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클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라의 핵심으로 자리 잡았지만, AI의 급속한 발전과 함께 새로운 진화 단계에 접어들고 있습니다. 클라우드 2.0은 이러한 변화의 중심에 있으며, 기존 클라우드의 한계를 넘어 더 지능적이고 분산된 형태로 발전하고 있습니다. 이 글에서는 온프레미스와 클라우드의 기본 정의 및 비교를 시작으로 클라우드 1.0과 2.0의 정의, 특징, 비교를 살펴보고, AI 시대에서 클라우드 2.0의 의의를 자세히 탐구온프레미스와 클라우드의 정의 및 비교온프레미스(On-Premises)와 클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라를 구축하는 두 가지 주요 접근 방식입니다. 이 둘의 차이를 이해하는 것은 클라우드 2.0의 맥락을 파악하는 데 필수적입니다.온프레미스의 정의온프레미스는 조직의 내부 시설 내에 서버, 스토..

Obsidian은 강력한 노트 테이킹 앱이지만, 방대하게 쌓인 노트를 활용해 새로운 콘텐츠를 만드는 것은 종종 어려운 과제입니다. Obsidian Smart Composer는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 플러그인으로, 내 볼트(Vault)의 모든 콘텐츠를 이해하는 개인 AI 비서처럼 작동합니다. 이 글에서는 Smart Composer의 핵심 기능과 함께, 실제 시나리오 기반의 효율적인 활용법을 자세히 알아보겠습니다.Smart Composer란?Smart Composer(GitHub)는 Obsidian 내에서 AI를 활용하여 글쓰기 효율을 극대화하는 플러그인입니다. 단순히 ChatGPT를 연동하는 것을 넘어, 특정 노트나 폴더, 심지어 웹사이트와 유튜브 영상까지 '컨텍스트'로 참조하여 AI와 대화할..

이 글에서는 Obsidian Smart Connections 플러그인의 개념부터 기능, 설정 방법, 주요 기능과 예제, 그리고 비슷한 플러그인까지 상세히 알아보겠습니다.1. Obsidian Smart Connections 플러그인이란?Smart Connections는 Obsidian에서 AI 임베딩을 활용해 노트 간의 의미적 연결을 찾아주는 강력한 플러그인입니다. 사용자의 노트를 분석하여 관련된 콘텐츠를 실시간으로 추천하거나, 노트를 기반으로 대화형 AI와 상호작용할 수 있게 합니다. 블로그 작성, 연구, 지식 관리 등에서 생산성을 높여주며, 특히 대규모 노트 저장소에서 유용합니다.주요 특징:의미적 검색: 키워드가 아닌 노트의 의미를 기반으로 관련 노트를 찾아줍니다.로컬 및 클라우드 AI 지원: Olla..

이 글에서는 Obsidian Text Generator 플러그인의 개념부터 기능, 설정 방법, 명령어, 예약어 사용법, 그리고 유용한 추가 기능까지 상세히 알아보겠습니다.1. Obsidian Text Generator 플러그인이란?Obsidian Text Generator 플러그인은 Obsidian에서 AI를 활용해 텍스트를 생성하는 강력한 도구입니다. 노트 작성, 아이디어 생성, 콘텐츠 요약 등 다양한 작업을 자동화하여 생산성을 높여줍니다. 이 플러그인은 사용자가 선택한 텍스트나 노트의 컨텍스트를 기반으로 AI 모델을 통해 문장을 완성하거나 새로운 콘텐츠를 생성합니다.주요 특징:다양한 AI 지원: OpenAI(GPT-3, GPT-4), Google Gemini, Anthropic Claude, 그리고 ..

Model Context Protocol(MCP)이란?Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 안전하고 표준화된 상호작용을 가능하게 하는 오픈 표준 프로토콜입니다. MCP는 AI가 로컬 파일, 데이터베이스, API, 또는 사용자 정의 스크립트와 동적으로 연결되도록 하여 복잡한 작업을 수행하거나 워크플로우를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI는 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 작업 환경과 통합된 강력한 기능을 제공합니다.MCP-SuperAssistant란?MCP-SuperAssistant는 MCP를 활용해 AI 플랫폼(ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Grok 등)과 외부 데이터 및 도구를 연결하는 크롬 확장..

Gemini CLI의 MCP(Model Context Protocol) 지원 현황Model Context Protocol(MCP)이란?Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 안전하고 표준화된 상호작용을 가능하게 하는 오픈 표준 프로토콜입니다. MCP는 AI가 로컬 파일, 데이터베이스, API, 또는 사용자 정의 스크립트와 같은 외부 시스템과 동적으로 연결되도록 하여, 복잡한 작업을 수행하거나 워크플로우를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI는 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 작업 환경과 통합된 강력한 기능을 제공합니다.Gemini CLI와 MCP 지원 개요Gemini CLI는 Google의 생성형 AI 모델인 Gemini를 터미널에서 활..

Gemini CLI 툴: VSCode 플러그인과의 차이, 활용법, 실전 시나리오Gemini CLI 이란?Gemini CLI는 Google의 생성형 AI 모델인 Gemini를 터미널 환경에서 직접 사용할 수 있도록 지원하는 커맨드라인 도구입니다. 이 도구를 활용하여 코드 생성, 요약, 번역, 문서화 등 다양한 AI 기능을 명령어 한 줄로 빠르게 수행할 수 있습니다. 특히, 별도의 통합 개발 환경(IDE) 없이도 쉘 스크립트, 자동화, 지속적 통합(CI)과 같은 다양한 환경에서 AI 기능을 활용할 수 있다는 점이 큰 특징입니다. Gemini CLI는 또한 **mcp(Model Context Protocol)**를 지원하여 다양한 파일, 노트, 외부 시스템과의 연동을 가능하게 하며, 워크플로우 자동화 및 데이..

Model Context Protocol 이해와 활용 MCP 101: Model Context Protocol 이해와 활용Model Context Protocol(MCP)은 AI 에이전트와 외부 도구를 연결하는 JSON-RPC 기반 프로토콜입니다. 이 글에서는 MCP의 개념, 사용 시기, 다른 API와의 차이점, 동적 디스크립션 확인 및 디버깅 방법(SSE, stdout, Inspector 포함), 그리고 mcp-filesystem을 활용한 파일 핸들링 예제를 다룹니다. 또한 Claude와 VSCode Cline을 사용한 테스트 방법과 프롬프트 예제를 제공합니다.1. MCP란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델(예: LLM)이 파일 시스템, SaaS 앱, 데이터베이스..