숲성

이번 포스팅에서는 AI 코딩 어시스턴트인 클로드 코드(Claude Code)의 설치 방법부터, 애플리케이션과 AI를 연결하는 프로토콜인 Smithery의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대해 알아봅니다. 또한 Smithery 웹사이트에서 특정 MCP를 검색하는 방법과, 클로드 코드를 활용하여 이러한 MCP를 실제 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지 그 가능성을 탐색해 봅니다. ## 클로드 코드(Claude Code)란 무엇일까요? 클로드 코드는 Anthropic에서 개발한 강력한 AI 코딩 보조 도구입니다. 단순한 코드 자동 완성을 넘어, 개발자의 의도를 파악하고 복잡한 코드 구조를 제안하며, 실시간으로 버그를 찾아 수정하는 등 개발 프로세스 전반에 걸쳐 지능적인 도움을 제공합니다. 마치 숙련된 프로그래머와 페어 프로그래밍을 하는 것과 같은 경험을 선사하죠. ## 클로드 코드 설치: 3단계로 끝내기 클로드 코드를 시작하는 방법은 매우 간단합니다. ### 1단계: 사전 준비 (Node.js 설치) 클로드 코드는 Node.js(버전 18 이상) 환경에서 실행됩니다. 먼저 컴퓨터에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하고, 없다면 [공식 웹사이트](https://nodejs.org/)에서 다운로드하여 설치해주세요. ### 2단계: Claude Code CLI 설치 터미널(Windows 사용자는 WSL 또는 Git Bash 권장)을 열고 다음 명령어를 입력하여 클로드 코드 CLI(Command-Line Interface)를 전역으로 설치합니다. ```sh npm install -g @anthropic-ai/claude-code ``` ### 3단계: 인증 및 IDE 연동 설치가 완료되면, 여러분의 프로젝트 폴더로 이동하여 터미널에 `claude` 라고 입력하세요. 처음 실행 시 Anthropic 계정으로 로그인하고 CLI를 인증하는 과정이 진행됩니다. 이후 VS Code나 JetBrains IDE(IntelliJ, PyCharm 등)...

Kiro 설치 및 Cursor AI와의 비교에 대해 요약해 드리겠습니다. Kiro 설치: 영상에 따르면 Kiro는 현재 프리뷰 기간이라 누구나 무료로 사용할 수 있습니다. 설치 과정 자체에 대한 자세한 설명은 없지만, "키로를 설치하면 나오는 화면입니다"라는 언급으로 보아 일반적인 소프트웨어 설치 과정과 유사할 것으로 예상됩니다. kiro.dev 웹사이트에서 다운로드하여 설치할 수 있습니다. Kiro와 Cursor AI의 차이점: Kiro는 크게 두 가지 모드를 제공하며, 이 부분이 Cursor AI와의 주요 차이점입니다. 1. Vibe Mode (바이브 모드): Cursor AI와 유사하게 사용자가 요청을 입력하면 AI가 즉시 코드를 생성해 줍니다. 코드 생성 후 사용자가 `Accept` 버튼을 누를 필요 없이 자동으로 적용됩니다. (원치 않으면 `Revert` 가능) 빠른 코드 생성이 가능하지만, 복잡한 프로젝트의 경우 의도와 다른 결과물이 나오거나 유지보수가 어려운 코드가 생성될 수 있습니다. 2. Spec Mode (스펙 모드): Kiro의 핵심적인 차별점입니다. 사용자가 요청을 입력하면 AI가 바로 코드를 생성하는 대신, 요구사항 정의 -> 디자인 -> 태스크 리스트 작성 의 단계를 거쳐 체계적으로 개발을 진행합니다. 요구사항 정의 (`requirements.md`): 사용자의 요청을 바탕으로 AI가 상세한 요구사항 문서를 작성합니다. 이 문서를 통해 사용자는 프로그램이 어떻게 동작할지 미리 상상하고, 필요한 경우 수정할 수 있습니다. 디자인 (`design.md`): 요구사항을 기반으로 프로그램의 아키텍처, 기술 스택, 컴포넌트, 인터페이스 설계 등을 문서화합니다. UI/UX 디자인까지 미리 시각적으로 확인할 수 있어 개발 전에 구체적인 그림을 그릴 수 있습니다. 태스크 리스트 (`tasks.md`): 디자인 문서를 바탕으로 구현에 필요한 세부 태스크들을 목록화합니다. 각 태스크는 사용자가 직접 `Start Tas...

