Transcend Borders: Software & Design ai fundamentally changes what the internet is: “search & discover” model —> “consume & accept” model (@signulll) |
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About 데일리 노트
- 1편에서는 Grok 3 모델 베타 출시와 함께 나타난 게임 제작 열풍에 대해 정리해 보았습니다.
- 2편에서는 지난 한 주를 뜨겁게 달군 MCP Server의 개념을 쉽게 설명해 보았습니다.
- 그럼, 이번 데일리 노트도 재미있게 읽어 나가시길 바라며, 3월 첫째 주 뉴스레터로 다시 찾아뵙겠습니다. 언제든 Feedback 링크를 통해 자유롭게 피드백 전달해 주시면 감사하겠습니다.
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지난 18일, xAI는 Grok 3 Beta 시리즈를 공개하며 논리 모델 두 종류를 포함한 총 4종류의 모델이 포함된 대형언어모델군을 공개했습니다. 논리 모델의 경우, 더 많은 컴퓨팅 파워를 동원하여 점층적으로 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 강화학습 시켰다고 밝히며, 총 3개의 모드(Think, Big Brain, DeepSearch)로 구분되어 작동한다는 점을 전달했습니다.
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첫 모델이 출시된 지 약 2년도 채 지나지 않아, Grok 3 논리 모델의 퍼포먼스가 수학, 과학, 코딩 영역에 있어 o1, DeepSeek R1, Gemini-2 Flash 등의 논리 모델을 뛰어넘는 결과를 도출했다는 점은 많은 이들의 놀라움을 자아냈습니다.
X 커뮤니티는 Grok 3로 제작한 게임들을 선보이며 직접 모델의 힘을 증명해 냈습니다. Grok의 Deepsearch & Think 모드를 활용해 게임 기획과 코드 작성을 한 뒤, Local Host 환경에서 플레이하거나 Replit 등의 코드 제작 플랫폼에서 실제 앱으로 배포하면서 Grok 모델 기반 게임 제작 열풍이 나타났습니다.
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저도 직접 Grok 3와 Replit을 활용해 체스 보드를 만들어 보았는데, 방법은 정말 간단했습니다. 아래와 같이 원하는 게임 종류만 만들어 달라고 요청한 후, 출력한 html 코드를 Replit Node.js 앱에 붙여놓은 뒤, Play를 누르면 자동으로 게임이 만들어지고, 플레이할 수 있습니다. |
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(서버가 폭발하기 전까지는) xAI 측에서 모든 사용자 대상으로 Grok 3 모델을 활용하도록 열어 놓은 상황이고, Replit도 최대 3개의 퍼블릭 앱을 무료로 만들어 볼 수 있으니 (가격 티어), 아래 튜토리얼과 사례들을 참고하며 한번 본인만의 게임 스튜디오를 만들어보시길 바랍니다.
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작년 11월, Anthropic이 처음 공개한 Model Context Protocol(MCP) 소개 글에 의하면, MCP란 “대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 위해 설계된 개방형 프로토콜”로서 LLM이 외부 소스의 정보에 액세스, 활용, 업데이트할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다.
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Introducing the Model Context Protocol (Anthropic)
이를 더 쉽게 이해하기 위해 AI 코딩 툴 개발사 Windsurf가 공개한 MCP 활용 동영상 가이드 내용을 가져와 설명해보도록 하겠습니다. 간단히 볼 때, MCP Protocol은 AI 에이전트로 하여금 외부 데이터소스에 접근하여 맞춤화 된 행동을 취할 수 있게 해주는 인터페이스입니다.
크게 MCP 구조의 주요 컴포넌트는 Client, Protocol, Server, Data Source(내부 데이터) 혹은 Remote Service(외부 서비스)로 이뤄져 있습니다. 아래 그림에서 MCP Client는 ‘Windsurf Agent’이고, Remote Service는 ‘Slack’입니다. 그리고, 그 중간에 있는 MCP Server는 웹 API 형태로 Slack으로부터 내용을 가져와 MCP Protocol을 통해 MCP Client인 ‘Windsurf Agent’에게 전달하는 역할을 하는 로컬 장치입니다.
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MCP Client인 Windsurf 에이전트에게 “Remote Service인 Slack 채널방 ‘developer’를 참고해 필요한 코딩 변화 사항들을 적용해줘”라고 요청하면, 에이전트는 MCP Protocol을 통해 MCP Server와 소통하여 Slack에서 필요한 내용을 가져와, 해당 내용을 기반으로 Windsurf IDE 내 필요한 개발 수정 사항들을 적용할 수 있도록 해줍니다.
