LLM, MCP, RAG, 바이브 코딩 실전 가이드.
바이브 코딩에서 많이 활용되는 MCP 서버 10가지를 실무 활용도, 범용성, 개발 작업 연관성, AI 코딩 도구 호환성 기준으로 정리했습니다. Filesystem, GitHub, Playwright, Context7, Supabase, PostgreSQL, Fetch, Git, Memory, Docker MCP의 역할과 활용 예시, 추천 조합, 설치 순서, 보안 주의사항을 함께 다룹니다.
Anthropic Mythos의 개념, 등장 배경, 핵심 특징, 보안·정부·기업 활용 사례, 접근 제한 논란, 국가안보와 수출 통제 이슈, 산업계 반응과 향후 변화를 정리했습니다.
AI Agent 하네스 엔지니어링의 개념, 등장 배경, 핵심 구성요소, 아키텍처, 산업별 활용 사례와 미래 전망을 정리했습니다.
Claude AI의 모델 종류, 설치 방법, Claude Desktop과 Claude Code 사용법, MCP 연동, 실무 활용 사례, 요금제 비교를 정리했습니다.
Cursor의 개념, 등장 배경, 주요 기능, 다운로드와 설치 방법, 초기 설정, AI Chat, Agent, Composer, MCP 연동, 바이브코딩 활용법, 요금제와 VS Code 비교를 정리했습니다.
Google Colab의 개념, 등장 배경, Notebook·Cell·Runtime 구조, 시작 방법, 주요 기능, 요금제, 실무 활용 사례, AI·데이터 분석 예제, 장단점, Jupyter Notebook 비교, 활용 팁과 향후 전망을 정리했습니다.
OpenAI LLM의 개념, 주요 모델 라인업, 추론·속도·코딩·멀티모달·Agent 성능 비교, 콘텐츠 제작·개발·RAG·고객지원·데이터 분석·보안 분야별 추천 모델과 실무 아키텍처, 비용·보안·평가 기준을 정리했습니다.
MCP의 개념과 핵심 구성요소, 파일 시스템·GitHub·Database·Web·API·RAG·업무 자동화 MCP 종류, AI Agent별 활용법, 보안 주의사항, 실무 추천 조합과 IP Intelligence 환경 적용 구조를 정리했습니다.
OpenAI Codex와 Codex CLI의 차이, 설치 방법, 로그인, 기본 사용법, 바이브코딩 활용 패턴, MCP 연동, 주의사항, 실무 프롬프트와 워크플로를 정리했습니다.