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Tavily 는 무엇일까? 　

아래 글에 이어서 작성합니다.LLM, RAG에 대해서 이야기를 했습니다.Tavily는 LLM과 RAG시스템에 최적화된 엔진입니다.Tavily는 빠르고 정확한 웹 기반 검색 API를 제공하는 서비스입니다.LLM 기반 에이전트들이 “실시간 정보”를 검색해서 응답에 활용할 수 있게 해줍니다.웹검색/인터넷 브라우징 시스템을 이용하기 위해서는 Tavily 같은 서비스가 필요합니다.즉 Tavily MCP는 실시간 웹 검색, 추출, 크롤링, 맵핑 기능을 제공하는 웹 검색 특화 도구입니다“mcp-web-search”나 “mcp-browse” 같은 기능을 사용할 때 Tavily 또는 유사 MCP 서버가 필요합니다.솔루션장점단점Tavily MCP상세한 결과 요약 + 추출 가능, 통합 개발 문서 잘 정비됨API 키 필요 / 유료 플랜 필요할 수 있음Brave Search MCP무료로 사용 가능, 개인정보 존중범용 검색엔진 수준, 정밀도는 낮을 수 있음Apify/Playwright 브라우저 MCPDOM 제어, 자동화 수준 높음설정 복잡, 스크립트 구성 요구OpenTools API다양한 통합 기능, 복합 워크플로우 유연성외부 API 의존, API 키 필요또는,자체 MCP 서버는 Docker 등으로 로컬 또는 VPS에서 구동 가능Tavily 없이도 대체 검색 API 또는 직접 파싱 코드를 작성하여 완전 독립 운영 가능로도 이용할 수 있습니다.

알레드로　2025-06-14　AI Agent

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 는 무엇일까? 　

MCP 를 연결하기위해서 여러가지 시도를 해보신 분이라면 한번쯤 들어봤을 법한 것들이 있습니다.LLM과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 이라는 단어입니다.RAG는 검색-증강-생성? 이라는 걸 의미합니다.RAG는 기존 대규모언어모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다.1. 데이터 학습 기간2. 환각3. 출처4. 전문지식AI를 조금 써보다보면 위 문제들로 인해서 사용에 검증을 거치게 됩니다.요즘은 인터넷연결을 통해 데이터 학습기간에 대한 부분은 좀 완화되긴했지만, 여전히 환각이나 일부 특정전문지식에 있어서는여전히 문제가 있습니다.이런 문제들을 해결하기 위해 RAG라는 기술이 발전했습니다.RAG는 1. 검색 - 외부데이터베이스나 지식기반 정보를 검색합니다.2. 증강 - 검색된 정보를 LLM에 추가입력합니다.3. 생성 - 증강된 내용을 바탕으로 LLM이 최종 응답을 생성합니다.이렇게 작동하게 됩니다. 그래서 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있게되는 부분입니다.

알레드로　2025-06-14　AI Agent

WSL을 사용하여 Windows에 Linux를 설치하는 방법 　

Windows에서는 WSL(Windows Subsystem for Linux)을 통해서만 실행할 수 있습니다.윈도우를 통해 작업할때. 가끔 발생하는 오류들의 대부분이 위와같은 문제입니다.에이전트를 만들때도 그랬고, 커서로 claude-code 를 이용하려고 했을때도 발생했던 오류입니다.그때 링크를 통해 들어가서해결할 수 있습니다.개발자는 Windows 컴퓨터에서 Windows와 Linux의 기능을 동시에 액세스할 수 있습니다. WSL(Linux용 Windows 하위 시스템)을 사용하면 개발자가 Linux 배포판(예: Ubuntu, OpenSUSE, Kali, Debian, Arch Linux 등)을 설치하고 기존 가상 머신 또는 이중 부팅 설정의 오버헤드 없이 수정되지 않은 Windows에서 Linux 애플리케이션, 유틸리티 및 Bash 명령줄 도구를 직접 사용할 수 있습니다.필수 조건아래 명령을 사용하려면 Windows 10 버전 2004 이상(빌드 19041 이상) 또는 Windows 11을 실행해야 합니다. 이전 버전에 있는 경우 수동 설치 페이지를 참조하세요.WSL 설치 명령이제 단일 명령으로 WSL을 실행하는 데 필요한 모든 항목을 설치할 수 있습니다. "관리자 권한으로 실행"을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 선택하여 관리자 모드에서 PowerShell 또는 Windows 명령 프롬프트를 열고 wsl --install 명령을 입력한 다음 컴퓨터를 다시 시작합니다.PowerShell복사wsl --install 이 명령을 사용하면 WSL을 실행하고 Linux의 Ubuntu 배포를 설치하는 데 필요한 기능을 사용할 수 있습니다. (이 기본 배포는 변경할 수 있습니다).이전 빌드를 실행 중이거나 설치 명령을 사용하지 않고 단계별 지침을 원하는 경우 이전 버전에 대한 WSL 수동 설치 단계를 참조하세요.새로 설치된 Linux 배포를 처음 시작할 때 콘솔 창이 열리고 파일이 압축을 해제하고 컴퓨터에 저장될 때까지 대기하라는 메시지가 표시됩니다. 향후 모든 출시에는 1초 미만이 소요됩니다.

