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분야: 의료Suncture Healthcare MCP 서버 – AI 어시스턴트를 위한 의료 관련 도구 모음. 개인 맞춤 건강검진 권장, 약물 정보 조회, 질병 정보 검색, BMI 계산, 증상 분석 등 다양한 의료 기능을 제공한다glama.ai.Healthcare MCP 서버 – FDA 약물 데이터, PubMed 문헌 검색, Health.gov 건강 정보, 임상시험 기록, ICD-10 등 신뢰 가능한 의료 정보 출처를 조회할 수 있는 MCP 서버glama.ai.Emergency Medicare Planner MCP 서버 – Google 지도와 연동하여 응급 상황에서 주변 병원·진료소 위치를 검색하고, 환자 증상과 의료 요구도에 따라 적합한 시설을 매칭해주는 도구를 제공한다glama.ai.Google Clo..

개념적 차이 (목적 및 설계 철학)**Agent-to-Agent 프로토콜 (A2A)**는 구글이 제안한 개방형 표준으로, 서로 다른 AI 에이전트들이 **동등한 협업자(peer)**로서 직접 소통하고 업무를 분담할 수 있게 하는 데 초점을 맞추고 있습니다developers.googleblog.commedium.com. 예를 들어, 서로 다른 벤더나 프레임워크로 구축된 에이전트들도 공통 규칙에 따라 과제를 위임하고 결과를 조합하는 “수평적(interoperability)” 상호작용이 가능하도록 설계되었습니다medium.commedium.com. A2A의 철학은 AI 에이전트들 간의 팀워크를 통해 개별 에이전트 혼자 해결하기 어려운 복잡한 작업을 공동으로 처리하는 것입니다.반면 **Model Context ..

그림 1: Model Context Protocol(MCP) 클라이언트-서버 아키텍처 예시. 호스트 애플리케이션(예: Claude 데스크톱, IDE)이 MCP 클라이언트를 통해 여러 MCP 서버로부터 로컬/원격 데이터 소스에 안전하게 접근하는 모습이다.오늘날 Google, Microsoft, Amazon, Meta, OpenAI, Anthropic 등 빅테크와 AI 기업들은 AI 모델의 맥락(context) 연결과 모델 관리를 위한 플랫폼을 공개하고 있다. 특히 Anthropic이 주도한 MCP (Model Context Protocol) 표준이 업계에 확산되면서, 여러 기업이 이를 지원하거나 유사한 방식의 모델 관리 플랫폼을 제공하고 있다redhat.com. 아래 표는 각사의 MCP 서버 또는 이에 준..

단순히 MCP 서버와 클라이언트를 연동하는 것을 넘어, 실제 운영 환경에서 안정적이고 효율적으로 작동하는 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 고급 고려 사항들을 신중하게 다루어야 한다. 이러한 요소들은 초기 개발 단계에서는 간과되기 쉽지만, 장기적인 시스템의 품질과 유지보수성에 큰 영향을 미친다. "효율성"은 종종 이러한 다양한 요소들 간의 트레이드오프(trade-off) 결과로 나타난다. 예를 들어, 강력한 오류 처리 로직은 코드 복잡성을 다소 증가시키고 약간의 성능 오버헤드를 유발할 수 있지만, 시스템의 안정성을 크게 향상시켜 장기적으로는 더 효율적일 수 있다. 마찬가지로, 캐싱은 성능을 높이지만 데이터 일관성 문제를 야기할 수 있다. 개발자는 특정 사용 사례와 요구사항에 맞춰 이러한 트레이드오프를 ..

Google ADK를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고, 이 에이전트가 MCP 서버에 연결하여 외부 도구를 활용하도록 하는 것은 ADK의 강력한 기능 중 하나이다. 이를 통해 에이전트는 자체적으로 구현되지 않은 다양한 기능을 수행할 수 있게 된다.A. ADK 에이전트 기본 설정 (Basic ADK Agent Setup)LlmAgent 또는 AdkApp 초기화 (Initializing LlmAgent or AdkApp)ADK 에이전트를 만들기 위한 기본 클래스로 LlmAgent 또는 AdkApp을 사용할 수 있다.LlmAgent: 거대 언어 모델(LLM)을 핵심 추론 엔진으로 사용하는 단일 에이전트를 정의하는 데 적합하다. 일반적으로 모델, 에이전트 이름, 기본 지침(instruction), 그리고 사용할..

Google ADK 및 MCP 간략 소개 (Brief overview of Google ADK and MCP)Google의 Agent Development Kit (ADK)는 정교한 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템 구축 과정을 단순화하면서도 에이전트의 행동에 대한 정밀한 제어를 유지하도록 설계된 오픈소스 프레임워크이다. ADK는 개발자가 직관적인 코드로 AI 에이전트를 만들 수 있도록 지원하며, Google의 Gemini 모델 및 Vertex AI 플랫폼에 최적화되어 있지만, 개발자가 선호하는 다른 언어 모델이나 배포 환경과도 유연하게 연동될 수 있는 개방성을 지향한다. Model Context Protocol (MCP)은 거대 언어 모델(LLM)이 외부 애플리케이션, 데이터 소스, 그리고 ..

Sequential ThinkingAnthropic/스미서리 (참조 구현)복잡한 문제를 단계별 순차 추론으로 해결하도록 돕는 MCP 서버. LLM이 사고 과정을 구조화하여 동적으로 문제를 분석할 수 있음​github.com.Smithery 사용 5,550회 이상으로 최다 이용​github.com. 개발자 커뮤니티에서 대표적인 MCP 사례로 자주 언급되고, 관련 튜토리얼 영상도 활발합니다.WCGW (What Could Go Wrong)커뮤니티 (개발자 Aaman Rusia)로컬 셸 접근 및 코드 실행을 제공하는 MCP 에이전트. Claude나 ChatGPT 등에서 파일 시스템 작업과 코드 컴파일/실행을 자동화함​playbooks.com.Smithery 사용 4,920회 이상으로 상위권​github.com...

인간의 신체에 비유해보면, AI 에이전트의 툴(Tool)과 액추에이터(Actuator)를 좀 더 직관적으로 이해할 수 있습니다.1. AI 에이전트의 '두뇌'와 인간의 '뇌':인간의 뇌는 상황을 판단하고 계획을 세우며, 어떤 행동을 할지 결정합니다. 마찬가지로 AI 에이전트의 중심 모델(LLM 등)은 환경에서 얻은 정보(입력)를 바탕으로 "어떤 행동을 취할 것인지" 결정을 내립니다.2. AI 에이전트의 액추에이터(Actuator)와 인간의 근육·팔다리:인간은 뇌가 "손을 뻗어 문을 열어라"라고 판단하면, 실제 행동을 위해 근육이 수축하고 팔다리가 움직여 문손잡이를 잡고 돌립니다.이처럼 액추에이터는 뇌(에이전트의 결정 로직)에서 내려진 "행동 명령"을 실행하는 장치입니다. AI 에이전트 환경에서는 물리적 팔..