AI 도구를 여러 번 사용하면 나중에 왜 그런 결과가 나왔는지 확인하기 위해 로그를 남기고 싶어집니다. 하지만 프롬프트와 도구 인자에는 원고, 고객 정보, 토큰, 내부 경로가 함께 들어갈 수 있습니다.저는 모든 것을 저장하는 대신 나중에 확인해야 하는 질문부터 정했습니다. 입력·출력·도구 호출·오류를 같은 방식으로 기록하지 않고, 목적에 맞는 최소 정보만 남기는 흐름을 소개합니다.로그의 목적을 먼저 나눕니다로그를 남기는 이유는 품질 개선, 장애 분석, 비용 확인, 보안 감사로 나뉩니다. 한 목적에 필요한 정보가 다른 목적에는 과도할 수 있습니다. 예를 들어 비용 확인에는 전체 프롬프트보다 모델명·토큰 수·응답 시간이 필요합니다.목적을 문서에 적으면 보존 기간과 접근 권한도 함께 정할 수 있습니다. ‘나중..

MCP 서버가 내 서비스의 데이터나 작업을 대신 실행하기 시작하면 ‘연결된다’는 사실보다 누가 무엇을 할 수 있는지가 중요해집니다. 토큰을 발급받았다는 이유만으로 모든 도구를 호출할 수 있게 만들면 권한 경계가 사라집니다.이번 글에서는 MCP Authorization 사양에서 강조하는 resource indicator와 PKCE를 중심으로, 구현 전에 확인할 보안 질문을 정리합니다. 인증 라이브러리와 사양 버전은 구현 시점에 다시 확인해야 합니다.인증과 권한을 분리해서 설계합니다인증은 요청자가 누구인지 확인하는 절차이고, 권한은 그 요청자가 특정 리소스와 도구를 사용할 수 있는지 확인하는 절차입니다. OAuth가 성공했다고 해서 서버의 모든 기능을 허용하면 안 됩니다.저는 서버를 연결할 때 데이터 읽기,..

AI 도구 호출이 짧을 때는 요청과 응답만 있으면 충분합니다. 하지만 파일 변환, 배포, 대량 분석처럼 오래 걸리는 작업은 사용자가 기다리는 동안 상태를 확인하고, 중단하거나 다시 이어야 합니다.MCP 생태계에서 Tasks와 관련된 논의가 확장되고 있지만 사양과 구현은 계속 변할 수 있습니다. 이번 글은 특정 SDK의 복사 예제가 아니라 장시간 작업을 설계할 때 필요한 상태를 정리하는 글입니다.작업 상태와 결과를 분리합니다작업이 실행 중이라는 사실과 결과 파일이 준비됐다는 사실은 다릅니다. 상태 조회는 진행률·마지막 업데이트·실패 이유를 보여 주고, 결과 조회는 완료된 산출물의 위치와 검증 상태를 보여 줘야 합니다.저는 작업을 만들 때 사용자에게 보이는 상태와 내부 실행 상태를 따로 둡니다. 내부가 여러..

에이아이 코딩 도구, 월 20달러면 무제한이던 시절은 끝났다클로드 코드·코덱스·커서, 세 도구가 세는 단위가 전부 다르다커서가 2025년 6월에 과금 방식을 바꿨다. 요청 횟수 기준에서 사용량 기준으로 갔다. 그때 기존 사용자들 사이에서 "왜 갑자기 돈이 더 나가느냐"는 말이 나왔고, 그 뒤로 "월 20달러 무제한"이라는 표현은 사실상 사라졌다.지금 셋 다 진입 요금은 월 20달러다. 그런데 20달러로 무엇을 얼마나 쓸 수 있는지는 도구마다 완전히 다르다. 세는 단위 자체가 다르기 때문이다.그래서 "어느 게 더 싸냐"는 질문은 답이 안 나온다. 답을 정하는 건 요금표가 아니라 내가 어떻게 일하느냐다. 이 글은 그 기준을 정리한 것이다.1. 각 도구는 무엇을 세는가이게 이 글의 핵심이다. 요금표보다 먼저 ..

AI 이야기를 듣다 보면 익숙하지 않은 용어가 계속 나옵니다. LLM, RAG, MCP, 에이전트 같은 단어는 이제 기사나 서비스 소개에서도 자주 보이지만, 처음 접하면 서로 어떻게 다른지 헷갈리기 쉽습니다. 이 글에서는 AI를 이해할 때 자주 만나는 용어 12가지를 최대한 쉬운 말로 정리해보겠습니다. 깊은 기술 설명보다는, 각 용어가 어떤 역할을 하는지 큰 그림을 잡는 데 초점을 맞췄습니다. 1. LLM: AI의 기본 두뇌 LLM은 Large Language Model의 줄임말입니다. 한국어로는 거대 언어 모델이라고 부릅니다. 쉽게 말하면, 엄청난 양의 글을 학습해서 사람의 언어를 이해하고 이어서 답변할 수 있도록 만들어진 AI 모델입니다. 우리가 ChatGPT 같은 서비스에 질문했을 때 문장을 읽고 ..

저는 21년 차 웹 개발자입니다. 대단한 기술 스타는 아니지만, 직장 생활 안에서 필요한 서비스를 만들고 고치며 오랫동안 코드를 만져왔습니다. 그리고 마음 한쪽에는 늘 글을 쓰고 싶다는 열망을 품은 채, 실제로 웹소설을 쓰고 온라인 출판을 경험해 본 초보 작가이기도 합니다.얼마 전, 저는 평소처럼 AI 코딩 도구를 활용해 작은 서비스를 만들다가 아찔한 순간을 경험했습니다.초반에는 아주 매끄러웠습니다. 머릿속 아이디어를 던지자 AI가 수백 줄의 코드를 순식간에 짜 내려갔고, 엄청난 생산성을 손에 쥔 기분이 들었죠. 하지만 프로젝트 덩치가 커지면서 엉뚱한 오류가 반복되기 시작했습니다. 간단한 문제 같은데도 AI는 갈팡질팡하며 엄청난 양의 토큰을 허비하더군요.결국 제가 직접 개입해 코드를 수정하려고 에디터를 ..