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MCP 서버(Model Context Protocol Server)는 AI 모델(예: 챗봇, 코딩 어시스턴트, 지능형 에이전트 등)이 외부 시스템, 데이터, 도구와 안전하고 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 설계된 경량화된 중계 프로그램입니다.MCP 서버는 AI가 직접 접근할 수 없는 데이터베이스, API, 파일 시스템, 클라우드 앱(예: Notion, Google Drive, Slack, GitHub 등)과 연결되어, AI가 자연어로 명령을 내리면 실제로 필요한 작업을 수행하고 결과를 AI에 전달하는 역할을 합니다.MCP 서버의 핵심 역할외부 시스템과의 연결 브릿지AI가 직접 접근할 수 없는 다양한 외부 리소스(로컬/원격 데이터, API, 파일, 앱 등)와 연결합니다.예시: "내 구글 드라이브에서 최..

LangChain과 로컬 LLM을 활용하면 클라우드 API에 의존하지 않고도 강력한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.이 글에서는 로컬 환경에서 LLM을 실행하고 LangChain과 통합하는 방법을 알아보겠습니다.로컬 LLM의 장점로컬 LLM을 사용하는 것은 여러 장점이 있습니다:비용 절감: API 호출 비용이 발생하지 않음데이터 보안: 민감한 데이터가 외부로 전송되지 않음안정성: 인터넷 연결이나 클라우드 서비스 상태에 의존하지 않음커스터마이징: 특정 도메인에 맞게 모델을 조정할 수 있음프라이버시 보장: 모든 데이터가 로컬 환경에서 처리됨오프라인 작업: 인터넷 연결 없이도 AI 기능 사용 가능Ollama를 활용한 로컬 LLM 실행Ollama는 로컬 환경에서 LLM을 쉽게 실행할 수 있게 해주는 도구..

FastAPI는 빠르고 효율적인 웹 애플리케이션 개발을 지원하는 웹 프레임워크입니다.Python 3.6+ 버전의 타입 힌트를 기반으로 하여 직관적이고 사용하기 쉬운 API를 제공합니다. FastAPI는 Starlette 프레임워크를 기반으로 구축되었으며, Pydantic을 사용하여 데이터 검증을 수행합니다. 이러한 조합은 높은 성능과 개발 생산성을 동시에 제공합니다.FastAPI의 주요 특징성능과 효율성빠른 성능: Starlette과 Pydantic을 기반으로 하여 NodeJS 및 Go와 비견될 정도로 빠른 성능을 제공합니다비동기 지원: Python의 async/await 구문을 완벽 지원하여 대량의 동시 요청을 효율적으로 처리합니다메모리 효율성: ASGI 기반 아키텍처로 기존 WSGI 프레임워크보다 뛰..

LangChain에서 발생하는 일반적인 오류와 그 해결 방법을 살펴보도록 하겠습니다.설치 및 모듈 관련 문제ModuleNotFoundError증상: 'langchain' 모듈을 찾을 수 없다는 오류 발생ModuleNotFoundError: No module named 'langchain'ModuleNotFoundError: No module named 'langchain.agents'ModuleNotFoundError: No module named 'langchain.document_loaders'해결방법:# 1. LangChain 패키지 설치pip install langchain# 2. 최신 버전으로 업그레이드pip install langchain --upgrade# 3. 특정 버전 설치 (2025년 ..

LangChain을 활용한 AI 애플리케이션 개발 시 성능 최적화는 응답 속도 향상과 비용 절감에 중요한 요소입니다. 이 글에서는 LangChain의 성능을 최적화하는 다양한 방법과 전략을 소개합니다.캐싱을 통한 성능 최적화캐시의 개념과 중요성캐싱은 이전에 계산된 결과를 저장해두고, 동일한 입력이 들어왔을 때 다시 계산하지 않고 저장된 결과를 재사용하는 기술입니다. LangChain에서 캐싱은 LLM 호출 결과를 저장하고, 동일한 프롬프트에 대해서는 LLM을 다시 호출하지 않고 캐시된 결과를 반환합니다.캐싱 유형인메모리 캐싱(In-Memory Cache)from langchain_core.caches import InMemoryCachefrom langchain_core.globals import set..