알레드로　2025-06-14　바이브코딩

대모산 개발단님의 커서 업데이트 총정리 (ver1.0) 　

Cursor 1.0 업데이트 주요 내용 요약버그봇 (BugBot):깃허브에 올라간 코드에 대해 자동으로 풀 리퀘스트를 생성하고 코드 리뷰를 수행합니다.코드의 버그를 찾아 수정 제안을 하며, 사용자는 "Fix in Cursor" 버튼으로 바로 커서 에디터에서 수정할 수 있습니다.현재 (2025년 6월 12일까지) 무료로 사용 가능합니다.백그라운드 에이전트 (Background Agent):OpenAI의 Codex, Google의 Jules와 유사하게 별도의 서버에서 코드를 다운로드하고 실행 및 수정합니다.깃허브에 별도 브랜치를 생성하여 푸시하며, 풀 리퀘스트는 사용자가 직접 해야 합니다.프라이버시 모드 비활성화 및 깃허브 계정 연결이 필요하며, cmd+e (또는 ctrl+e)로 실행합니다.여러 작업을 동시에 처리할 수 있어 작업 속도를 높일 수 있습니다.메모리 (Memories):여러 채팅 세션 간에 정보를 공유하는 저장 공간입니다.긴 대화 내용을 요약하여 새로운 채팅에서 이전 맥락을 쉽게 가져올 수 있도록 돕습니다.Rules 탭에서 메모리 생성 및 관리 기능을 켜고 끌 수 있습니다.MCP (Meta Cursor Protocol) 원클릭 설치:기존에 설정 파일을 직접 수정해야 했던 MCP 설치 과정을 간소화했습니다.docs.cursor.com/tools에서 제공하는 MCP를 원클릭으로 커서에 추가할 수 있습니다.풍부해진 채팅 응답 (Richer Chat responses):AI 패널에서 마크다운 테이블과 머메이드 차트 등의 시각 자료를 지원합니다.이를 통해 생성된 자료를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.새로운 설정 및 대시보드 UI:대시보드: 프리미엄 모델 사용량, 사용량 기반 요금, 코드 수정 라인 수, 커서 탭 사용량, 요청 수 등을 그래프로 확인할 수 있습니다.설정 (Settings):Usage: AI 사용 이벤트를 날짜, 사용자, 종류, MAX 모드, 모델, 비용 등으로 상세히 기록합니다.Billing & Invoice: 사용량 기반 요금 청구 내역 및 한도 설정이 가능합니다.Integrations: BugBot과 깃허브 레파지토리 연동 설정을 할 수 있습니다.Chat: 다양한 채팅 관련 설정을 제공하며, 특히 Custom Modes (사용자 정의 모드)와 Auto-Run Mode (자동 실행 모드)가 유용합니다.Tab: 커서 탭 기능 및 부분 수용(Partial Accepts) 기능 설정이 가능합니다.Models: MAX 모드 활성화 및 다양한 AI 모델 선택, API 키 설정이 가능합니다.Rules: 메모리 기능, User Rules, Project Rules (.cursorrules) 설정이 가능합니다.Indexing & Docs: 프로젝트 코드 인덱싱 상태 및 사용자 정의 문서 추가 기능을 제공합니다.Beta: 노트패드, 얼리 액세스 업데이트, 백그라운드 에이전트 등 베타 기능 활성화 여부를 설정합니다.주요 변경점 활용 팁:BugBot: 코드 리뷰 자동화로 코드 품질 향상에 도움을 받을 수 있습니다.Background Agent: 복잡한 작업을 백그라운드에서 처리하면서 다른 작업을 동시에 진행할 수 있습니다.Memories: 긴 채팅의 맥락을 유지하며 새로운 채팅을 시작할 때 유용합니다.Custom Modes (Chat 설정): 특정 작업에 맞춰 모델, 도구, 단축키 등을 미리 설정해두고 빠르게 전환하여 사용할 수 있습니다.Auto-Run Mode (Chat 설정): 자주 사용하는 터미널 명령어 등을 Allowlist에 등록하여 승인 없이 바로 실행하거나, 위험한 명령어는 Denylist에 등록하여 항상 승인을 받도록 설정할 수 있습니다

