인공지능과 함께 만드는 AI 뉴스레터
2025년 4월 9일 수요일 |
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이번 레터에는 이런 내용들이 담겨 있어요.
👉 AI 기초 개념들을 소개하는 Baseline에서는, 요즘 가장 핫한 MCP를 소개해드려요.
👉 AI 꿀팁들을 전해드리는 Playground에서는, 프롬프트 엔지니어링의 기초를 다뤘어요.
👉What's News?에서는 최신 뉴스와 소식들을 큐레이팅했어요. |
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#LLM에 손발을 붙여준 MCP
가장 직관적이고 쉽게 비유를 해볼께요. 만약 LLM이 뇌라고 한다면 MCP는 눈, 코, 입, 귀, 손을 붙여줘요. 예전에는 눈을 붙이고, 코를 붙일 때 각각 다른 연결 방식을 썼는데, 이제는 하나의 표준화된 MCP가 나와서 손쉽게 연결하고 해제할 수 있게 됐어요. 덕분에 LLM의 능력은 하늘을 찌르는 중!
1. MCP란 무엇인가요?
모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 약자로, LLM에 정보를 제공하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜이에요. MCP의 C는 컨텍스트로, 문맥이나 맥락을 의미하죠. 프로토콜은 규칙이라는 뜻이고요. LLM에게 참조할 수 있는 문맥이나 정보, 컨텍스트를 주는 방식을 규칙으로 정한 것 이라고 이해할 수 있어요.
2. 컨텍스트를 준다고?
컨텍스트를 준다는 것이 무슨 의미인지 잘 와닿지 않을텐데요. 쉽게 말하면, 컨텍스트를 준다는 것은 AI에게 배경지식과 참고자료를 제공하는 것입니다. LLM이 더 정확한 답변을 할 수 있도록 필요한 정보와 도구에 접근할 수 있도록 해준다는 말이죠.
과거부터 지적됐던 LLM의 한계를 기억하시나요? 실시간으로 정보에 접근할 수 없다거나, 할루시네이션을 보인다거나 하는 문제였습니다. 이러한 한계를 뛰어넘기 위해서는 정확한 정보를 주고, 접근할 수 있도록 도구를 마련해줘야 합니다. 그런데 이 도구에도 여러 종류가 있고, 도구를 연결하기 위한 방법도 각기 달라 어려움이 있었습니다. 하지만 MCP가 등장해 다양한 도구와 데이터 소스를 연결할 수 있는 표준화된 규칙을 만들자 문제가 한방에 해결된 것입니다. 과거에는 기기마다 다른 충전 케이블을 썼지만 USB-C가 표준으로 등장하면서 하나의 케이블로 다양한 기기를 연결할 수 있게 된 것처럼요.
3. MCP의 핵심 구조
- MCP 호스트: Claude 데스크톱이나 커서와 같은 코딩 도구처럼 MCP를 통해 데이터에 접근하고 싶은 프로그램입니다.
- MCP 서버: 각기 특화된 서비스를 표준화된 방식으로 제공합니다. 특정 기능을 제공하는 경량 프로그램입니다. 서버라는 말이 좀 헷갈리면 플러그인이나, LLM이 쓰는 도구라고 생각하면 쉽습니다.
- MCP 클라이언트: 호스트와 서버를 연결합니다. 호스트 어플리케이션 내부에 각 서버와 1:1로 연결합니다.
호스트를 여행을 떠나는 사람이라고 비유해보면, 서버는 호텔, 항공사, 관광지 등 각기 다른 서비스를 제공하는 업체들, 클라이언트는 여행사 직원이라고 할 수 있습니다. 핵심은 MCP를 사용하면 개발자들이 마치 레고 블록을 조립하는 것처럼 다양한 데이터와 도구를 AI에 쉽게 연결할 수 있다는 것입니다. 중간에 데이터나 도구를 바꿔야 하더라도, 그 부분만 교체하면 되고요!
4. MCP로 할 수 있는 일들
filesystem 서버: 컴퓨터에 있는 파일들을 AI가 안전하게 읽고 쓸 수 있게 해줍니다.
구글 드라이브 서버: 구글 드라이브 속 파일들을 AI가 검색하고 읽을 수 있게 합니다.
깃허브 서버: GitHub의 코드 저장소에 접근할 수 있습니다.
Brave 검색 서버: AI가 실시간으로 인터넷을 검색해 최신 정보를 가져올 수 있습니다.
구글 맵스 서버: 지도, 위치, 길 찾기 정보에 접근할 수 있습니다.
대표적인 서버 filesystem을 예로 들어 볼께요. 이 서버를 설치하면 (아무 파일에 다 들어갈 수 있는 건 아니고) 사용자가 지정한 경로에 해당하는 폴더와 그 하위 폴더에 대해서 읽고 쓸 수 있습니다. 예를 들어, "내 문서 폴더에서 최근 보고서를 요약해줘"라거나, "내 프로젝트 폴더에 새로운 파일을 만들어줘"라고 명령해서 새 파일을 생성할 수도 있죠. LLM에게 이런 서버들을 붙여주면, 할 수 있는 일이 무궁무진하겠죠?
이 외에도 엄청나게 많은 서버들이 나오고 있는데요. 아래 마켓에서 확인할 수 있습니다.
