Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Dev.toAI 번역헤드라인
OpenAPI에서 MCP로: 150줄의 코드로 자동 변환기를 만들며 겪은 과정과 문제점
OpenAPI 명세를 기반으로 MCP(Model Context Protocol) 서버를 자동으로 생성하는 Java 구현 과정을 다룹니다. 반복적인 보일러플레이트 코드 작성을 줄이기 위해 150줄의 코드로 엔드포인트를 MCP 도구로 변환하는 자동화 방안을 제시합니다.
6월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
당신의 AI 에이전트가 도구(tool)를 호출했습니다. 규칙을 준수했는지 증명할 수 있습니까?
AI 에이전트의 도구 호출 시 정책 준수 여부를 증명하기 위한 AEP(Action Evidence Protocol)를 소개합니다. 기존 로그의 한계를 넘어 전/후 상태 다이제스트와 위임 체인을 포함한 구조화된 증거를 제공합니다.
6월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
혼자서 몇 개의 앱을 운영하는 방법: 에이전트 하네스(Agent Harness) 설명
1인 개발자가 AI 에이전트 무리를 활용해 앱을 운영하는 '에이전트 하네스(Agent Harness)' 전략을 소개합니다. AI의 '확신에 찬 틀림'을 방지하기 위해 검증 게이트와 특화된 에이전트 워크플로우를 구축하는 방법을 다룹니다.
6월 26일0
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MCP 보안: 95번의 운영 중단 사고를 통해 배운 MCP 서버 보안 노하우
Model Context Protocol(MCP) 서버 운영 중 발생한 95번의 장애 사례를 바탕으로 MCP 특유의 보안 위협과 대응 노하우를 다룹니다. LLM이 클라이언트인 환경에서 발생하는 간접 호출, 동적 도구 발견, API 키 관리의 복잡성 등 기존 REST API와는 다른 보안 모델의 필요성을 강조합니다.
6월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
단 한 줄의 캐시 키 버그로 인해 매달 187달러를 낭비하고 테넌트 간 광고주 데이터가 유출되었습니다
Cloudflare Worker 환경에서 테넌트 ID가 누락된 캐시 키로 인해 데이터 유출과 비용 폭증이 발생한 사례를 분석합니다. 모듈 범위 변수가 요청 간에 공유되어 발생하는 격리 문제를 다루며, 이를 해결하기 위한 캐시 키 네임스페이스 수정 및 검증 로직 구현 방법을 제시합니다.
6월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
에이전트는 괜찮다. 문제는 그들 간의 인계(Handoff)이다.
다중 에이전트 시스템에서 개별 에이전트의 성능보다 에이전트 간의 '인계(handoff)' 과정이 시스템 전체의 성패를 결정합니다. 이를 해결하기 위해 구조적 계약과 의미론적 품질 검증이라는 두 가지 계층의 검증 체계가 필요합니다.
6월 26일0
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Chrome의 Gemini가 곧 WebMCP를 호출할 예정입니다. "아직 사용하는 에이전트가 없다"는 변명은 이제 유효 기간이 정해졌습니다.
Google Chrome의 Gemini가 WebMCP API를 지원할 예정임에 따라, 에이전트용 도구 노출의 중요성이 커졌습니다. 개발자는 기존 기능을 WebMCP로 래핑하여 브라우저 내 에이전트가 사이트 기능을 직접 호출할 수 있도록 준비해야 합니다.
6월 26일0
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AI가 환각(Hallucination) 없이 실제로 유용한 단위 테스트를 작성하게 만든 방법
LLM을 활용해 환각 현상 없이 유용한 단위 테스트를 작성하는 효과적인 워크플로우를 소개합니다. 단순 프롬프팅의 한계를 넘어, 함수 시그니처와 독스트링을 활용한 반복적이고 검증 가능한 접근 방식을 제안합니다.
6월 26일0
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Google Interactions API: 오케스트레이션 코드를 종결시키는 AI 기술
Google이 Gemini 모델 및 에이전트 구축을 위한 기본 인터페이스인 Interactions API의 정식 출시(GA)를 발표했습니다. 이 API는 관리형 에이전트, 서버 측 상태 관리, 백그라운드 실행 기능을 통합하여 복잡한 오케스트레이션 코드 작성을 최소화합니다.
6월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
AI 비디오 클리핑 자동화 에이전트: LangGraph + n8n 구축 가이드 [2025]
LangGraph와 n8n을 활용하여 긴 영상을 자동으로 Shorts로 변환하고 게시하는 자율 에이전트 구축 가이드를 제공합니다. Whisper와 GPT-4o를 결합한 상태 유지형(stateful) 아키텍처를 통해 수동 편집 없는 콘텐츠 재가공 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다.