단순화해서 볼 때, MCP Protocol은 뇌(MCP Client)의 능력치(Context)를 확장해 주는 역할을 하는 "뉴런"의 역할을 하고 있는 것이라고 볼 수 있습니다.
다시 말해, 앞서 살펴본 다양한 회사들의 MCP Server 기능은 다양한 MCP Client(ex. Github/Cursor 등의 IDE 개발환경, 에이전트)들이 Remote Service(ex. Firecrawl/Langchain/Stripe) 등의 외부 서버와 손쉽게 연동하여 더 폭넓은 데이터소스에 대해 접근하여 MCP Client의 능력치를 확대해 주는 도구로 보시면 좋을 것 같습니다.
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모델/인프라
- Alibaba Cloud: WanX 2.1 — 비디오 AI 모델 | Qwen 2.5VL — 기술 리포트
- Arc Institute: Evo 2 — 생명체 유전자 코드 모델링, 설계 가능한 생물학 오픈소스 AI 모델
- Arcee AI: Arcee-Maestro-7B-Preview — 논리 모델, Arcee-Blitz — Mistral 기반 DeepSeek 증류 모델
- Bytedance: Phantom — 비디오 AI 모델
- Cline: MCP Marketplace — 다양한 앱과의 MCP Server 제공
- Convergence: LM2: Large Memory Models — 메모리를 트랜스포머에 통합하여 훨씬 더 빠르게 긴 문맥을 정확하게 추론하도록 하는 구조
- Facebook: NaturalReasoning — 논리 모델 구축을 위한 1.1M 대형 데이터셋
- Firecrawl: MCP Server — 웹 스크래핑 기능 제공
- General Reasoning: Open Reasoning Data — 논리 모델 구축을 위한 오픈 소스 리소스
- Google AI: AI co-scientist — 과학 연구 어시스턴트 역할 Gemini 2.0 기반 멀티 에이전트 시스템 | PaliGemma 2 mix — 이미지 캡션, OCR, 이미지 Q&A, 물체 감지 및 분할 등을 지원하는 Vision LLM | SigLIP 2 — 다국어 Vision LLM 인코더
- Hugging Face: Ultra Scale GPU Playbook — GPU 훈련 관련 오픈소스 자료 | SmolVLM2 — 소형 비디오 이해 모델과 애플리케이션
- LangChain: MCP Adapters — AI 에이전트와 Anthropic MCP 연결 | LangMem SDK — 장기 메모리 설정
- Lovable: Network Log 인식 — 외부 API 연결 안정성 향상
- Microsoft: Majorana 1 — 세계 최초로 위상 초전도체를 사용한 양자 칩 | Azure AI Foundry Labs — AI 연구, 실험 허브 | Muse — 게임 생성형 AI 모델과 Xbox의 AI 접근방식 | BioEmu-1 — 단백질 구조 생성형 AI 모델
- Mistral AI: Saba — 중동 및 남아시아 지역 맞춤형 24B 언어모델
- Meta: Audiobox Aesthetics — 음성, 음악, 사운드에 대한 자동 품질 평가
- NVIDIA AI: ProtoMotions v2 — 캐릭터 애니메이션 에이전트 제작 코드베이스
- OpenAI: SWE-Lancer Benchmark — 프리랜서 Upwork의 개발자 과제등에 대한 AI 모델의 코딩 성능 평가 벤치마크
- Perplexity: R1 1776 오픈소스 — 미검열/편향 정보를 제공하도록 사후 학습된 DeepSeek R1 모델 버전
- Prime Intellect: SYNTHETIC-1 — DeepSeek R1 모델 기반 논리 데이터셋
- Sakana AI: AI CUDA Engineer — CUDA Kernel 최적화 에이전트
- Scaled Cognition: APT-1 — 첫 에이전트 앱 전용 모델
- Stripe: MCP Server — 코딩 툴 내 Stripe API & 지식 자동 연결
- Unsloth AI: Long-Context GRPO — 10x 컨텍스트 증가, 90% 적은 VRAM
- xAI: Grok 3 모델 — 모든 사용자 대상 무료 | Grok DeepSearch
- CTGT — 기업용 AI 위험 관리 & 퍼포먼스 측정 플랫폼
- Step-Audio — 인간 언어 이해, 생성 가능한 130B 파라미터 멀티모달 LLM
- CLaMP 3 — 멀티모달, 다국어 의미론적 음악 검색 프레임워크
프로젝트/상품/서비스
- 1X: NEO Gamma — 가정용 로봇
- AI SDK: URL Source — AI 응답의 출처로 사용된 웹사이트 표시
