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- DEVOTEE 요약
- OpenLab은 6회에 걸친 스터디를 통해 MCP 기반의 간단한 AI 자동화 툴 개발을 목표로 하며, 월 2회 진행됩니다. 참여자들은 지정 도서를 학습하고 Claude API 계정 등을 활용해 프로토타입 구현과 AI 자동화의 가능성을 경험합니다. 다음 회차에 MCP 개념과 활용법을 배우고, AI 자동화를 통해 이루고 싶은 목표를 공유하는 시간을 가질 예정입니다.
🤗 자기소개
OpenLab 멤버간 자기소개 진행
💡 목표
MCP(Model Context Protocol) 기반의 간단한 AI 자동화 툴 개발: 복잡한 개발 지식 없이도 활용 가능한 수준의 툴을 각자 만들기
프로토타입 또는 POC(개념 증명) 구현: 아이디어를 실제 작동하는 형태로 구현하여 AI와 자동화의 가능성을 직접 경험하기
🗓️ 커리큘럼 및 일정
진행 횟수: 총 6회 (예정)
진행 주기: 월 2회 (2주 1회 진행)
세부 일정: 매월 2주차, 4주차에 협의 후 진행
📚 학습 자료
지정 도서: 스터디 진행에 필요한 서적 선정하여 각자 학습
💰 도서/SW 지원비 활용
SW 지원비: Claude API 계정을 하나 발급받아 스터디 참여자들에게 개별 토큰을 발급하여 효율적으로 활용할 예정. 이 외에도 스터디에 필요한 소프트웨어 구매에 활용
도서 지원비: 지정 도서 구매에 활용할 예정
🎯 다음 회차 목표
MCP에 대한 이해: MCP의 개념과 AI 자동화에 어떻게 접목할 수 있는지 함께 알아보기
AI 및 자동화 희망사항 공유: 각자 AI나 자동화를 통해 어떤 것을 이루고 싶은지 아이디어를 나누는 시간을 갖기
🦥 MCP 세팅 방법 공유
MCP를 최대한 쉽게 활용할 수 있는 방법 공유
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- 📢 MCP Work 환경 세팅 방법 ＆ 진행 현황 공유 참여자: 👤 유윤광(모임장), 👤 정진아, 👤 김동훈, 👤 양기열, 👤 이재현, 👤 권영광 1️⃣ MCP 환경 세팅 레포지토리 배포 이번에 MCP 개발 및 테스트를 위한 공용 레포지토리를 배포했습니다 🎉 레포에는 Claude API 기반 MCP 서버와 Streamlit 클라이언트가 포함되어 있으며, 내부에서 빠르게 설치/실행할 수 있도록 구조와 스크립트를 정리했습니다. 📂 프로젝트 구조 mcp_work/ ├── claude_api_mcp_server.py # FastAPI 기반 MCP 서버 ├── streamlit_client.py # Streamlit 기반 클라이언트 ├── config.py...
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- 🚀 AI MCP (Model Context Protocol) Roadmap 회의록 🗓 회의 일시: 2025년 8월 12일 👥 참석자: 🧑💻 유윤광(모임장), 🛡 이재현, 양기열, 권영광, 📊 정진아, 📈 김동훈 회의 개요 ✨ 이번 회의는 MCP(Model Context Protocol) 개발 로드맵 수립을 위한 자리였어요. 각자가 구상한 MCP 아이디어를 공유하면서, 사내 데이터·보안·산업 적용·플랫폼 운영 효율화라는 핵심 키워드 중심으로 방향을 잡았습니다. 💡 주요 논의 내용 💬 (1) 🔐 보안 위험 탐지 MCP 담당: 이재현, 양기열, 권영광 아이디어: Tango 작업 목록 중 보안 위험이 숨어있는 항목을 자동 탐지하는 MCP. 포인트: ...
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- 🤗 자기소개 OpenLab 멤버간 자기소개 진행 💡 목표 MCP(Model Context Protocol) 기반의 간단한 AI 자동화 툴 개발: 복잡한 개발 지식 없이도 활용 가능한 수준의 툴을 각자 만들기 프로토타입 또는 POC(개념 증명) 구현: 아이디어를 실제 작동하는 형태로 구현하여 AI와 자동화의 가능성을 직접 경험하기 🗓️ 커리큘럼 및 일정 진행 횟수: 총 6회 (예정) 진행 주기: 월 2회 (2주 1회 진행) 세부 일정: 매월 2주차, 4주차에 협의 후 진행 📚 학습 자료 지정 도서: 스터디 진행에 필요한 서적 선정하여 각자 학습 💰 도서/SW 지원비 활용 SW 지원비: Claude API 계정을 하나 발급받아 스터디 참여자들에게 개별 토큰을...
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- 🤖 AI로 업무 효율 극대화 시키기 - MCP 학습과 실무 적용 모임 안내 AI 시대에 주목받는 MCP(Model Context Protocol) 를 함께 이해하고, 실무에 가볍게 적용해보는 사내 학습 모임을 시작합니다. 단순히 개념을 배우는 데 그치지 않고, 각자 작은 산출물 하나를 만들어보는 것을 목표로 운영됩니다. 🎯 모임 목표 MCP의 구조, 동작 방식, 사용 사례에 대한 실전 중심 학습 사내 업무 혹은 관심 분야에 MCP를 실험적으로 적용 각자 가볍지만 의미 있는 산출물 1개 제작 (예: 간단한 MCP 기반 에이전트, 데모 서비스, 실험 코드 등) ⏰ 모임 일정 시간은 참여자 간 협의 → 각자의 업무 일정과 학습 스타일을 존중합니다 🏠 모임 방식 온...
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