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MCP 서버에 도구 정의하기: FastMCP + Pydantic 으로 JSON 스키마 자동 생성지난 강의들에서 우리는 Claude API 에 직접 JSON 스키마를 손으로 적어 도구를 등록했어요 (post 23 의 Tool schemas). name, description, input_schema 까지 다 짰죠. 작은 프로젝트엔 괜찮지만, 도구가 10개 20개 되면 반복 작업 이 엄청납니다.MCP (Model Context Protocol) Python SDK 가 이걸 우아하게 해결해줘요. 데코레이터 + 타입 힌트 만 쓰면 SDK가 JSON 스키마를 자동 생성 합니다. Python 개발자에게 자연스러운 방식으로 도구를 정의할 수 있게 되는 거죠.오늘은 FastMCP 로 서버 띄우는 법, @mcp.tool..

AI 2026. 5. 31. 22:42

Claude PDF Support: 이미지 처리 코드 4줄만 바꾸면 PDF 분석기 완성지난 글들에서 이미지 입력 까지 다뤘어요. 그런데 실제 업무에서 가장 자주 마주치는 파일 형식은 뭘까요? PDF 입니다. 계약서, 보고서, 논문, 영수증, 신분증 사본까지 — 회사 안팎의 정보가 거의 다 PDF 로 흘러다녀요.다행히 Claude 는 PDF 를 그대로 읽을 수 있습니다. 이미지를 처리하는 코드와 거의 같고, 단 4가지 키만 살짝 바꾸면 끝나요. 게다가 단순 텍스트 추출이 아니라 차트·표·이미지·문서 구조 까지 한 번에 이해합니다.오늘은 PDF 입력 코드, 이미지 vs PDF 의 차이점 4가지, Claude 가 PDF 에서 추출할 수 있는 4가지 정보 유형, 그리고 한국어 PDF·OCR·민감 정보 처리 같은..

AI 2026. 5. 30. 23:40

RAG 파이프라인 5단계 직접 구현하기: 청크부터 검색까지 100줄로 완성지난 글까지 우리는 개념과 도구 를 갖췄어요. 청킹(post 31), 임베딩(post 32) 까지 끝났죠. 이제 진짜 재미있는 부분 — 그 모든 걸 합쳐서 동작하는 RAG 시스템 을 직접 구현합니다.오늘 만들 시스템은 단순합니다. 벡터 DB(Pinecone, Chroma 등) 같은 외부 의존성도 없어요. 우리가 직접 작은 VectorIndex 를 만들고, 그 안에 임베딩을 저장하고, 코사인 유사도로 검색합니다. 약 100줄짜리 RAG 가 완성돼요.오늘은 5단계 흐름 의 코드, VectorIndex 의 동작 원리, 검색 결과 해석 방법, 그리고 이 단순 구현이 운영에서 깨지는 케이스 까지 정리합니다.🎯 이 글에서 배우는 것RAG 파..

AI 2026. 5. 23. 23:38

텍스트 임베딩(Text Embeddings) 입문: 의미를 숫자로 바꾸는 의미 기반 검색의 핵심 도구지난 글에서 문서를 청크로 나누는 방법 까지 배웠어요. 이제 청크들이 손에 있어요. 그런데 사용자가 질문을 던지면 수백·수천 개의 청크 중 어느 게 관련 있는지 어떻게 골라낼까요?가장 단순한 답은 키워드 검색 입니다. "버그" 라는 단어가 들어간 청크를 찾는 거죠. 하지만 사용자가 "오류" 라고 물으면? "glitch" 라고 물으면? 키워드 매칭은 동의어·맥락을 이해 못해서 막힙니다.여기서 의미 기반 검색(Semantic Search) 이 등장해요. 그리고 그 핵심 기술이 오늘의 주인공 — 텍스트 임베딩(Text Embeddings) 입니다. "의미를 숫자로 바꿔서, 비슷한 의미끼리 가까운 거리에 두는" ..