- Apple: iPhone 16e
- Bolt: Visual Inspector — 사용자와 똑같이 앱을 시각적으로 인식하여 더 빠르고 정확한 편집 지원
- Box: AI Updates — 문서와의 대화, 무제한 복수 문서 쿼리
- browserbase: Stagehand + Next.js Quickstart — 브라우저 에이전트 배포 Vercel 템플릿
- Bytedance: Trae AI IDE — AI Q&A, 코드 자동 완성, 에이전트 기반 AI 프로그래밍 기능 제공
- CopilotKit: Open Multi-Agent Canvas Repository — 오픈 소스 멀티 에이전트 채팅 인터페이스
- Figure: Helix — 인간의 논리력을 갖춘 인하우스 로봇
- Gumloop: AI Web Research — 어느 연구 질문에 대한 답을 찾아주는 서비스
- Lovable: 과거/미사용 파일에 대한 편집 중단 | Visual Edit 업데이트
- Meta: EgoMimic — Project Aria 안경을 통한 휴머노이드 로봇 훈련 연구
- Notion: Recurring automations — 반복 작업 자동화 설정 | Most-used blocks — 블록 제안
- OpenAI: Operator — 국내 서비스 오픈
- Opennote: Feynman — Richard Feynman 스타일로 가르치는 교육 AI 시스템
- Replit: xAI 모델 활용 — "create with xAI"
- Scira AI: gap analysis — 연구 결과에서 부족한 부분을 찾아서 정보 보충
- Supabase: Free queue service — SQL을 통한 Queue 전송, 수취
- Vercel: 이미지 최적화 속도 개선 및 가격 인하 | Flags SDK — Next.js 및 SvelteKit에서 기능 플래그를 사용하기 위한 무료 오픈 소스 라이브러리
- Windsurf: Turbo Mode — 자동 Command 실행 | MCP 활용 초보자 가이드 | Unlimited DeepSeek-V3 — Pro, Ultimate Plan 대상 무제한 활용
- alphaXiv: arXiv 논문 연구 탐색 에이전트
- Aomni: GTM 자율 에이전트
- Autumn: Stripe와 연동, 유연한 가격 모델 수립 도구
- CodeNearby: 주변에서 코딩 파트너 찾기
- Confident AI: LLM 앱 테스트 플랫폼
- CopyCat: 기업용 브라우저 에이전트 제작
- DoctorAI Lens: 피부결 분석 AI 툴
- echo: PDF → 대화할 수 있는 오디오북
- enso: AI 에이전트 마켓플레이스
- Hightouch: 개인화 마케팅을 위한 고객 데이터 수집 플랫폼
- Inari: 고객 피드백 → 제품 아이디어
- IndexRusher: AI 검색 엔진 인덱싱 툴
- Jot: 모든 것을 Note로 변환 시키는 도구
- Kraftful: 프로덕트 유저 인터뷰
- Lightski: 소프트웨어 엔지니어를 위한 AI 편집 도구
- Lingo: 웹 및 앱 현지화 도구
- Miyagi Labs: 유튜브 콘텐츠 → 상호작용 가능한 강의
- OpenAlternative: 유명 소프트웨어 앱의 오픈소스 대안 컬렉션
- prompt-kit: AI 인터페이스 제작을 위한 컴포넌트 라이브러리
- Proxy: 웹 브라우저 AI 에이전트
- quadratic: 스프레트시트 AI 자동화 작업
- Record: 다운로드/설치가 불필요한 무료 스크린 녹화 툴
- Riviera: 호텔 전용 다국어 AI 음성 에이전트
- Riveter: 스프레드시트 AI 데이터 어시스턴트
- Strawberry Browser: 컴퓨터 사용 AI 비서
- Superlist: 자연어 → 정리정돈 된 Task, Notes
- Superwhisper: 자연어 → 작업 처리 (ex. 팟캐스트 필기, 이메일 답변, VSCode 내 Python 작성) | Windows 출시 준비
- Trata: 헤지펀드들의 Buy-Side 리서치 어시스턴트
- Wildcard: AI 에이전트의 API 탐색 가이드
- Woz: AI 에이전트 시스템 — 아이디어 → 출시 가능한 제품
- @abidlabs: Gradio Sketch — 노코드로 터미널 내 머신런닝 앱 구축, 배포
- @buccocapital: DoorDash 투심검보고서 작성 — Perplexity Deep Research
- @erikdunteman: Piglet — 윈도우 데스크톱 자동화 작업을 위한 API
- @josh_maldonado: Storyboarding App — 스토리보드 구축 앱 | Lovable
- @LamarDealMaker: OpenAI Operator & Replit Agent 협업