LangChain을 활용한 AI 애플리케이션 개발 시 성능 최적화는 응답 속도 향상과 비용 절감에 중요한 요소입니다. 이 글에서는 LangChain의 성능을 최적화하는 다양한 방법과 전략을 소개합니다.캐싱을 통한 성능 최적화캐시의 개념과 중요성캐싱은 이전에 계산된 결과를 저장해두고, 동일한 입력이 들어왔을 때 다시 계산하지 않고 저장된 결과를 재사용하는 기술입니다. LangChain에서 캐싱은 LLM 호출 결과를 저장하고, 동일한 프롬프트에 대해서는 LLM을 다시 호출하지 않고 캐시된 결과를 반환합니다.캐싱 유형인메모리 캐싱(In-Memory Cache)from langchain_core.caches import InMemoryCachefrom langchain_core.globals import set..

LangChain은 언어 모델을 외부 시스템(API, 데이터베이스, 파일 시스템)과 연결해 실용적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 프레임워크입니다. 아래에 각 통합 방법을 상세히 설명합니다. 1. REST API 연동LangChain은 외부 API와의 통합을 위해 커스텀 도구와 APIChain을 제공합니다. 1-1. 커스텀 도구 생성from langchain.tools import toolimport requests@tooldef 날씨_조회(도시: str) -> str: """특정 도시의 현재 날씨 정보 반환""" API_URL = f"https://api.weather.com/v1/{도시}/conditions" response = requests.get(API_URL) re..

FastAPI는 Python 생태계에서 RESTful API와 GraphQL API 모두를 쉽게 구축할 수 있는 현대적인 프레임워크입니다. 이 글에서는 FastAPI로 GraphQL API를 구현하는 방법, REST와 GraphQL의 근본적인 차이, 각각의 장단점, 그리고 언제 어떤 방식을 선택해야 하는지 정리합니다. FastAPI로 GraphQL API 구현하기 FastAPI는 Strawberry, Graphene, Ariadne 등 다양한 GraphQL 라이브러리와 쉽게 통합할 수 있습니다. 대표적으로 Strawberry를 활용한 기본 예시는 다음과 같습니다. 1. 라이브러리 설치pip install fastapi strawberry-graphql uvicorn 2. GraphQL 스키마 정의imp..

LangChain의 프롬프트 템플릿은 언어 모델과의 상호작용을 효율적으로 관리하는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 프롬프트 템플릿의 핵심 기능과 실제 적용 팁을 소개합니다. 프롬프트 템플릿 기본 활용법PromptTemplate 클래스를 사용하면 동적 프롬프트를 쉽게 생성할 수 있습니다.from langchain import PromptTemplate # 기본 템플릿 생성 template = "Write a {length} story about: {content}" prompt_template = PromptTemplate.from_template(template) # 동적 변수 적용 prompt = prompt_template.format( length="2-sentence", ..

Python 생태계에서 가장 인기 있는 웹 프레임워크인 Django, Flask, FastAPI는 각기 다른 특징과 장단점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 세 프레임워크의 주요 차이점, 장단점, 그리고 어떤 프로젝트에 적합한지 비교해 정리합니다. Django 개요Django는 풀스택 프레임워크로, ORM(Object-Relational Mapping), 인증, 관리자 패널 등 웹 개발에 필요한 대부분의 기능을 내장하고 있습니다. 대규모 프로젝트, 복잡한 데이터 관리, 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 등에 적합합니다.장점빠른 개발: 기본 제공되는 기능이 많아 복잡한 웹 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다.강력한 커뮤니티: 풍부한 문서, 플러그인, 라이브러리, 튜토리얼이 많아 다양한 문제를 쉽게 해결할 ..