ERP 전표를 AI에게 물어보는 시대 — MCP 연동 데모 컨셉
📋핵심 요약 ERP 전표 조회를 자연어 질문 하나로 처리하는 MCP(Model Context Protocol) 연동 데모 컨셉을 소개한다. MCP는 AI 에이전트가 ERP 등 외부 도구와 대화하는 표준 규약으로, FastMCP를 쓰면 기본 서버를 10분 만에 만들
MCP란? AI 에이전트가 도구와 대화하는 새로운 방식
📋핵심 요약 LLM에게 데이터를 보여주는 방식은 프롬프트에 복붙 → RAG로 발전했지만, 모델마다 통합 코드를 새로 짜야 했다 — MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트와 외부 도구 사이의 "USB-C" 역할을 한다. MCP 서버는 자신이
AI 에이전트, ERP를 대체할 수 있을까?
📋핵심 요약 Reddit r/BuildWithAIDaily에 따르면, 대부분의 기업은 데이터가 부족한 게 아니라 데이터 접근성 문제를 겪고 있으며, AI 에이전트의 진짜 가치는 새 시스템 구축이 아니라 기존 시스템 사이를 연결하는 데 있다. r/AINativeEconomy에 따르면
AI 비용 폭탄, 당신 회사는 준비됐습니까?
📋핵심 요약 월스트리트저널에 따르면 "Corporate America Is Starting to Ration AI as Cost Skyrockets" 기사가 Hacker News에서 188포인트를 받았을 만큼, 기업들이 AI 도입에 브레이크를 걸기 시작했다 — 에이전틱 AI는 토큰 사용량이 일반 AI보다
익명성, IT가 진짜 보장할 수 있을까? — 기술의 한계와 대안
📋핵심 요약 진짜 "완전한 익명"은 기술적으로 거의 불가능하다 — 로그인·SSO 인증 자체가 신원 증명이고, 문체·접속시간 등 메타데이터만으로도 개인 식별(스타일로메트리)이 가능하다. IT가 할 수 있는 것: SurveyMonkey·Typeform 같은
2026 GitHub 언어 지형도 — AI 시대에 어떤 언어가 진짜 뜨고 있나
📋핵심 요약 2026년 GitHub 데이터를 보면 Python이 활성 레포 180k, 신규 레포 74k(신규 비율 41.3%)로 AI 시대의 절대 강자지만, TypeScript는 신규 비율 41.5%로 Python을 근소하게 앞서 성장 속도가 더
기업문화를 살리는 숨은 열쇠, 익명성 — 말할 수 있어야 혁신한다
📋핵심 요약 구글 Project Aristotle(2016)이 2년간 180개 팀을 분석한 결과, 최고 성과 팀을 만드는 가장 강력한 요소는 IQ·예산·경력이 아니라 심리적 안전감이었다. 익명성은 상사에 대한 피드백, 제도에 대한 문제 제기, 창의적
GitHub Star는 구식이다 — 진짜 핫한 레포를 찾는 Repo Vitality Score
📋핵심 요약 Stack Overflow 2024년 설문조사에 따르면 개발자의 68%가 "나중에 참고하려고" GitHub Star를 누른다고 답했다 — Star는 좋아요가 아니라 북마크에 가깝다. Repo Vitality Score(RVS)는 Momentum(30%)·Health(25%)·Freshness(20%
AI 에이전트가 오픈소스를 점령하고 있다 — 2026 춘추전국시대 Top 10
📋핵심 요약 2026년 GitHub의 AI 에이전트 생태계는 범용 프레임워크(ECC, CowAgent, pi), 특화 도메인 에이전트(daily_stock_analysis, ppt-master, career-ops), 지식·프롬프트 베이스(claude-code-best-practice, system-prompts-and-models) 세 갈래로 나뉜다. RVS 1위는 ZhuLinsen/daily_stock_analysis로
AI 시대, 보이지 않는 힘이 조직을 바꾼다
📋핵심 요약 중소·중견기업 ERP에 AI를 얹을 때는 '자동 조종'이 아니라 '부조종사'로 접근해야 하며, 기본 ERP 프로세스가 잡히지 않은 상태에서 AI부터 붙이면 오히려 혼란만 커진다. Hacker News에 따르면