AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.
AI가 단순 답변을 넘어 실제 행동을 수행하면서 새로운 보안 위협이 커지고 있습니다. 이를 검증하기 위해 AI Red Teaming과 최소 권한, 가드레일 같은 방어 전략이 필요하다고 설명합니다.
#LLM#MCP
49005분
필터 1
USB-C처럼 연결되는 AI 인터페이스, MCP Server를 만들어보자
MCP를 AI의 USB-C에 비유하며 LLM과 외부 시스템을 표준 인터페이스로 연결하는 방법을 소개했습니다. Python으로 MCP Server, Claude 연동, Streamlit Host, REST API Wrapper 실습까지 다뤘습니다.
#MCP#Python
104005분
티오더의 Amazon Bedrock을 활용한 MCP 기반 운영 플랫폼 개발기
티오더가 Amazon Bedrock과 MCP로 운영 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 도구 호출과 알람 자동 요약으로 장애 대응과 운영 효율을 높였습니다.
#Amazon Bedrock#MCP
63005분
몰입의 시작을 만드는 그래픽 | Simplicity 4 제작기 #4
Simplicity 4의 세션 썸네일과 인트로 그래픽 제작 과정을 소개했습니다. 세션별 메타포 설계와 AI 활용으로 전체 경험의 통일성과 제작 효율을 높였습니다.
#UI/UX#LLM
64005분
Agentic AI 개념 정리: 에이전트와 워크플로우의 스펙트럼
Agent와 Workflow를 명확한 구분이 아닌 스펙트럼으로 바라보는 관점을 정리했습니다. 실제 서비스에서는 둘을 조합한 하이브리드 구조와 정보 흐름 설계가 중요하다고 설명합니다.
#LLM#agent
78005분
Playwright MCP로 E2E 테스트 자동화하기
Playwright MCP를 활용해 자연어로 E2E 테스트를 실행하고 코드까지 생성하는 방법을 소개했습니다. QA의 수작업 부담을 줄이고 테스트 유지 보수성을 높이는 흐름을 실습 예제로 설명했습니다.
#Playwright#MCP
9005분
Playwright MCP로 E2E 테스트 자동화하기
Playwright MCP로 자연어 기반 E2E 테스트 자동화 방법을 소개했습니다. 브라우저 상호작용 실행과 테스트 코드 생성까지 함께 실습했습니다.
#Playwright#MCP
55005분
RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안을 실행 흐름 제어 관점에서 설명하고, Microsoft·Meta·QueryPie의 정책 적용 구조를 비교했습니다. 프롬프트 삽입 전 세션·메타데이터 기반 평가와 감사 추적의 중요성을 강조했습니다.
#RAG#MCP
23005분
에이닷 MCP 기반 API 통합과 적용 사례
기존 REST API를 MCP 표준 구조로 통합해 LLM 애플리케이션에서 Tool 형태로 활용한 사례를 다루었습니다.\nTool 추상화와 그룹 관리, 다양한 Transport 지원으로 연동 효율성과 유지보수성을 높였습니다.
#MCP#REST API
88005분
MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동
MCP와 지식 그래프를 결합해 LLM이 외부 구조화 지식을 활용하는 방법을 설명했습니다. Think-on-Graph를 통해 그래프 탐색 기반 추론 흐름도 소개했습니다.
#MCP#지식 그래프
73005분
NLWeb x MCP : Agentic Web의 서막
Microsoft의 NLWeb과 MCP를 소개하며 웹사이트를 자연어 대화형 AI 앱으로 바꾸는 개방형 구조를 설명했습니다. 벡터 검색과 LLM, MCP를 통해 웹 콘텐츠를 표준화된 방식으로 질의응답하는 흐름도 함께 다뤘습니다.
#MCP#LLM
34005분
Strands Agents와 오픈 소스 AI 에이전트 SDK 살펴보기
Strands Agents는 모델 중심 접근 방식으로 AI 에이전트를 간단하게 구축하고 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK를 소개했습니다.\n프롬프트와 도구만 정의해 로컬 개발부터 프로덕션 관찰성까지 지원하는 점을 강조했습니다.
#LLM#MCP
39005분