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Model Context Pro **Model Context Pro MCP-SuperAssistant란? MCP-SuperAssistant는 MCP를 활용해 AI 플랫폼(ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Grok 등)과 외부 데이터 및 도구를 연결하는 크롬 확장 프로그램입니다. 이 도구는 AI 대화 내에서 MCP 도구 호출을 감지하고, 실행 결과를 자동 또는 수동으로 대화에 삽입하여 워크플로우를 간소화합니다. MCP-SuperAssistant는 다양한 AI 플랫폼과의 호환성과 유연한 설정을 통해 개발자와 비즈니스 사용자의 생산성을 극대화합니다. MCP-SuperAssistant의 주요 기능 MCP-SuperAssistant는 다음과 같은 기능을 제공합니다: 다양한 AI 플랫폼 지원: ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Grok, Google AI Studio, OpenRouter, DeepSeek 등에서 MCP 도구 실행 가능 MCP 도구 실행 및 결과 삽입: AI 대화 내 도구 호출을 감지해 실행하고 결과를 대화에 삽입 실시간 데이터 연결: MCP를 통해 콘텐츠 저장소, 비즈니스 앱, 개발 환경 등과 안전하게 연결 자동/수동 모드: 자동 모드(도구 실행 및 결과 제출 자동화)와 수동 모드(사용자 제어) 지원 확장성과 모듈성: 플러그인 기반 아키텍처로 새로운 플랫폼 및 도구 추가 가능, WebSocket 및 SSE 지원 보안 및 접근성: 복잡한 API 키 설정 없이 기존 AI 구독 활용, 최소 설정으로 사용 가능 6000+ MCP 서버 지원: 다양한 MCP 서버와 통합해 AI 워크플로우 강화 특징: 확장 프로그램은 간단한 설치로 즉시 사용 가능하며, 샌드박스 환경에서 실행되어 보안성을 유지합니다. 제약사항: 일부 복잡한 도구 호출은 MCP 서버 설정이 필요하며, AI 모델의 프롬프트 이해도에 따라 결과 정확도가 달라질 수 있습니다. 초기 설치 및 세팅, 실행 준비 MCP-SuperAssistant를 사용하려면 크롬 확장 프로그램 설치와 MCP 프록시 서버 설정이 필요합니다. 아래는 단계별 설치 및 실행 준비 과정입니다. ...

Gemini CLI의 MCP(Model Context Pro Model Context Pro **Model Context Pro Gemini CLI와 MCP 지원 개요 Gemini CLI는 Google의 생성형 AI 모델인 Gemini를 터미널에서 활용할 수 있는 오픈소스 도구로, MCP를 통해 내장 및 외부 도구와의 통합을 지원합니다. MCP를 활용하면 Gemini CLI는 파일 시스템 작업, 웹 검색, 버전 관리 시스템(Git 등)과의 연동, 또는 사용자 정의 API와의 상호작용과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. Gemini CLI는 MCP를 통해 모델의 컨텍스트를 확장하여 복잡한 작업을 처리하거나, 외부 시스템과의 실시간 데이터 교환을 가능하게 합니다. ...

GitHub Actions YAML: CI/CD 워크플로우의 핵심 GitHub Actions는 CI/CD 및 자동화 워크플로우를 정의하는 강력한 도구로, YAML 파일을 통해 설정됩니다. 이 포스트에서는 GitHub Actions YAML의 주요 사용법, 실행 환경, 쉘 스크립트 활용 방법, 그리고 실무에서 유용한 팁을 정리합니다. 왜 GitHub Actions YAML이 중요한가? GitHub Actions는 코드 푸시, 풀 리퀘스트, 스케줄링 등 다양한 이벤트를 기반으로 자동화된 워크플로우를 실행할 수 있습니다. YAML 파일은 이를 직관적이고 선언적으로 정의하며, 다음과 같은 장점을 제공합니다: 가독성: 명확한 구조로 워크플로우 정의. 유연성: 다양한 환경과 도구 지원. 재사용성: 액션과 워크플로우를 모듈화해 생산성 향상. 2025년 기준: GitHub Actions는 대부분의 주요 언어와 배포 환경을 지원하며, 커뮤니티 액션으로 확장 가능. 1. GitHub Actions YAML 기본 구조 GitHub Actions 워크플로우는 .github/workflows/ 디렉토리에 .yml 파일로 저장됩니다. 기본 구조는 다음과 같습니다: ...