"커서, 아직도 깜빡이는 막대기로만 보이시나요? 단순한 입력 위치라고 생각하시나요?" 많은 개발자가 이런 질문에 고개를 갸웃할 겁니다. 하지만, 이 작은 막대기가 AI와 만나면 이야기가 달라집니다. 코딩의 미래를 바꿀 핵심 파트너가 됩니다. 이 글에서 그 비밀을 알려드릴게요. 저는 수년간 IT 기술의 최전선에서 수많은 프로젝트를 경험하며, 변화의 흐름을 직접 목격해왔습니다. 특히 코딩과 AI의 융합은 제게 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. 이 분야에서 쌓아온 깊이 있는 지식과 실질적인 경험을 바탕으로, 여러분께 가장 유용하고 통찰력 있는 정보를 전달해 드리고자 합니다. ### 커서의 진화: 단순 입력에서 지능형 비서로 과거 커서는 단순히 텍스트를 입력하는 위치를 나타냈습니다. 하지만 AI 시대에 커서는 진화했습니다. 이제 개발자의 지능형 비서 역할을 합니다. 코딩 생산성을 혁신하는 핵심 도구입니다. AI 기반 커서는 개발자의 의도를 파악합니다. 실시간으로 코드를 분석합니다. 다음에 올 코드를 예측합니다. 마치 개발자의 생각을 읽는 듯합니다. ### AI 커서의 핵심 기능: 생산성 극대화 AI 커서는 다양한 기능을 제공합니다. 첫째, 코드 자동 완성 및 제안 입니다. AI는 문맥을 이해하고 코드를 제안합니다. 타이핑 시간을 줄이고 오타를 방지합니다. 둘째, 실시간 오류 감지 및 수정 입니다. 코드를 작성하는 즉시 오류를 식별합니다. 수정 방안까지 제안하여 디버깅을 돕습니다. 코드의 안정성을 높이는 데 기여합니다. 셋째, 코드 리팩토링 및 최적화 입니다. 비효율적인 코드 패턴을 찾아냅니다. 더 효율적인 코드로 리팩토링을 제안합니다. 코드 성능과 유지보수성을 개선합니다. 넷째, 문맥 기반 도움말 입니다. 함수나 클래스 위에 커서를 올리면 작동합니다. 관련 문서, 사용 예시를 즉시 제공합니다. 개발자가 문서를 찾아보는 수고를 덜어줍니다. ### 바이브 코딩과 ...

"밤샘 코딩, 끝없는 디버깅, 혹시 아직도 이런 악몽에 시달리시나요?" 많은 개발자가 이런 고민을 합니다. 복잡한 코드 앞에서 한숨 쉬는 건 흔한 일이죠. 코딩은 때론 우리를 지치게 만듭니다. 하지만, 코딩이 '직감과 느낌' 만으로도 가능해진다면요? 마치 음악 만들듯, 그림 그리듯. 자유롭게 아이디어 펼칠 수 있다면요? 이 글에서 그 해답을 알려드릴게요. ## 바이브 코딩이란? 최근, 안드레이 카파시가 새 개념을 제시했습니다. 바로 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 입니다. AI 도움으로 코드를 쓰는 새 방식이죠. 개발자는 자연어로 AI에게 설명합니다. AI가 코드를 생성하는 방식입니다. 이 방식은 엄밀한 계획보다 직감에 의존합니다. 개발자는 AI와 프롬프트로 소통합니다. 코드를 가이드하는 역할을 합니다. 새 아이디어를 빠르게 시험할 수 있습니다. 프로그래밍 초보도 쉽게 접근 가능합니다. 바이브 코딩은 'AI와 즉흥 연주' 같습니다. 개발자는 지휘자처럼 AI를 이끌죠. AI는 방대한 지식으로 코드를 만듭니다. 이는 코딩의 본질을 바꿀 잠재력을 가졌습니다. ## 바이브 코딩의 명과 암 바이브 코딩은 놀라운 장점을 가졌습니다. 아이디어 빠르게 구현 이 가능합니다. 복잡한 설계 없이도 코드를 만듭니다. 진입 장벽 낮추기 에도 효과적입니다. 자연어만으로 기능 구현이 가능합니다. 생산성 극대화 도 기대할 수 있습니다. AI가 반복 작업을 처리해 핵심 업무에 집중합니다. 하지만 장점만 있는 건 아닙니다. AI가 만든 코드 품질은 중요합니다. 보안이나 유지보수도 고려해야 합니다. 비야네 스트로스트룹 같은 전문가는 우려합니다. AI가 잘못된 코드를 학습할 수 있죠. 개발자가 생각 없이 코딩할 수도 있습니다. 이러한 한계점들을 명확히 인지해야 합니다. ## 바이브 코딩, 어떻게 활용할까? 바이브 코딩은 다양한...

