DEV.to를 AI 도구로 변환하기: 나만의 MCP 서버 구축하기

Model Context Protocol(MCP)을 사용하여 DEV.to 플랫폼을 AI 어시스턴트와 통합하는 방법을 다루는 튜토리얼입니다. TypeScript를 사용하여 기사 목록 조회, 내용 검토, 초안 작성을 수행하는 MCP 서버를 직접 구축하는 과정을 설명합니다.

vernLLM 소개: LLM 애플리케이션을 위한 회복 탄력성 계층 (Resilience Layer)

vernLLM은 프로덕션 환경의 LLM 애플리케이션을 위해 설계된 경량 회복 탄력성 계층입니다. 재시도, 타임아웃, 서킷 브레이커, 캐싱 등 신뢰성 있는 AI 시스템 구축에 필요한 핵심 기능을 단일 인터페이스로 제공합니다.

Vulkan 비디오 디코딩 및 JPEG-XL 지원을 포함한 Firefox 153 출시

Firefox 153 ESR 버전이 출시되었습니다. 이번 업데이트에는 플랫폼에 구애받지 않는 Vulkan 비디오 디코딩 지원과 실험적인 JPEG-XL 이미지 형식 지원이 포함되었습니다.

CLI에서의 Power Platform, 파트 4: 7가지 플러그인을 모두 사용하는 하나의 솔루션

Power Platform의 7가지 플러그인을 통합하여 'Contoso Field Services'라는 하나의 연결된 솔루션을 구축하는 과정을 설명합니다. CLI 환경에서 에이전트가 자연어 프롬프트를 통해 Dataverse 데이터 모델 설정부터 고객 포털 생성까지 단계별로 수행하는 워크플로우를 다룹니다.

Colibri: 25GB RAM을 탑재한 노트북에서 744B AI 모델 실행하기

Colibri는 25GB RAM을 탑재한 일반 노트북에서 744B 규모의 대형 MoE 모델을 실행할 수 있게 해주는 오픈 소스 프로젝트입니다. 레이어별 LRU 캐시와 3단계 메모리 계층 구조를 활용하여 디스크와 RAM을 효율적으로 관리함으로써 고가의 GPU 없이도 모델 구동을 가능하게 합니다.

왜 LangGraph 도입 후 코드가 더 복잡해졌나 — 실패에서 배운 기록

LangGraph 도입 후 오히려 코드 복잡도가 증가했던 실패 사례를 분석하고 해결 과정을 기록했습니다. 프레임워크의 핵심 기능을 제대로 활용하지 못한 설계 오류와 상태 관리 문제를 짚어봅니다.

AI 비디오에는 더 나은 프롬프트보다 CI가 더 필요합니다

AI 비디오 생성 과정에서 발생하는 비용 효율성 문제를 해결하기 위해 소프트웨어 공학의 CI(지속적 통합) 개념을 도입해야 함을 강조합니다. 프롬프트 개선만으로는 한계가 있으며, 생성된 결과물이 요구사항을 준수하는지 자동으로 검증하는 시스템 구축이 필수적입니다.

Gmail 계정을 몇 개까지 만들 수 있을까? 2026년 안전한 멀티 계정 운영을 위한 아키텍처

Google의 고도화된 탐지 기술에 대응하여 안전하게 멀티 Gmail 계정을 운영하기 위한 아키텍처를 설명합니다. 단순한 시크릿 모드를 넘어 디지털 지문, 신뢰 점수, 환경 일관성 관리의 중요성을 다룹니다.

CLI를 통한 Power Platform, 파트 3: 7가지 플러그인 전체 둘러보기

Power Platform CLI(pac)를 활용하여 구축할 수 있는 7가지 주요 플러그인의 기능과 기술 스택을 소개합니다. 외부용 웹사이트를 구축하는 power-pages와 내부용 생성형 페이지를 위한 model-apps 등 각 플러그인의 역할과 MCP 서버 활용법을 다룹니다.

CLI에서의 Power Platform, 파트 2: 마켓플레이스(Marketplace)를 추가하고 각 플러그인(Plugin)의 역할 확인하기

Microsoft의 Power Platform Skills 마켓플레이스를 CLI 환경에서 등록하고 관리하는 방법을 다룹니다. Copilot CLI와 Claude Code를 사용하여 플러그인을 추가, 목록 확인 및 내부 내용을 탐색하는 구체적인 명령어를 설명합니다.

