블로그 글

시니 선생님이 개발 블로그에 쓴 글입니다.

✅ 1. application.yaml 추가 application.yaml app: chat: default-system-prompt: 한국어를 사용하는 tool 지원 AI 입니다. # 기본 system prompt etl: pi

✅ 1. Tool Calling 정의 : LLM이 사용자의 질문을 분석한 뒤, "지금은 일반적인 대답을 할 게 아니라 getWeather라는 외부 함수를 실행해야겠다!"라고 판단하여 함수 이름과 파라미터를 JSON 형태로 뱉어내는 '능력' 그 자체 한

✅ 1. 의존성 추가 implementation("org.springframework.ai:spring-ai-starter-mcp-client:2.0.0-M6") compileOnly 'org.projectlombok:lombok' annotatio

✅ 1. MCP란 무엇일까? MCP는 Model Context Protocol의 약자 AI 모델이 외부 도구(Tools)나 데이터 리소스와 상호작용할 때 사용하는 구조적인 표준 통신 규약(프로토콜) 이러한 연결을 할 때 필요한 표준! 그것이 바로 MC

✅ 1. 아키텍처 미리보기

✅ 1. 프로젝트 생성 Name : mcp-server Language : Java Type : Gradle-Groovy Group : com.jscode Artifact : mcp-server Java : 21 Packaging : Jar ✅ 2.

✅ 1. 빌드하기 ./gradlew bootJar ✅ 2. application.yaml 수정 application.yaml spring: application: name: tool # 애플리케이션 이름 ai: mcp:

✅ 1. CLI 설정 기존의 CommandLineRunner 활용 ✅ 2. McpController McpController.java package com.jscode.tool.rest; @RestController @RequestMapping("/

✅ 1. 파이썬 설치 및 mcp_weather_server 설치 파이썬이 설치되지 않으신 분들은 파이썬을 설치하고 진행해주시길 바랍니다. pip3 install mcp pip3 install mcp_weather_server python -m mcp_

✅ 1. CLI ToolChatConfig.java package com.jscode.tool; @Configuration public class ToolChatConfig { @Bean public SimpleLoggerAdvisor si

✅ 1. 프로젝트 생성 Name : tool Language : Java Type : Gradle-Groovy Group : com.jscode Artifact : tool Java : 21 Packaging : Jar 인텔리제이에서 제공하는 메뉴에서

✅ 1. Tool Config 설정 이유 AI 모델은 그저 텍스트와 JSON을 만들어내는 도구일 뿐, 우리 서버 안에 있는 자바 메서드(getWeather 등)를 직접 실행할 물리적인 능력은 없음 그래서 중간에서 누군가 AI와 자바 코드를 연결해주는