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#AI에게 일 더 잘 시키는 법(프롬프트 엔지니어링의 기초)
ChatGPT나, 클로드, 그록과 같은 LLM을 쓸 때 어떻게 질문을 하고 계세요? 만족스러운 답변을 받고 계신가요? 오늘은 AI와 더 잘 소통하는 비법인 '프롬프트 엔지니어링'에 대해 소개해드리겠습니다.
프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 질문하거나 요청할 때 더 좋은 결과를 얻기 위한 방법을 말해요. 사람과 대화할 때처럼, AI에게도 명확하고 구체적인 정보를 주면 훨씬 더 도움되는 답변을 받을 수 있답니다.
가장 중요한 두 가지 요소는 '맥락(context)'과 '기대치(expectation)'예요.
첫 번째, '맥락'은 배경 정보를 말해요. AI에게 단순하게 ‘생물학 시험 공부를 도와줘’라고 말하는 것 보다, "내일 인체 순환계에 관한 생물학 시험이 있어"라고 맥락을 같이 주는 것이 좋아요. 맥락의 양을 늘리기 위한 방법 중 하나로 LLM에게 특정 역할을 부여하는 방법("생물학 교수님처럼 설명해 줘")도 있습니다. 더 많은 맥락을 제공할수록 더 나은 답변, 더욱 전문적인 응답을 받을 수 있다는 점을 기억해 주세요!
두 번째로 ‘기대치’는 어떤 형태의 답변을 원하는가를 말해요. 시험 공부를 도와줄 수 있는 방법은 여러가지가 있을텐데, 어떤 형태의 답변을 받고 싶은지를 명확하게 하는 것이죠. 예를 들면 "객관식 문제 10개를 만들어 주세요" 또는 "3단계로 설명해 주세요"처럼요. 단순해 보이는 이 두 단계를 추가하는 것만으로도 답변의 질이 크게 높아질 거예요. 또한 원하는 형식(표, 글머리 기호 등)을 지정하면 보기 좋은 정보를 얻을 수 있어요.
결국 프롬프트 엔지니어링은 AI와의 대화에서 주도권을 가지고, 원하는 결과물을 얻기 위해 명확하게 소통하는 기술이랍니다. ‘이게 맞나?’ 확신이 들지 않는다면, 사람에게 일을 시킨다고 생각을 하고 프롬프트를 입력해보세요. 아마 좀 더 세세한 설명을 하게 될 꺼예요.
참고: OpenAI Academy |
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🏃♀️ 토끼와 거북이의 역전극? 중국 AI가 미국 추격 중!
스탠퍼드대 인간중심AI연구소의 최신 보고서에 따르면, 중국과 미국의 AI 기술 격차가 놀랍게 줄어들고 있어요! 딥시크의 R1 모델이 큰 화제를 모은 가운데, 양국 간 최고 AI 모델의 성능 차이가 작년 1월 9.3%에서 올해 2월에는 단 1.7%로 좁혀졌답니다. 다양한 벤치마크에서 미국과 중국의 격차는 0.3~8.1%로 크게 감소했어요. 주목할 만한 AI 모델 수에서는 미국(40개)이 여전히 중국(15개)을 앞서지만, 작년보다 그 차이가 줄었고요. 한국은 주요 AI 모델 1개를 보유해 캐나다, 이스라엘, 사우디아라비아와 공동 4위를 차지했답니다. 마치 토끼와 거북이 이야기처럼, 미국이 앞서 있지만 중국이 빠르게 따라잡고 있는 모양새예요! -참고 뉴스
🎬 2분짜리 영상도 뚝딱! 빅테크들의 영상 AI 경쟁
아마존, 오픈AI, 구글, 메타가 영상 생성 AI 시장에서 치열한 경쟁을 벌이고 있어요! 아마존은 최대 2분 길이의 영상을 만들어주는 '노바 릴 1.1'을 업그레이드했고, 앞서 오픈AI의 '소라', 구글의 '비오 2', 메타의 '무비젠'도 출시됐답니다. 이런 도구들은 전자상거래, 광고, 영화 제작 등 다양한 분야에서 활용될 전망이에요. 영국의 신테시아, 미국의 피카, 런웨이 AI 등 스타트업들도 수억 달러의 투자를 유치하며 시장에 가세했고요. 마치 요리사들이 각자의 비법 소스로 맛있는 요리를 경쟁하듯, 빅테크들은 더 놀라운 영상 AI를 만들기 위해 총력을 다하고 있어요! 2030년까지 이 시장은 4배 이상 성장할 것으로 예상된답니다. -참고 뉴스
🌈 메타, '라마4' 공개하며 "AI에 정치적 편향 없앴어요!"
페이스북 모회사 메타가 최신 거대언어모델 '라마4'를 공개했어요! 텍스트, 비디오, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 처리하는 멀티모달 AI 시스템으로, 스카우트와 매버릭 두 가지 버전이 오픈소스로 제공된답니다. 메타는 AI의 정치적 편향성을 바로잡기 위해 노력했다고 강조했는데요, 주요 AI 모델들이 정치·사회 논쟁에서 좌파로 기울어지는 문제를 해결하려 했다고 해요. 마치 공정한 심판처럼 어느 쪽으로도 치우치지 않는 AI를 목표로 한 거죠! 한편 오픈AI는 GPT-5를, 구글은 제미나이 2.5를, 앤스로픽은 클로드 3.7을 공개하며 AI 성능 경쟁이 더욱 치열해지고 있어요. -참고 뉴스
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