MCP 72
- OpenAI Agents API, AI에게 일 시키는 앱 만들기가 달라집니다
- MCP 서버 만들기 가이드: Python과 Java로 구현하는 연동 환경
- Anthropic, Claude와 실물 로봇 연결하는 Model Hardware Standard 리서치 프리뷰 공개
- 클로드(Claude) 사용법: 프로젝트, PDF, Artifacts, Skills 실전 가이드
- DeepSeek Harness: 모든 기능이 플러그인인 AI 에이전트 실행 환경의 설계와 동작 원리
- Firecrawl: 웹사이트를 LLM 전용 마크다운 데이터로 변환하는 오픈소스 웹 스크래퍼
- holaOS: Claude Code와 Codex를 하나의 공유 메모리로 연결하는 통합 AI 에이전트 워크스페이스
- PraisonAI: YAML과 파이썬 코드로 구축하는 자율형 멀티 AI 에이전트 오케스트레이션
- prime-agent: 지속형 파이썬 커널과 재귀적 서브에이전트로 구축하는 자가개선 AI 코딩 하네스
- Block의 Buzz: 인간과 AI 에이전트가 Cryptographic Identity로 협업하는 하이브마인드 워크스페이스
- LiveKit Agents: 초저지연 실시간 음성 AI 에이전트를 위한 오픈소스 프레임워크
- Openwork: 내 컴퓨터에서 50개 이상의 LLM으로 자유롭게 일하는 오픈소스 AI 동료
- Model Context Protocol 2026-07-28 규격 발표, 무상태 HTTP 구조 변경과 영향 정리
- code-graph-rag: AI 코딩 에이전트가 대규모 코드베이스의 구조와 맥락을 잃지 않는 방법
- OpenCut 아키텍처 가이드: AI가 영상을 편집하고 코드가 타임라인을 제어하는 방법
- A2A(Agent2Agent) 프로토콜: 서로 다른 AI 에이전트가 대화하고 협력하는 표준 규격
- xai-org/grok-build: 100만 줄의 Rust 코드로 구현된 터미널 AI 에이전트의 모든 것
- AstrBot: 단일 코드베이스로 모든 메신저에 똑똑한 AI 에이전트를 배포하는 방법
- Wigolo: AI 코딩 에이전트에게 무제한 로컬 웹 검색과 크롤링 능력을 달아주는 법
- Model Context Protocol: AI 에이전트가 외부 데이터와 소통하는 범용 인터페이스 작동 원리
- code-review-graph 심층 분석: AI 코딩 에이전트가 코드를 정확히 기억하는 원리
- 메타의 1만 3천 개 앱을 지탱하는 AI 네이티브 디자인 시스템: Astryx 원리와 활용법
- DesktopCommanderMCP: AI 에이전트에게 실제 터미널과 파일 시스템 제어권을 부여하는 방법
- OpenOSINT: AI와 결합된 차세대 오픈소스 정보 수집 에이전트의 작동 원리와 실전 활용법
- Qwen Code: 코드베이스 메모리와 MCP로 터미널에 구현한 완전 무료 AI 에이전트
- headroom: AI 코딩 에이전트의 컨텍스트 한계를 넘는 압축 기술
- openai/codex-plugin-cc: Claude Code와 Codex가 하나의 에디터에서 만났을 때 일어나는 일
- codebase-memory-mcp: AI 코딩 에이전트가 코드를 진짜로 기억하는 법
- CodeGraph가 grep보다 나을 때: 함수 영향 범위와 오래된 그래프를 구분하는 법
- claude-plugins-official을 팀에 깔아도 될까: LSP 검증과 실행 권한의 경계
- Chrome DevTools MCP에 로그인 브라우저를 연결해도 될까: DOM, Network, Cookie 노출
- Agentic Inbox가 Gmail Polling을 대체할까: Durable Object, SQLite의 상태 경계
- Claude for Legal이 법률 환각을 끝낼까: 출처, 권한, 승인 설계
- API가 50개라면 모두 LLM에 줄까: 스킬 레지스트리 설계