6월 26일0
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Google Interactions API: Gemini 에이전트를 통합하는 AI 기술 (가격, LangGraph 비교 및 실습 코드)
Google의 Interactions API가 정식 출시(GA)됨에 따라 Gemini 에이전트를 위한 통합 인터페이스가 제공됩니다. 이 API는 상태 관리, 도구 루프, 백그라운드 실행 등을 서버 측에서 처리하여 에이전트 개발의 복잡성을 줄여줍니다.
6월 26일0
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실제로 계속 성공(Green) 상태를 유지하는 GitHub Actions 크론(Cron) 작업
GitHub Actions 크론 작업이 종료 코드 0을 반환하며 조용히 실패하는 문제를 해결하는 방법을 다룹니다. 예외 처리 방식 개선, 저수위 경보 설정, 작업 전 상태 확인(Health check) 도입을 통해 안정적인 자동화 운영 전략을 제시합니다.
6월 26일0
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SQLite는 부족하고 Postgres는 과할 때 사용하는 DuckDB 패턴
데이터베이스 선택 시 SQLite와 Postgres 사이의 간극을 메워주는 DuckDB의 활용 패턴을 소개합니다. 분석 쿼리 성능을 극대화하기 위해 행 기반의 SQLite와 컬럼형인 DuckDB를 병행 사용하는 전략을 제안합니다.
6월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
플러그인 마켓플레이스는 코딩 에이전트(Coding Agents)를 위한 새로운 엔드포인트 정책이다
GitHub의 새로운 엔터프라이즈 설정인 'strictKnownMarketplaces'를 통해 조직이 VS Code 및 Copilot CLI에서 허용되는 플러그인을 제한할 수 있게 되었습니다. 이는 코딩 에이전트가 도구를 사용하고 설치하는 과정에서 발생할 수 있는 보안 위협과 공급망 문제를 관리하기 위한 중요한 런타임 경계 설정입니다.
6월 26일0
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서로 호환되지 않는 5개의 LLM API로부터 구조화된 JSON을 추출하는 방법 — 그리고 모델이 이를 무시할 때의 대응책
서로 다른 5개의 LLM API로부터 일관된 JSON 구조를 추출하기 위한 전략을 다룹니다. 각 모델의 고유한 구조화된 출력 메커니즘을 활용하면서도, 파서를 통해 데이터의 무결성을 검증하고 실패 시 안정적으로 대응하는 방법을 제시합니다.
6월 26일0
Dev.toAI 번역헤드라인
기업용 AI 에이전트에도 이제 컨트롤 플레인(Control Plane)이 생겼습니다
기업용 AI 에이전트 시장이 단순 구축을 넘어 운영, 거버넌스, 보안을 관리하는 '컨트롤 플레인' 단계로 진화하고 있습니다. Microsoft, Google, LangChain 등 주요 기업들이 에이전트의 소유권, 권한, 비용 및 드리프트를 관리하기 위한 플랫폼을 선보이고 있습니다.
6월 25일0
Dev.toAI 번역헤드라인
비디오 콘텐츠 스케일링: 2026년 AI 생성 도구에 대한 개발자의 관점
AI 비디오 생성 기술이 단순 제작을 넘어 자동화된 비디오 파이프라인 구축 단계로 진화하고 있습니다. 개발자 관점에서 Runway, Sora, HeyGen 등 주요 도구의 기술적 특성과 워크플로우 활용 방안을 분석합니다.
6월 25일0
Dev.toAI 번역헤드라인
내일의 영상 스크립트 편향을 조정하는 YouTube 성과 분류기를 구축한 방법
자동화된 YouTube 채널 운영을 위해 영상 성과를 분석하고 스크립트 생성기에 피드백을 제공하는 폐쇄 루프(closed-loop) 시스템 구축 방법을 설명합니다. YouTube Data API를 활용해 성과를 분류하고 이를 지식 저장소에 반영하여 콘텐츠 품질을 개선합니다.
6월 25일0
Dev.toAI 번역헤드라인
내가 주목하는 주요 출시 소식: Deno 2.8, Models.dev, DeepSeek V4 Pro의 영구 가격 정책
DeepSeek의 V4 Pro 영구 가격 인하 정책, AI 모델 사양 데이터베이스인 Models.dev 출시, 그리고 성능이 개선된 Deno 2.8 업데이트 소식을 다룹니다. 개발자들이 비용 효율적인 AI API 선택과 모델 메타데이터 관리를 위해 참고할 만한 기술 동향을 요약합니다.
6월 25일0
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2026년 쇼핑 피드 최적화를 위해 Llama를 사용하는 방법
Meta의 Llama 모델을 활용하여 대규모 제품 데이터(SKU)의 제목과 설명을 최적화하는 워크플로우를 소개합니다. API 비용 부담 없이 로컬 또는 클라우드에서 실행하여 Google Shopping 검색 노출을 극대화하는 방법을 다룹니다.
6월 25일0