Go 기반 MCP 서버 구현 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 모델이 도구(Tools)와 데이터(Resources)에 접근할 수 있도록 하는 핵심 인프라입니다. 이 장에서는 프로덕션급 Go MCP 서버를 처음부터 구축하는 방법을 다룹니다. 왜 Go인가? Go 선택 이유: ├── 성능: 5,000+ req/sec 처리 ...

하이브리드 검색이란? 하이브리드 검색은 BM25 키워드 검색과 벡터 유사도 검색을 결합하여, 각각의 장점을 활용하고 단점을 보완하는 검색 방식입니다. 문제: 단일 검색 방식의 한계 벡터 검색만 사용할 때 실제 사례 - 금융 규제 문서 검색: 쿼리: "SEC Rule 10b-5 insider trading disclosure requirement...

MCP Tool이란? MCP Tool은 AI 에이전트가 실행할 수 있는 구조화된 함수입니다. JSON Schema로 입력을 정의하고, 실행 결과를 표준화된 형식으로 반환합니다. Tool의 구성 요소 MCP Tool ├── Definition (정의) │ ├── Name: 도구 이름 (고유 식별자) │ ├── Description: 도구 기...

Agent-to-Agent Protocol (A2A) 서버 A2A 서버는 AI 에이전트 간 비동기 협업을 가능하게 하는 인프라입니다. MCP가 동기식 도구 실행에 집중한다면, A2A는 장기 실행 태스크와 에이전트 간 통신에 최적화되어 있습니다. A2A vs MCP 비교 특성 A2A MCP ...

LangGraph 기반 워크플로우 복잡한 AI 태스크는 여러 단계로 나누어 순차적 또는 병렬로 실행해야 합니다. LangGraph는 상태 기반 그래프로 이러한 멀티스텝 워크플로우를 효과적으로 관리합니다. 왜 LangGraph인가? 특성 LangGraph LangChain 순수 Python...

Server-Sent Events (SSE) SSE는 서버에서 클라이언트로 실시간 데이터를 푸시하는 단방향 통신 프로토콜입니다. AI 에이전트의 진행 상황, 중간 결과, 스트리밍 응답을 실시간으로 전달하는 데 이상적입니다. SSE vs WebSocket vs Long Polling 특성 SSE We...

보안 아키텍처 개요 AI 에이전트 시스템은 민감한 데이터를 처리하므로 다층 보안 전략이 필수입니다. 인증(Authentication), 인가(Authorization), 데이터 보호, 감사(Audit)를 조합하여 포괄적인 보안을 구현합니다. 보안 계층 ┌─────────────────────────────────────┐ │ 1. 네트워크 보안...

개요 AI 시스템의 운영 비용은 예측하기 어렵고 빠르게 증가할 수 있습니다. 이 장에서는 LLM API 호출, 임베딩 생성, 토큰 사용량을 정밀하게 추적하고 제어하는 방법을 다룹니다. 왜 비용 추적이 중요한가? 일반적인 AI 프로젝트 비용 증가 패턴: 월 1일: $100 월 7일: $500 (5배 증가!) 월 14일: $2,000 (20배 증...