메모리허브

요즘 AI 정말 똑똑하죠? 그런데 가끔은 AI가 자기만의 세상에 갇혀 있는 것처럼 느껴질 때가 있어요. 예를 들어 AI 챗봇에게 "오늘 내 일정 알려줘"라고 물어도, 챗봇이 내 캘린더 앱에 직접 접근할 수 없으면 대답을 못 하죠. 😅 마치 외국어를 전혀 못하는 천재 과학자 같달까요?이런 AI의 '소통 문제'를 해결하기 위해 앤트로픽(Anthropic)이라는 회사가 MCP(Model Context Protocol)라는 멋진 해결책을 내놓았습니다. MCP는 AI가 다양한 외부 도구나 데이터와 자유롭게 소통할 수 있도록 도와주는 '만능 소통 도우미' 또는 'AI 세계의 표준 USB 포트'라고 생각하면 이해하기 쉬울 거예요! 🔌왜 필요했을까요? 🤔 (등장 배경)예전에는 AI를 외부 서비스(슬랙, 데이터베이..

Google DeepMind가 발표한 Gemini 2.5 Pro는 응답하기 전에 사고 과정을 거치는 "생각하는 모델"입니다. 추론 능력, 코딩 성능, 멀티모달 처리에서 뛰어난 성능을 보이며, 현재 Google AI Studio와 Gemini Advanced에서 사용 가능합니다.소개인공지능이 어떻게 "생각"할까요? 🤔 Google DeepMind가 2025년 3월 25일(한국 3월26일)에 발표한 Gemini 2.5 Pro는 이 질문에 대한 흥미로운 답변을 제시합니다. 이 모델은 단순히 정보를 분류하고 예측하는 것을 넘어 실제로 사고 과정을 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있는 "생각하는 모델(Thinking Model)"입니다.여러분이 복잡한 수학 문제를 풀 때를 상상해보세요. 바로 답을 내리기보다 문제..

여러분은 AI 챗봇과 대화할 때 이전 대화를 얼마나 잘 기억하는지 의문을 가져본 적이 있나요? 혹은 긴 문서를 AI에게 분석해달라고 했는데 "너무 길어서 처리할 수 없어요"라는 답변을 받은 적은 없으신가요? 이것은 모두 AI 모델의 '컨텍스트 길이(Context Length)'와 관련이 있습니다. 📏인간의 기억력에 비유하자면:일반 사람이 한 번에 기억할 수 있는 정보의 양은 제한되어 있습니다 (전화번호 7자리 정도)AI 모델의 컨텍스트 길이는 한 번에 '기억'하고 처리할 수 있는 텍스트의 양입니다이 '기억 용량'이 클수록 더 복잡한 작업과 긴 대화가 가능해집니다왜 필요한가? 🤔컨텍스트 길이가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:정보 단절 문제: 긴 대화에서 초반 내용을 잊어버리는 문제 해결대규모 문서 ..

여러분은 논문을 쓸 때 인용문헌을 꼼꼼히 달아본 경험이 있으실 겁니다. 마치 학술 논문의 참고문헌처럼, AI도 자신의 답변에 대한 '출처'를 제시할 수 있다면 얼마나 신뢰할 수 있을까요? 🤔 Anthropic이 새롭게 선보인 Citations API는 바로 이런 필요성에 응답합니다.AI가 제공하는 정보의 출처를 정확히 알고 싶으신가요?문서 기반 AI 응답의 신뢰성을 높이고 싶으신가요?할루시네이션(환각) 문제 없이 정확한 AI 응답을 원하시나요?왜 필요한가?Citations API가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:AI 응답의 출처 검증 어려움: AI가 어디서 정보를 가져왔는지 알 수 없어 신뢰하기 어려웠습니다.복잡한 프롬프트 엔지니어링 필요: 기존에는 AI에게 출처를 인용하도록 하려면 복잡한 프롬프트..

여러분은 복잡한 문제를 풀 때 어떻게 하시나요? 아마도 종이에 생각을 적거나, 단계별로 메모를 하거나, 문제를 작은 부분으로 나누어 생각하실 겁니다. 🤔 이런 '생각하는 공간'이 없다면 어떨까요?Anthropic이 개발한 'Think' 도구는 바로 이런 개념에서 출발했습니다. AI 비서 Claude에게 생각을 정리하고 구조화할 수 있는 전용 공간을 제공함으로써 복잡한 문제 해결 능력을 크게 향상시키는 도구입니다.마치 여러분이 복잡한 수학 문제를 풀 때 풀이 과정을 적어가는 것과 같습니다AI가 문제 해결 과정에서 자신의 사고를 정리하고 검증할 수 있는 '메모장' 역할을 합니다왜 필요한가? 🤷‍♀️Claude의 'Think' 도구가 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:도구 출력 분석 어려움: Claude가..