AI 2026. 5. 22. 01:51

텍스트 청킹 전략 4가지: RAG 의 성능을 결정짓는 가장 중요한 선택지난 글에서 RAG 의 큰 그림 을 봤어요. "문서를 잘게 나눠서 검색 가능한 형태로 저장한 뒤, 질문과 관련된 조각만 골라 Claude 에게 보낸다." 그 첫 단계가 바로 청킹(chunking) — 문서를 어떻게 자르느냐 — 입니다.이게 왜 중요할까요? 청킹이 망가지면 그 위에 어떤 좋은 검색·LLM 을 쌓아도 답이 틀립니다. 강의에서 든 예시가 인상적이에요.의료 연구 + 소프트웨어 엔지니어링 두 섹션이 섞인 문서.사용자: "올해 엔지니어들은 버그를 몇 개 고쳤어?"청킹이 잘못되면 → 의료 연구 섹션의 "bug" (벌레) 문맥이 검색에 걸려옴 → 완전히 엉뚱한 답.오늘은 4가지 청킹 전략(Size / Sentence / Structu..

AI 2026. 5. 22. 01:15

RAG 입문: 800페이지짜리 문서를 Claude에게 통째로 던지지 말아야 하는 이유회사에 800페이지짜리 재무 보고서 가 있다고 해봅시다. 사용자가 묻습니다."이 회사가 가진 리스크는 뭐야?"가장 단순한 답변 방법은 뭘까요? "문서 통째로 프롬프트에 붙여넣고 물어보면 되지 않나?" 이론상 가능합니다. Claude 의 컨텍스트 윈도우는 200K 토큰까지 받으니까요. 그런데 실제로 그렇게 운영하면 비용·속도·정확도 셋 다 박살납니다.오늘부터 시작하는 Chapter 5 (RAG and Agentic Search) 는 이 문제를 우아하게 푸는 방법론입니다. 핵심 아이디어는 "전부 담지 말고, 질문에 가장 관련 있는 조각만 골라서 담아라." 이게 바로 RAG (Retrieval-Augmented Generati..

AI 2026. 5. 20. 01:59

Claude Web Search Tool: 구현 0줄로 인터넷 검색 능력 부여하기 (도메인 제한·인용까지)지금까지 우리가 만든 도구들은 모두 우리 서버에서 직접 실행 했어요. get_current_datetime 도, set_reminder 도, 우리가 Python 함수를 짜고 우리가 호출했죠.오늘 다룰 Web Search Tool 은 다릅니다. Anthropic 이 자기 서버에서 검색까지 직접 처리해주는 빌트인 도구 예요. 우리는 함수도 안 짜요. 스키마 4줄만 던져주면 Claude 가 알아서 검색 쿼리 만들고, 인터넷에서 결과 가져오고, 인용까지 붙여서 답변해줍니다.오늘은 활성화 절차, schema 구성, 응답에 들어 있는 5가지 블록 타입, allowed_domains 로 도메인 제한, 그리고 인용..

AI 2026. 5. 19. 00:21

Fine-Grained Tool Calling: 도구 인자 스트리밍의 검증을 끄고 진짜 실시간성을 얻는 법지난 글까지 우리는 도구 호출의 결과 를 받는 데 집중했어요. 그런데 도구를 호출할 때 인자(arguments) 자체가 점진적으로 만들어지는 과정 도 스트리밍할 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?기본 설정에서는 Anthropic API가 JSON 검증 을 위해 인자 청크를 잠깐 버퍼링한 뒤 한꺼번에 보냅니다. UX 적으로는 "스트리밍이 켜졌는데 왜 텀이 있지?" 처럼 보이기도 해요. 이걸 끄고 진짜 토큰 단위로 즉시 받는 옵션이 바로 Fine-Grained Tool Calling 입니다.오늘은 InputJsonEvent 의 두 필드(partial_json / snapshot), API의 기본 버퍼링 메..

AI 2026. 5. 17. 21:20