- LangBot으로 여러 메신저를 함께 운영해도 될까: 이벤트, 세션, Rate Limit 설계
- n8n-mcp가 접착제 코드를 없앨까: 도구 노출, 권한, 승인 설계
- WeKnora가 표, 수식 PDF RAG에 맞을까: 파싱, Hybrid Retrieval 검증
- agentmemory를 붙이면 AI가 어제를 기억할까: 검색, 삭제, 오염 테스트
- DeepSeek-TUI 16K Star, V4 주장은 확인됐나: 저장소 정체와 Shell 권한 감사
- 금융 API를 MCP로 감싸면 규제, 권한 문제가 끝날까? 현실적인 경계
- LLM 작업 하나에 LangChain이 꼭 필요할까? Axe 12MB CLI의 경계
- AI 에이전트가 DB, Auth를 직접 만들게 해도 될까? InsForge 권한 경계
- AI 에이전트 로그가 컨텍스트를 다 먹는다면? Context Mode 도입 기준
- DeepSeek-TUI를 coding agent로 써도 될까: Terminal, Shell 권한, 검증 기준
- trycua/cua VM이면 AI에 Mac을 맡겨도 안전할까: Lume, CUI, Network 경계
- Stitch Skills가 디자인-코드 핑퐁을 끝낼까: DESIGN.md, MCP, 검증 공백
- Agent Zero에 컴퓨터를 통째로 줘도 될까: Docker 권한의 실제 경계
- Thunderbolt는 정말 모질라의 주권형 AI인가: 도입 전 출처 검증
- MemPalace는 원문을 보존하면서 오래 기억할까? 계층 검색, 충돌, 로컬 운영
- DefenseClaw가 Agent Prompt Injection을 막을까: 5개 Scanner와 외부 강제
- Supermemory는 RAG를 대체할까: 관계, 시간, 삭제를 포함한 메모리 계층의 조건
- Gemini CLI에 파일 수정 권한을 줘도 될까: Plan Mode, MCP 안전선
- AI 코딩 에이전트에 터미널 권한을 줘도 될까? Goose의 안전 경계
- Hermes Agent는 무엇을 기억하고 실행하나: 영구 메모리, 스킬, 권한 검증법
- Cline Auto Approve를 켜도 될까: ReAct 루프, MCP, API 비용 통제
- Claude Code에 Bash 권한을 줘도 될까: 승인, CLAUDE.md, MCP 운영 기준
- EdgeQuake가 벡터 RAG보다 나을까: 1,200토큰 GraphRAG와 인덱싱 비용
- Claude Skills가 긴 프롬프트를 줄이는 방식: 파일 구조, 라우팅, 실행 한계
- SST OpenCode를 팀에 도입해도 될까: Model 선택, LSP, 권한 검증
- Activepieces로 Zapier를 끊어도 될까: 440개 Piece, Self-hosting, 분기 비용
- Ruflo로 멀티 에이전트를 조율할까: 토폴로지, 기억, 드리프트 검증
- GitNexus는 코드를 밖으로 보내지 않나: 브라우저 Graph RAG와 MCP 경계
- OpenFang은 Python 에이전트를 대체할까: 32MB, 180ms와 16개 보안층 검증
- DeerFlow 딥 리서치, 사내에 바로 둘 수 있을까: 구조, 보안, 운영 검증
- Deer-Flow 2.0은 딥 리서치를 어떻게 나눠 실행할까: 도입 검증 가이드
- 모바일에서 이미지 이해와 생성을 한 모델로 돌릴 수 있을까? Mobile-O의 조건
- Claude Code는 어떻게 코딩 작업을 수행할까: 설치, 권한, 검증 가이드
- Open Mercato로 ERP 개발 80%를 건너뛸 수 있을까: 멀티테넌시, RBAC, Eject 검증
- Rowboat는 정말 로컬 AI 동료일까: Markdown 기억과 외부 API 경계
- Anthropic Skills는 MCP와 무엇이 다를까: SKILL.md 구조부터 검증까지
- Claude Code에 저장소를 맡겨도 될까? 권한, CLAUDE.md, 검증 체크리스트
- MCP 서버를 만들었다고 착각하기 쉬운 이유: Host, Client, Server와 도구 호출 흐름