메모리허브

Serena MCP 종합 분석 보고서

Serena MCP는 Language Server Protocol을 활용하여 대규모 언어 모델을 고급 코딩 에이전트로 변환하는 혁신적인 오픈소스 툴킷으로, 무료로 제공되면서도 유료 도구들과 경쟁할 수 있는 강력한 기능을 제공한다. 2025년 4월에 출시된 이 도구는 코딩 보조 도구 시장에서 비용 효율성과 기술적 혁신성을 동시에 실현한 주목할 만한 성과다.핵심 기능과 특징Serena MCP의 가장 혁신적인 특징은 의미론적 코드 분석이다. 일반적인 텍스트 기반 코드 분석과 달리, Language Server Protocol(LSP)를 통해 심볼 레벨에서 코드를 이해하고 조작할 수 있다. 이는 IDE의 "정의로 이동", "참조 찾기" 같은 기능을 AI 에이전트가 직접 사용할 수 있게 해준다.주요 기능들:의미론..

Evidence-Based LLM Prompt Engineering Techniques

Chain-of-thought prompting and few-shot learning emerge as the most empirically validated techniques, with chain-of-thought showing up to 47% performance improvements on complex reasoning tasks and few-shot prompting delivering 20-50% accuracy gains on classification problems. Recent meta-analyses of 1,565 research papers reveal that automated prompt optimization now outperforms human prompt eng..

┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ Claude │ │ GitHub │ │ Slack │ │ 🤖 AI │ │ 📂 Data │ │ 💬 Chat │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ └───────────┬───────────┴───────────┬───────────┘ ..

Caffeine vs Ehcache vs Guava 🏆 🥈 🥉 .-------. .-------. .-------. | FAST |] | GOOD |] | OKAY |] | W-Tiny|] | LRU/LFU |] | LRU |] | LFU |] | FIFO |] | |] `-------' `-------' `-------' "우리 서비스에 어떤 캐시를 써야 할까?" 백엔드 개발자라면 누구나 한 번쯤 마주하는 질문입니다. 수많은 캐시 라이브러리 속에서 Ehcache, Guava Cache, 그리고 떠오르는 강자 Ca..

🤖 ╱───╲ │ AI │ 🧠 ← Delegation (위임) │ 4D │ 💬 ← Description (설명) │ ▼ │ 👁️ ← Discernment (분별) ╰───╯ ⚖️ ← Diligence (성실) │││ ╱╱╱╲╲╲ Human-AI "AI한테 물어봤는데 이상한 답변만 나와요...""ChatGPT가 거짓말하는 것 같아요...""AI 쓰면 일이 더 복잡해져요..." 혹시 이런 경험 있으신가요? 저도 그랬습니다. AI가 만능인 줄 알았는데, 막상 써보니 답답한 경우가 많았죠. 그런데 Anthropic의 4D Framework를 알게 된 후, AI와의 대화가 완전히 달라졌습니다. 이건 단순한 '프롬프트 팁'이 아닙니다. AI 시대를 ..

개발자들의 일상은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업들로 가득합니다. 코드 리팩토링, 버그 수정, 테스트 작성, 문서화... 이런 작업들을 AI가 대신해준다면 어떨까요? Anthropic의 Claude Code는 바로 이런 꿈을 현실로 만들어주는 혁신적인 도구입니다.Claude Code란?Claude Code는 개발자가 터미널에서 직접 코딩 작업을 Claude에게 위임할 수 있는 도구입니다. 일반적인 AI 챗봇과 달리, Claude Code는 여러분의 실제 코드베이스를 이해하고 직접 수정할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.주요 활용 시나리오1. 새로운 코드베이스 빠르게 이해하기신규 프로젝트에 투입되었을 때, 방대한 코드베이스를 파악하는 것은 큰 도전입니다. Claude Code를 활용하면:# 프로젝트 ..

여러분, AI에게 뭔가를 부탁했는데 전혀 엉뚱한 답변을 받아본 적 있으신가요? 😅 마치 새로 온 인턴에게 일을 시켰는데, 완전히 다른 걸 해온 것처럼 말이죠. 오늘은 이런 일이 왜 일어나는지, 그리고 어떻게 하면 AI와 완벽하게 소통할 수 있는지 알아보겠습니다!등장 배경초기 AI 시대에는 단순한 키워드 중심의 검색이나 명령어 방식으로 소통했습니다. 하지만 GPT, Claude, Gemini 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 등장하면서 상황이 완전히 바뀌었죠. 이제는 자연어로 대화하듯 소통할 수 있게 되었지만, 동시에 새로운 문제가 생겼습니다. LLM 시대가 해결해야 했던 문제들:모호한 지시의 문제: "좋은 글 써줘"라고 하면 AI는 무엇이 '좋은'지 어떻게 알까요?맥락 부족의 문제: AI는 여러분이 누..

AI 모델을 학습시키다 보면 이상한 경험을 하신 적 있으신가요? 분명 학습 데이터에 없는 내용인데 모델이 그럴듯하게 지어내서 답하는 경우 말이죠. 마치 시험 문제를 모르는 학생이 아는 척하며 답을 지어내는 것처럼요! 😅이런 현상을 우리는 Hallucination(환각)이라고 부릅니다. 최근 연구에 따르면 공개된 LLM들의 hallucination 발생률은 약 3~16%에 달한다고 합니다. 특히 작은 모델을 fine-tuning할 때 이 문제가 더 심각해질 수 있어요.등장 배경과거의 접근 방식 vs 현재의 도전 과제과거 (Pre-LLM 시대)규칙 기반 시스템: 정해진 패턴만 출력단순 분류 모델: Yes/No 같은 제한된 답변만 생성Hallucination? 애초에 창의적인 답변 자체가 불가능했죠!현재 (..

여러분은 AI 코딩 도구를 사용하면서 "어? 왜 갑자기 엉뚱한 코드를 생성하지?"라고 느낀 적이 있나요? 마치 우리가 긴 회의록을 읽다가 중요한 부분을 놓치는 것처럼, AI도 너무 많은 정보 속에서 길을 잃곤 합니다. 오늘은 이런 문제를 해결하는 혁신적인 기술, Context Compression에 대해 알아보겠습니다!등장 배경과거: 단순 자동완성의 시대 🔙초기 AI 코딩 도구들은 GitHub Copilot의 초기 버전처럼 단순한 자동완성 기능에 머물렀습니다. 개발자가 코드를 작성하면 다음에 올 몇 줄을 예측하는 수준이었죠.현재: Agentic Coding의 등장 🤖2025년 현재, Cursor, Windsurf, Cline 같은 도구들은 완전히 다른 차원으로 진화했습니다. 이들은 단순히 코드를 완성..

🏆 Industry-Standard ReAct Agent Frameworks1. LangChain/LangGraph (Most Mature & Compatible)LangChain provides built-in ReAct support through the create_react_agent function, making it the most straightforward choice for ReAct implementation.Quick Implementation:from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutorfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_community.tools imp..