CLI에서의 Power Platform, 파트 1: Copilot CLI란 무엇이며 플러그인은 어떻게 구성되는가

Microsoft의 Power Platform을 위한 공식 에이전트 플러그인 세트와 이를 활용하는 CLI 도구 사용법을 소개합니다. GitHub Copilot CLI와 Anthropic의 Claude Code가 동일한 플러그인 형식을 공유하여 작동하는 원리를 다룹니다.

프로덕션급 LLM 평가 파이프라인 구축: 느낌(Vibes)에서 지표(Metrics)로

프로덕션 환경에서 RAG 시스템의 환각 문제를 해결하기 위해 주관적인 '느낌' 대신 자동화된 지표 기반의 평가 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다. 도메인 특화 판사, CI/CD 통합, 골든 데이터셋 관리를 핵심 요소로 제시합니다.

Scarwarden 구축하기: Alibaba Cloud에서 8일 만에 만든 AI 에이전트용 감사 가능한 메모리 엔진

AI 에이전트의 블랙박스 메모리 문제를 해결하기 위해 감사 가능한 오픈 소스 메모리 엔진인 Scarwarden을 소개합니다. SQLite 기반의 에피소드 원장과 Qwen 모델을 활용한 플레이북 압축을 통해 에이전트의 결정 과정을 추적하고 재현할 수 있게 설계되었습니다.

errgroup에서 '전부 중단하기'를 그만둔 이야기

의도적으로 망각하는 AI 메모리 에이전트를 구축하고, 그것이 실제로 작동함을 증명하기 위해 이틀을 보낸 이야기

단순한 벡터 검색 방식의 한계를 넘어, 망각 메커니즘을 적용한 AI 메모리 에이전트 구축 과정을 다룹니다. 수학적 붕괴 모델과 통합, 모순 탐지를 통해 효율적인 정보 관리와 컨텍스트 유지를 구현했습니다.

5개의 완전히 다른 과목을 위한 하나의 AI 튜터를 구축했습니다 — 시스템을 안정적으로 유지하는 라우팅 레이어(routing layer)를

다양한 도메인을 지원하는 AI 튜터 시스템을 구축하며 겪은 엔지니어링 도전 과제와 해결책을 다룹니다. 기능 레지스트리를 통해 모델 체인, 비용, 폴백 로직을 중앙 집중식으로 관리하여 시스템 안정성과 비용 효율성을 최적화하는 방법을 설명합니다.

액션 레코드 (Action Records): 에이전트가 수행한 작업에 대한 메모리

Engrava는 에이전트가 수행한 작업의 계획, 시도, 성공 및 실패 여부를 기록하는 '액션 레코드(Action Records)' 개념을 제안합니다. 이는 단순한 사실 기록을 넘어 에이전트의 상태 변화와 추론 과정을 SQLite 기반의 통합 메모리 그래프로 관리하여 세션 간 컨텍스트 복구를 지원합니다.

AI 콘텐츠 파이프라인의 잘못된 부분을 최적화하는 것을 멈추세요

AI 콘텐츠 워크플로우 구축 시 모델이나 프롬프트 최적화보다 데이터 이동 및 관리와 같은 단순 반복적인 '배관 작업'의 자동화가 더 중요합니다. 판단이 필요 없는 기계적 단계는 자동화하되, 품질 유지를 위해 최종 검토 단계에서는 반드시 인간의 개입을 유지해야 합니다.

AI 에이전트의 PR은 서로의 '의미'를 어디까지 공유할 수 있는가 — 실제 repository로 측정하는 PR 관계 탐지의 현주소

AI 코딩 에이전트가 생성한 여러 Pull Request(PR) 간의 관계를 탐지하는 기술의 현재 성능을 실제 repository 데이터를 통해 측정하고 분석합니다. 구조적 시그널을 활용한 관계 탐지의 재현율(recall)을 정량적으로 제시하며, 측정 결과의 한계와 의미를 명확히 구분합니다.

AI 에이전트 4사 활용법 — 「뇌·손·검색·속도」의 분담으로 이 기사 자체를 만들어 보았다

주요 4사 AI 에이전트의 성능 비교를 넘어, 각 모델의 독점적 능력에 기반한 역할 분담 활용법을 제시합니다. Claude Code를 사령탑으로, Codex를 구현 도구로, Gemini를 검색용으로 사용하는 멀티 에이전트 워크플로우를 제안합니다.