IT 개발 및 프로그래밍/LLM & AI 활용19 클로드 데스크탑 MCP 설정 가이드: 파이썬으로 Naver 검색 서버 연동 방법 안녕하세요! 오늘은 Anthropic의 강력한 AI 모델인 Claude를 데스크톱 앱으로 사용하면서, 외부 데이터 소스나 기능을 연동할 수 있게 해주는 MCP(Model Context Protocol)를 활용하는 방법을 공유하고자 합니다.특히, Python으로 직접 만든 Naver 검색 API용 MCP 서버를 Claude 데스크톱 앱에 성공적으로 연결하기까지의 과정과, 그 과정에서 마주쳤던 여러 오류들(JSON 오류, 경로 문제, 의존성 누락, API 키 인증 실패 등)을 해결한 경험을 상세히 담았습니다.목표: Claude 데스크톱 앱에서 "분당 맛집 찾아줘" 같은 질문을 하면, 직접 만든 Naver 검색 MCP 서버를 통해 실시간 검색 결과를 받아 답변하도록 만들기준비물:Python 실행 환경: 최신 .. 2025. 3. 27. 맥북에서 OpenManus를 이용해 나만의 로컬 AI 에이전트 만들기 (Ollama 연동 가이드) 최근, 로컬 환경에서 ChatGPT와 유사한 LLM(Large Language Model)을 사용하는 사례가 늘어나고 있습니다. 그중에서도 주목받는 프로젝트가 OpenManus입니다.OpenManus는 Ollama를 활용하여 로컬 환경에서 작동하는 오픈소스 AI 에이전트로, 개인 정보 보호는 물론 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있다는 장점이 있습니다.이번 글에서는 Mac(macOS) 환경에서 OpenManus를 설치하고 실행하는 방법을 단계별로 자세히 알려드리겠습니다.🚀 1단계: OpenManus 설치하기📌 GitHub에서 소스 코드 다운로드먼저, 터미널을 열고 다음 명령어를 입력하여 OpenManus 프로젝트를 다운로드합니다.git clone https://github.com/mannaandpoem.. 2025. 3. 26. 로컬에서 구동하는 LLM의 장점과 최고의 로컬 LLM 툴 추천 최근 ChatGPT와 같은 인공지능 모델이 보편화되면서, 많은 사용자가 로컬 환경에서 LLM(Large Language Model)을 구동하고 싶어 합니다. 로컬에서 LLM을 구동하면 개인 정보 보호와 비용 절감 등 다양한 장점이 있습니다. 이번 글에서는 로컬 LLM 구동의 주요 장점과 최고의 로컬 LLM 툴, 추천 모델을 정리해 드립니다. 💡 로컬 LLM 구동의 주요 장점 5가지1️⃣ 개인 정보 보호로컬 환경에서 데이터를 처리하기 때문에 내 정보가 외부 서버에 전송되지 않아, 데이터 유출의 위험이 매우 낮습니다.2️⃣ 오프라인 사용 가능인터넷 연결이 없어도 언제든지 LLM을 사용할 수 있기 때문에, 장소와 네트워크 환경에 구애받지 않고 자유롭게 이용 가능합니다.3️⃣ 비용 효율성OpenAI API 등.. 2025. 3. 25. Gemma3 쓸만한가? 실제 사용자 후기와 성능 비교 완벽 분석! 서론최근 구글이 발표한 최신 AI 모델 Gemma3가 큰 관심을 받고 있습니다. 많은 사람들이 "Gemma3가 과연 쓸만한가?", "다른 모델과 성능 비교는 어떨까?"에 대한 궁금증을 가지고 있는데요. 이번 글에서는 Gemma3 후기를 바탕으로 이 모델이 정말 쓸만한지 철저히 분석해보겠습니다.Gemma3란 무엇인가?Gemma3는 Google DeepMind가 Gemini 2.0의 최신 기술을 기반으로 개발한 차세대 오픈 소스 AI 모델입니다. Gemma는 라틴어로 '귀중한 돌'이라는 뜻으로, 경량화되고 효율적인 성능을 갖추어 모바일 기기부터 고성능 워크스테이션까지 다양한 환경에서 사용할 수 있도록 최적화되었습니다.Gemma3의 주요 기능 및 장점Gemma3의 뛰어난 기능과 장점을 간략히 정리해보았습니다... 2025. 3. 24. 이전 1 2 3 4 5 다음