Model Context Pro MCP 101: Model Context Pro Model Context Pro 1. MCP란 무엇인가? MCP(Model Context Pro 주요 기능 동적 도구 탐색: 도구가 JSON 메타데이터로 자신의 기능을 제공하여 AI가 자동으로 이해하고 활용. 양방향 통신: WebSocket 또는 SSE(Server-Sent Events)를 통해 실시간 상호작용 지원. AI 중심 설계: AI의 의도(intent)를 기반으로 적합한 도구를 동적으로 호출. 사용 시기 MCP는 다음과 같은 경우에 적합합니다: AI가 외부 리소스(예: GitHub, Google Drive)에 접근하거나 작업을 수행할 때. 새로운 도구를 동적으로 추가하거나 복잡한 워크플로우를 자동화할 때. 예: AI가 “파일을 읽고 Slack에 공유"하거나 “GitHub에서 코드 검색"하는 작업. 2. MCP와 다른 API의 차이점 MCP는 REST API, SOAP와 비교해 AI 중심의 유연성을 제공합니다. 아래는 셀프 디스크립션(self-description)을 중심으로 주요 차이점입니다. ...

Playwright page.get_by_role 역할 기반 요소 탐색 Playwright page.get_by_role 가이드 1. page.get_by_role이란? Playwright의 page.get_by_role 메서드는 웹 페이지에서 요소를 역할(role)에 기반하여 탐색하는 강력한 도구입니다. 이는 접근성(Accessibility) 표준인 ARIA(Accessible Rich Internet Applications)를 활용하여 요소를 식별하며, HTML 태그 대신 사용자가 인식하는 기능적 역할을 기준으로 동작합니다. **역할(role)**이란 요소가 웹 페이지에서 수행하는 목적을 정의하는 속성으로, 예를 들어 버튼(button), 링크(link), 입력 필드(textbox) 등이 이에 해당합니다. get_by_role는 이러한 역할과 선택적으로 name 속성을 결합하여 요소를 정확히 찾아냅니다. 주요 기능 접근성 기반 탐색: ARIA 표준을 준수하여 요소를 식별. 직관적 사용: 개발자가 요소의 시각적 표현이나 태그 구조 대신 기능적 역할을 지정. 유연성: name, checked, disabled 등의 추가 옵션으로 세부 조정 가능. 이 메서드는 Playwright의 테스트 자동화 및 웹 스크래핑 작업에서 신뢰성과 유지보수성을 높이는 데 적합합니다. ...

xargs - 효율적인 명령어 인수 처리와 병렬 실행 xargs 명령어: 효율적인 명령어 확장과 파라미터 전달 xargs 명령어는 한 명령어의 출력을 다른 명령어의 인수로 전달할 때 유용하게 사용됩니다. 특히 명령어의 파라미터가 길어지거나 여러 파일, 디렉토리를 대상으로 명령어를 실행해야 할 때 xargs를 사용하면 성능과 효율성을 높일 수 있습니다. 주요 옵션과 활용 예시 1. 기본 사용법 xargs는 기본적으로 표준 입력에서 받은 데이터를 공백 또는 개행으로 구분하여 후속 명령어의 인수로 전달합니다. 예시: echo "file1 file2 file3" | xargs ls -l file1, file2, file3을 ls -l의 인수로 전달하여 파일의 상세 정보를 출력합니다. ...