- @robertarail: MLGym & MLGym-Bench — LLM 에이전트 개발/배포 프레임워크, 벤치마크
에세이/팟캐스트/뉴스레터/보고서
가이드/튜토리얼
- DeepLearning AI: Evaluating AI Agents 강의
- Github: Open Source 스타터 가이드
- Google AI Developers: Gemini 2.0 Flash — 연구 활동 | 문서 업로드 기능
- Microsoft Copilot: 실시간 대화 번역 | Think Deeper — 엑셀 업무 자동화 | AI 에이전트 초보자 코스
- OpenAI: Academy — 훈련, API Credit, 커뮤니티, 대회 등
- Resend: Email 제작 스타터 가이드
- Together AI: DeepSeek-R1 스타터 가이드
- @_akhaliq: 앱 제작(Grok 3)과 배포(Hugging Face)
- @alliekmiller: When to use each SOTA AI model right now
- @amasad: 앱 제작(Grok 3)과 배포(Replit)
- @donvito: Learn how to configure MCP — Cursor, Windsurf and Claude
- @itsPaulAi: 파이썬 스크립트 생성 & 실행 | o3-mini/Claude/Gemini & Python Code Chrome Extension
- @mckaywrigley: Here’s how to build your app idea — OpenAI o1-pro | Grok 3 활용 후기 & 데모
- @moritzkremb: How To Clone Any Web App — Cursor Agent, CopyCoder
- @PrajwalTomar_: How to Run a Lean, AI-Powered Dev Agency — ChatGPT, Lovable, Cursor
- @rexan_wong: Tech stack: building apps, tools, other
- @shl: Developing with Devin
- @skirano: How you can design and build apps in the age of AI
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프로젝트/상품/서비스
에세이/팟캐스트/뉴스레터/보고서
가이드/튜토리얼
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- 최악이라고 생각했던 시나리오가 생각보다 나쁘지 않을 수 있습니다. 잘 생각해 보면, 이번 실패로 무엇을 잃었기보다 새로운 것을 얻었을 것입니다. 스스로 문제를 해결하고 불확실성을 처리하며 제한된 정보로 결정을 내리는 법을 배우고, 새로운 인맥을 구축하고 시장을 더 잘 이해하며 사고가 더 날카로워졌을 것입니다. 실수는 예상치 못한 방식으로 본인을 성정시키는 우회로입니다 (@keshavchan)
- 가장 먼저 해야 할 일은 다른 사람들이 함께 시간을 보내고 싶어 하는 사람이 되는 것입니다. 두 번째는 예기치 않는 기회가 생길 수 있는 곳으로 가는 것입니다. 세 번째는 매일 그 자리에 나타나 해야 할 일을 하는 것입니다 (@orangebook_)
- 행동하고, 말하고, 심지어 생각하는 모든 것이 다음 현실을 생성하는 씨앗입니다. 주변의 모든 환경을 일련의 자기 강화적인 프롬프트 루틴이라 생각하면, 자신의 미래를 기능적으로 프로그래밍 할 수 있게 됩니다 (@signulll)
- 성장을 택했으면, 그것을 이루기 위한 진입 비용(외로움, 사기꾼이라는 오해, 불확실성 등)을 받아들여야 합니다. 자신감을 가지고 진입 비용을 지불하는 사람이 결국 승리하게 됩니다 (@SahilBloom)
- 눈앞에 닥친 도전의 현실에 집중하고, 예상되는 스트레스에서 벗어나 해결하는 데 집중하세요 (@drgurner)
- 사람, 장소, 회사, 조직, 프로젝트에 자신을 동일시 하지 마세요. 오직 사명, 소명, 목적에만 집중하길 바랍니다. 그것이 당신의 힘과 평화를 지키는 방법이 될 것입니다 (@bluewmist)
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여러분의 참여를 환영합니다.
'데일리 노트' 뉴스레터는 독자들의 적극적인 참여를 전제로 기획되었습니다. 의견 남기기를 통해 여러분들의 이야기를 들려주세요. 뉴스레터 내용에 대한 의견, 다른 크리에이터분들에게 선보이고 싶은 제품/서비스, 공유하고 싶은 이야기, 협업하고 싶은 내용 모두 환영합니다. |
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