Vibe Coding은 개발자가 코드 구현보다 의도와 설계에 집중하는 새로운 프로그래밍 패러다임입니다. LangGraph, llms.txt, MCP를 결합하면 AI 기반 애플리케이션 개발이 직관적이고 효율적으로 변화합니다. 이 접근 방식은 개발 시간을 단축하고 복잡한 에이전트 시스템 구축을 단순화합니다.여러분은 요리 레시피를 AI에게 설명하는 것을 상상해보세요. 세세한 측정값과 절차를 일일이 나열하는 대신, 어떤 맛과 질감을 원하는지 설명하면 AI가 알아서 자세한 레시피를 작성해주는 것처럼, Vibe Coding은 개발자가 원하는 기능과 목적을 높은 수준에서 설명하면 AI가 실제 코드 구현을 담당하는 방식입니다.개발자는 "무엇을" 원하는지에 집중하고, AI는 "어떻게" 구현할지를 결정합니다직관적인 자연어..

맥 환경에서 Claude Desktop 애플리케이션의 Brave Search MCP 서버가 작동하지 않는 문제를 해결하는 방법에 대해 알려드리겠습니다.MCP 서버와 Brave Search가 뭔가요? 🤔MCP(Model Context Protocol) 서버는 Claude AI가 외부 도구와 통신할 수 있게 해주는 인터페이스입니다.마치 Claude가 인터넷을 탐색할 수 있는 눈을 갖게 해주는 것과 같아요!Brave Search MCP는 Claude가 웹에서 최신 정보를 검색할 수 있게 해줍니다.이 기능이 없으면 Claude는 자신의 학습 데이터로만 답변해야 합니다.문제의 원인은 무엇인가요? 🧐Mac에서 Brave Search MCP 서버가 작동하지 않는 주요 원인들:Node.js 환경 문제Claude D..

안녕하세요! 오늘은 인공지능의 핵심 모델들이 어떻게 진화해왔는지, RNN부터 트랜스포머, 그리고 현재의 LLM까지 그 역사를 알기 쉽게 설명해 드리려고 합니다.RNN(Recurrent Neural Network)이란? 🔄RNN은 마치 여러분이 책을 읽을 때와 비슷합니다.문장을 읽을 때 이전 단어들을 기억하며 의미를 이해하죠?RNN도 이전 데이터를 '기억'하면서 현재 데이터를 처리합니다!RNN의 핵심 개념정보가 순환한다 → 이전 정보를 기억한다 → 시퀀스 데이터를 처리할 수 있다 RNN은 간단히 말해 '순환하는 신경망'입니다. 일반 신경망과 달리 자기 자신에게 정보를 전달하는 특별한 구조를 가지고 있어요.작동 방식 💻입력 데이터(x)가 들어옵니다.이전 상태(h_t-1)와 현재 입력(x_t)을 결합합니다..

안녕하세요! 오늘은 프로그래밍 세계에 혁명을 일으키고 있는 'Vibe Coding'에 대해 알아보려고 합니다. 코딩이 어렵고 진입장벽이 높다고 생각하셨나요? AI와 함께라면 마법처럼 코드가 완성되는 경험을 할 수 있답니다!Vibe Coding이 뭔가요? 🤔여러분이 친구에게 원하는 것을 설명하면 친구가 대신 해주는 상황을 상상해보세요."나 오늘 피자가 먹고 싶은데, 토마토 소스에 모짜렐라 치즈, 버섯이랑 페퍼로니 올린 거 만들어줄래?"그러면 친구가 여러분의 말을 듣고 맛있는 피자를 만들어 줍니다.Vibe Coding이 바로 이런 방식으로 작동합니다!개발자(또는 비개발자)가 원하는 기능을 자연어로 설명하면AI가 그 설명을 이해하고 실제 코드로 변환해 주는 마법 ✨Andrej Karpathy(전 테슬라 AI..

1. Ollama 소개Ollama는 자체 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬로 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. Llama 3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 2 등의 모델을 복잡한 인프라 설정 없이 다운로드, 설정 및 상호작용할 수 있는 과정을 단순화합니다.Ollama의 주요 기능:로컬 머신에서 완전히 오프라인으로 LLM 실행간단한 명령줄 인터페이스애플리케이션과의 통합을 위한 RESTful APICPU 및 GPU 가속 지원모델 관리(다운로드, 실행, 생성, 삭제)2. 시스템 요구 사항Ollama를 설치하기 전에 시스템이 다음 최소 요구 사항을 충족하는지 확인하세요:최소 요구 사항:운영 체제: macOS, Linux 또는 WindowsRAM: 최소 8GB(대형 ..