## 2025년 하반기, 기술의 패러다임을 바꿀 ‘에이전틱 AI’가 온다 2025년 하반기 기술 트렌드의 핵심은 단연 에이전틱 AI(Agentic AI) 입니다. 이는 단순히 명령에 따라 결과물을 생성하던 기존의 생성형 AI를 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 자율적으로 복잡한 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트’의 등장을 의미합니다. 가트너는 2028년까지 일상적인 업무 결정의 15% 이상이 에이전틱 AI에 의해 이루어질 것이라고 전망하며, 이 기술이 가져올 거대한 변화를 예고했습니다. ### AI, 이제는 ‘생각’하고 ‘행동’한다 에이전틱 AI는 주어진 데이터를 학습하여 패턴을 찾는 것을 넘어, 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 문제 해결 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, “이번 주말 부산 여행 계획 좀 짜줘”라고 말하면, 항공편과 숙소를 예약하고, 맛집을 찾아 동선을 짜는 등 모든 과정을 알아서 처리해 주는 개인 비서의 역할을 수행할 수 있게 됩니다. ### 소형언어모델(SLM)과 엣지 AI의 확산 이러한 AI 에이전트의 확산은 소형언어모델(SLM, Micro LLMs) 의 발전 덕분입니다. 거대언어모델(LLM)을 특정 작업에 맞게 경량화한 SLM은 스마트폰과 같은 개인 기기에서도 고도화된 AI 기능을 구현할 수 있게 합니다. 이는 곧, 언제 어디서나 AI 비서의 도움을 받을 수 있는 엣지 AI 시대가 열린다는 것을 의미합니다. ### 기술의 발전, 그리고 우리의 과제 물론, 에이전틱 AI의 등장은 해결해야 할 과제도 함께 제시합니다. AI가 생성하는 정보의 신뢰성을 확보하고, 딥페이크와 같은 부작용을 방지하기 위한 AI 거버넌스 및 보안 기술의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 기술의 혜택을 온전히 누리기 위해서는, 기술 발전에 대한 지속적인 관심과 함께 윤리적이고 책임감 있는 활용 방안에 대한 사회적 논의가 반드시 필요합니다. ### 결론: AI 에이전트가 열어갈 새로운 미래 2025년 하반기는...