알레드로　2025-06-14　바이브코딩

Microsoft Docs MCP Server 　

Microsoft 공식 기술문서 검색을 이제 MCP로 해 봅시다! https://github.com/MicrosoftDocs/mcp 내가 찾는 모든 기술문서를 바로 이 Microsoft Learn MCP 서버로!

알레드로　2025-06-14　정보게시판

특정 산업군에 대한 '관리앱' 　

특정 건설관련 직업군에 대한 사업체 등록 / 관리공고 - 등록 - 신청 - 승인/반려 - 정산사용자 등록 / 관리화물 콜 그리고 사람인 같은 형태가 함께 섞인 스타일의 앱관리자용/사용자용 앱 개별 필요.

알레드로　2025-06-13　의뢰 게시판

manus 나 genspark 같은 AI 　

두개의 AI는 사용자 맞춤으로 AI를 선정해서 결과물을 제공해주는 형태인데.여러 툴을 함께 사용하기 귀찮은 분들에게는 괜찮은 대안이 될 수 있는 형태라고 보여짐.

알레드로　2025-06-13　자유게시판

MCP 잘 요약되어 있는 사이트 공유 　

Smithery는 개발자가 AI 에이전트와 통신하도록 설계된 AI 기반 서비스를 찾아 제공하는 플랫폼이라고 보시면됩니다 :)

알레드로　2025-06-13　AI Agent

[디스이즈머니님] 무제한 무료 이미지 생성 AI 2가지! 미드저니급 퀄리티 진짜 무제한 사용 가능 　

쉽게 이미지 생성 프롬프트 연습을 해볼 수 있습니다.

알레드로　2025-06-13　유용한 영상

KlingAI, RUNWAY, VEO3 어떤게 가장 좋을까? 　

단순 프롬프트 비교로는레벨업클라쓰님 영상에서는인물의 움직임은 Kling AI주변환경의 변화는 RUNWAY 에 손을 들어주셨네요.근데 RUNWAY 는 무제한으로도 이용할 수 있어서.프롬프트 연습하기엔 RUNWAY가 좋을것도 같습니다VEO3는 신흥강자 같은 느낌이랄까요 ㅋㅋ근데 VEO3는 뭔가 인물 생김새가 비슷비슷한것도 같아서.. 좀 개선의 필요성이 보입니다.그래도 또 하나 큰 장점은 음성도 함께 생성해준다는 것 같아요!

알레드로　2025-06-13　콘텐츠 AI

[샘 호트만님] “당신이 원하던 Make.com 2025 ver. 마스터클래스!” Make 완전 입문 기초 강의 3시간 완성. 　

자동화 툴 MAKE 에 대해서 친절하게 알려주는 영상입니다.

알레드로　2025-06-13　유용한 영상

[AI Workshop] N8N + I built JARVIS from Iron Man with AI (NO CODE!) 　

n8n 을 이용한 JARVIS 만드는 방법

알레드로　2025-06-13　유용한 영상

[딥스푼님] Git과 Github 개념 및 코드 관리 사용 설명서 + VScode에서 사용 방법 　

코딩을 하려고 하면 지나칠 수 없는 요소Git과 Github

알레드로　2025-06-13　유용한 영상

[코드깎는노인님] 코딩 없이 누구나 Cursor AI로 인공지능 비서, AI 에이전트 만들기 | MCP, Google ADK 　

링크에 있는 Google ADK 참고Cursor 와 ADK만으로 만들 수 있습니다.

알레드로　2025-06-13　유용한 영상

[제코베] 피그마 디자인을 리액트 코드로 자동변환! MCP + CursorAI로 개발 시간 단축하기 　

figma 유료계정이 있어야 api 가 연결됩니다.

알레드로　2025-06-13　유용한 영상