공지: Clawdbot은 OpenClaw로 리브랜딩되었습니다. 이 문서는 기존 Clawdbot의 개념과 함께 새로운 OpenClaw의 관점에서 내용을 보강하고 있습니다. **OpenClaw (구 Clawdbot)**은 본격적으로 로컬에서 실행되는 AI 런타임이다. 클라우드 기반 서비스와 달리, 사용자의 컴퓨터(Mac/Linux)에서 백그라운드 데몬으로 동작하며 로컬 데이터만을 활용한다. 사용자에게는 터미널, 파일시스템, 브라우저 컨트롤 같은 OS 리소스가 직관적으로 노출된다. 1. OpenClaw (구 Clawdbot)란? OpenClaw은 Node.js 기반으로 구현된 로컬 AI 런타임이다. 클라우드에 의존하지 않고, 사용자의 개인 환경에서 실행되므로 데이터 유출 위험이 최소화된다. 주요 특징은 다음과 같다. ...
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. ...