## 하나금융경영연구소의 '대한민국 금융소비자 보고서 2023' 분석: 당신의 금융 생활은 안녕하신가요? 하나금융경영연구소에서 발표한 '대한민국 금융소비자 보고서 2023'은 현재를 살아가는 우리들의 금융 생활에 대한 흥미로운 사실들을 보여줍니다. 이 보고서의 핵심 내용을 통해 우리의 금융 습관을 되돌아보고, 더 나은 미래를 위한 팁을 얻어 가세요. ### 1. 여전히 중요한 '주거래은행' 보고서에 따르면, 대부분의 사람들은 여전히 하나의 주거래은행에 높은 의존도 를 보이고 있습니다. 금융소비자는 자신의 거래 규모와 빈도를 고려하여, 주거래은행 한 곳에 60% 이상의 중요도 를 두고 있다고 합니다. 이는 익숙함과 편리함이 은행 선택에 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다. ### 2. 빠듯한 살림, 부족한 저축 여력 안타깝게도 많은 이들이 저축에 어려움을 겪고 있습니다. 소득에서 월세, 공과금 등 고정 지출을 제외하고 나면, 저축할 수 있는 돈은 소득의 1/3에도 미치지 못하는 것 으로 나타났습니다. 심지어 금융소비자의 13%는 소득보다 지출이 더 커 사실상 저축이 불가능한 상태라고 합니다. 이는 고물가 시대에 가계의 재정 압박이 얼마나 심각한지를 보여주는 대목입니다. ### 3. 디지털 자산관리, 기대는 크지만 현실은... 우리는 스마트폰 앱으로 카드 내역을 확인하고, 앱테크로 소소한 포인트를 모으는 등 디지털 금융에 익숙해져 있습니다. 하지만 보고서는 우리가 진정으로 원하는 것은 단순한 조회를 넘어선다 고 말합니다. 소비자들은 투자상품 추천, 절세 전략, 맞춤형 포트폴리오 관리 등 실질적인 자산 증식에 도움이 되는 적극적인 디지털 자산관리 서비스를 기대하고 있습니다. ### 결론: 절약과 스마트한 관리가 핵심 보고서는 2024년에는 경기 둔화의 영향으로 안전하고 절약 지향적인 금융 소비 가 주를 이룰 것이라고 전망했습니다. 이러한 시기일수록, 자신의 소비 습관을 꼼꼼히 점검하고, 주...

2025년 금융 시장을 뒤흔들 3가지 거대 트렌드: AI, 지속가능성, 그리고 탈중앙화 2025년 금융 시장은 기술 혁신과 사회적 가치 변화의 물결 속에서 거대한 전환점을 맞이하고 있습니다. 과거의 금융 공식이 더 이상 통하지 않는 시대, 투자자와 소비자 모두 새로운 시대의 흐름을 읽고 미래를 준비해야 합니다. 본 포스트에서는 2025년 금융의 미래를 정의할 세 가지 핵심 트렌드 - 인공지능(AI) , 지속가능 금융(Sustainable Finance) , 그리고 탈중앙화 금융(DeFi) - 를 심도 있게 분석하고, 이것이 우리의 자산과 투자 전략에 어떤 의미를 가지는지 알아보겠습니다. 1. 금융의 뉴런, AI: 단순 자동화를 넘어 지능형 파트너로 2025년, 인공지능은 더 이상 금융 산업의 선택지가 아닌 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 단순 반복 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 이제 AI는 리스크 관리, 고객 경험, 투자 전략 수립 등 금융의 모든 영역에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 구글 클라우드(Google Cloud)에 따르면, 금융 서비스 분야의 AI는 비용 절감, 운영 민첩성 확보, 그리고 새로운 시장 기회 포착 을 위한 핵심 도구로 인식되고 있습니다. Citizens의 보고서 역시 2025년에는 기업의 재무 책임자(CFO)가 AI 전략 수립 및 실행에 있어 핵심적인 역할을 맡게 될 것이라고 예측하며, AI가 단순한 미래 기술이 아닌 운영 효율성을 극대화하는 핵심 동력 임을 강조합니다. 그렇다면 AI는 구체적으로 어떻게 금융을 바꾸고 있을까요? **초개인화 금융 서비스:** AI 챗봇과 비서는 자연어 처리 기술을 통해 고객에게 24시간 맞춤형 금융 상담과 자산 관리 서비스를 제공합니다. (Built In) **정교한 리스크 관리:** AI는 방대한 데이터를 분석하여 잠재적인 금융 리스크를 조기에 발견하고, 사기 거래를 실시간으로 탐지하여 금융 시스템의 안정성을 높입니다. **데이터 기반 투자 결정:** NVIDIA의 보고서에...