여행하는개발자

핵심 요약: 본 문서는 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 Elasticsearch 데이터와 자연어로 상호작용할 수 있는 MCP 서버를 구축하는 전 과정을 단계별로 설명한다. 이 가이드를 통해 사용자는 복잡한 Query DSL 없이 AI 에이전트로 데이터를 탐색하고 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법을 습득할 수 있다. AI 모델을 활용할 때 가장 큰 제약 중 하나는 실시간 외부 데이터 소스에 접근하는 것이다. 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 정적인 문서 검색에 그치는 경우가 많지만, Anthropic에서 개발한 오픈 표준인 Model Context Protocol(MCP)는 AI 에이전트가 데이터 소스와 안전한..

핵심 요약: 본 문서는 Google의 명령줄 AI 도구인 Gemini CLI의 설치부터 기본 실행까지의 전 과정을 단계별로 설명한다. 이 가이드를 통해 사용자는 터미널 환경에서 Gemini AI 모델을 활용하는 기본적인 사용법을 습득할 수 있다.Gemini CLI는 터미널 환경에서 Gemini의 강력한 AI 모델을 직접 활용하여 코드베이스 쿼리, 애플리케이션 생성, 워크플로우 자동화 등 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 도구이다. 본 문서는 이러한 초기 진입 장벽을 낮추고, 명확한 절차를 제공하여 사용자가 원활하게 기술을 도입할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다.0. 시작 전 준비 사항본 튜토리얼을 진행하기에 앞서, 아래의 개발 환경이 구축되어 있는지 확인해야 한다.Node.js: v18.0 이상..

핵심 요약: 본 문서는 @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking의 실체와 목적을 심도 있게 분석한다. AI 기반 코드 에디터, 특히 Cursor의 백엔드 구성 요소로 추정되는 이 서버의 실행 방법을 단계별로 안내하고, 'Model Context Protocol'과 '순차적 사고(Sequential Thinking)'의 개념을 소개하며, 표준 입출력(stdio) 기반의 동작 원리와 실제 활용 시나리오를 상세히 탐구한다. 개발 생태계에서 'Sequential Thinking MCP'라는 이름은 생소할 수 있다. 이는 일반적인 용도의 프로그래밍 라이브러리가 아니기 때문이다. 사용자가 제공한 npx -y @modelcontextprotocol/serve..

핵심 요약: 본 문서는 AI 코딩 어시스턴트 Cursor AI의 요청을 받아 처리하는 n8n MCP(Microservice Communication Protocol) 서버 워크플로우의 생성 및 연동 방법을 단계별로 설명한다. 이 가이드를 통해 사용자는 Webhook을 이용하여 n8n을 외부 서비스의 백엔드로 활용하는 기본 원리를 습득할 수 있다.n8n을 활용한 자동화는 보통 여러 서비스의 클라이언트 역할을 수행하지만, Webhook 노드를 사용하면 외부 요청을 수신하는 강력한 서버로 기능할 수 있다. 본 문서는 AI 코딩 어시스턴트인 Cursor AI가 n8n 워크플로우를 원격으로 호출하여 작업을 수행하도록, n8n을 MCP 서버로 설정하는 구체적인 절차를 안내하는 것을 목표로 한다.0. 시작 전 준비 ..