책 이미지
책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791194587545
· 쪽수 : 232쪽
· 출판일 : 2025-06-26
책 소개
AI는 이제 단순한 대화 상대를 넘어, 실질적인 '일'을 함께 수행하는 동료로 진화하고 있다. 이 책은 이러한 진화를 이끄는 핵심 기술인 MCP(Model Context Protocol)를 가장 쉽고 현실적으로 체험해볼 수 있는 입문서다.
이 책은 인공지능에 도구를 연결해 '일할 수 있는 AI', 즉 AI 에이전트를 만드는 과정을 누구나 따라 할 수 있도록 구성했다. 파일 시스템, 슬랙, 구글 지도, 데이터베이스 등 우리가 일상적으로 사용하는 도구와 AI를 연결해보며, 기존에는 상상만 하던 자동화와 협업을 손쉽게 구현할 수 있다.
특히 회의록 요약, 데이터 분석, 정보 검색, 전략 설계 등 실제 사례 중심의 실습을 통해 독자는 직접 커스텀 MCP 서버를 만들어보는 경험을 하게 된다. 누구나 쉽게 따라 할 수 있도록 구성하여 개발자가 아니어도 실습이 가능하다. 코딩 초보자도 따라 할 수 있는 친절한 설명과 단계별 안내로, AI 활용의 진짜 잠재력을 체감할 수 있다.
MCP는 어렵고 낯선 기술이 아니다. 이 책은 MCP를 통해 누구나 AI의 손과 발을 만드는 법을 알려주며, 독자 스스로 '나만의 AI'를 만드는 새로운 시대를 맞이한다. 이제 AI를 단순한 대화 상대가 아닌, 진짜 내 일을 도와주는 똑똑한 도구로 사용해보자.
주요 내용
- AI 에이전트와 MCP의 개념과 원리 쉽게 이해하기
- 파일 시스템, 슬랙, 구글 맵 등 실전 MCP 활용법
- 회의록 요약, 데이터 분석, 정보 검색, 전략 설계 등 나만의 커스텀 AI 만들기
- 코딩을 몰라도 쉽게 따라 하는 MCP 서버 구축 실습
대상 독자
- AI를 좀 더 '실용적으로' 써보고 싶은 직장인
- 파일시스템, 구글 지도, 슬랙 같은 도구를 AI와 연결해보고 싶은 실무자
- AI 에이전트 개념을 쉽고 빠르게 이해하고 싶은 입문자
- 나만의 AI 서버를 직접 만들어보고 싶은 개발자
목차
추천사 vii
머리말 x
CHAPTER 1 AI 에이전트가 만드는 세상 1
1.1 AI란? 3
1.2 에이전트란? 9
1.3 AI 에이전트의 등장 12
CHAPTER 2 | AI 에이전트를 가능하게 하는 MCP 17
2.1 프로토콜이란? 19
2.2 MCP가 필요한 이유 22
2.3 MCP가 만들어가는 세상 25
2.4 MCP의 구성 요소 28
CHAPTER 3 | MCP 실전 활용 가이드 33
3.1 MCP 구성 방법 35
3.2 활용하기 좋은 MCP와 설정 방법 50
3.2.1 Filesystem 51
3.2.2 Google Maps 61
3.2.3 Slack 69
3.2.4 Sequential thinking 83
3.2.5 그 외 MCP 목록 91
3.2.6 유의할 점 96
CHAPTER 4 | MCP를 더 똑똑하게 쓰는 법 105
4.1 나만의 회의록 관리 도구 107
4.2 나만의 주니어 데이터 분석가 122
4.3 나만의 정보 검색사 144
4.4 나만의 전략 설계 선생님 152
CHAPTER 5 | 나만의 MCP 서버 만들기 161
5.1 환경 설정과 서버 세팅 163
5.2 나만의 서버 만들기(feat. 도구) 173
5.3 나만의 리소스 정의하기 190
5.4 나만의 프롬프트 정의하기 198
5.5 초보자를 위한 바이브 코딩으로 서버 구성(feat. LLM) 202
CHAPTER 6 | AI 에이전트와 MCP의 미래 209
찾아보기 217
저자소개
리뷰
책속에서
AI(artificial intelligence)를 한 줄로 정의하면 ‘인간의 지능적 사고와 학습 능력을 모방하여 구현한 컴퓨터 시스템’이다. AI와 전통적인 컴퓨터 시스템 사이의 가장 큰 차이는 학습 능력이다. 전통적인 시스템은 프로그래머가 명시적으로 작성한 규칙에 따라 작동하지만, AI는 데이터로부터 스스로 규칙을 발견하고 적용한다.
에이전트는 ‘내가 직접 하기 번거로운 일을 대신 처리해주는 도우미’라고 생각하면 된다. 우리가 비서에게 ‘오늘 오후 2시에 회의실을 예약해줘’라고 요청하면, 비서는 자율적으로 회의실을 찾고, 예약 시스템에 접속하여 예약을 완료한 후 결과를 알려준다. 이처럼 에이전트는 우리의 지시를 받아 독립적으로 작업을 수행한다.
AI 기술은 에이전트의 가능성을 크게 확장시켰다. AI 에이전트는 복잡하고 불확실한 환경에서도 스스로 판단하고 행동할 수 있다. 예를 들어 강화 학습을 통해 단기적인 보상뿐만 아니라 장기적인 목표를 고려한 의사결정이 가능하며, 이는 복잡한 계획을 수립하고, 여러 단계에 걸친 행동을 조율할 수 있도록 한다. 이런 의사결정을 통해 AI 에이전트는 변화하는 환경에 유연하게 적응할 수 있다.
