머신에서 MCP 서버-클라이언트를 빠르게 연결하는 데 최적화되어 있습니다.원격 서버 또는 웹 기반 연동이 필요하다면, SSE + HTTP Transport를 사용해 HTTPS/TLS, 인증 등을 고려할 수 있습니다.MCP의 프로토콜 계층은 바뀌지 않으므로, Transport 방식을 교체해도 list_tools(), call_tool() 등의 함수 사용법은 동일합니다.LLM과의 연동: 여기서는 LLM을 쓰지 않았지만, 같은 구조에서 ChatGPT/Claude/GPT4 등과 결합해 자연어로 MCP 도구를 호출하는 형태로 확장할 수 있습니다.  참조 링크https://modelcontextprotocol.io/quickstart/client 

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등장인물을 Sref Seed를 활용해 일관성 잇는 캐릭터를 만들어서 참조시켜 웹툰 스타일로 생성합니다. 

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