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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. ...

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. ...