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“서버”

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AI 도구 연결 분야에서 쓰이는 Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)의 서버 컴포넌트로, AI 모델이 외부 도구·자료에 접근할 수 있도록 도구 목록과 실행 함수를 표준 형식으로 노출합니다.

아이뎀포턴시

Idempotency는 같은 요청을 여러 번 보내도 서버에 남는 결과가 한 번 보낸 것과 같아지는 성질입니다. RFC 9110은 같은 요청을 여러 번 반복했을 때 서버에 의도된 효과가 한 번 보낸 것과 같으면 멱등하다고 정의하고 GET·HEAD·PUT·DELETE를 멱등 메서드로 분류합니다. 결제처럼 중복 실행이 치명적인 POST에는 요청마다 고유한 멱등키를 붙여 재시도해도 한 번만 처리되게 만듭니다. 응답 코드까지 같아진다는 뜻은 아닙니다.

Dify는 LLM 앱과 에이전트, RAG 파이프라인을 시각적 워크플로 편집기로 만들고 배포하고 관측하는 오픈소스 플랫폼입니다. 프롬프트 작성, 모델 연결, 문서 검색, 도구 호출을 캔버스 위 노드로 조립한 뒤 웹 앱이나 API로 공개합니다 [1][3]. 실행 로그와 성능을 모니터링하는 LLMOps 기능도 함께 들어 있습니다 [1]. Docker Compose로 자체 서버에 셀프 호스팅할 수 있습니다 [1]. 라이선스는 순수 Apache 2.0이 아니라 멀티테넌트 운영 금지와 로고 제거 금지 조건이 덧붙은 수정본입니다 [2].

자동화·노코드

Gemma는 구글 딥마인드가 가중치를 공개하는 경량 오픈 웨이트 모델 제품군입니다. Gemini와 같은 연구·기술을 바탕으로 만들어졌고, 노트북이나 워크스테이션, 사내 서버에서 직접 실행할 수 있습니다 [1]. 첫 공개는 2024년 2월 2B·7B 두 종이었습니다 [1]. Gemma 1~3 계열은 OSI 오픈소스 정의를 충족하지 않는 Gemma 이용약관과 금지 사용 정책이 붙은 형태였습니다 [2]. 2026년 4월 공개된 Gemma 4부터는 Apache 2.0으로 바뀌었습니다 [4].

모델·서비스

Federated Learning

페더레이티드 러닝

데이터를 중앙 서버로 모으지 않고 각 기기·기관에 둔 채, 로컬에서 계산한 모델 업데이트만 모아 공동 모델을 만드는 분산 기계학습 방식입니다. 한국어로는 연합학습이라고 부릅니다. 2016년 Google 연구진이 FedAvg 알고리즘 논문에서 처음 명명했습니다. 원본 데이터가 밖으로 나가지 않아 개인정보·기밀이 걸린 모바일·의료·금융 분야에서 주로 쓰입니다. 데이터 반출 없이 여러 기관이 협력해 하나의 모델을 키울 수 있다는 점이 핵심 가치입니다.

오픈 웨이트 LLM을 내 컴퓨터나 서버에 명령어 한 줄로 내려받아 실행하게 해 주는 오픈소스 도구입니다. 2023년 7월 공개됐고, 라마·젬마 같은 공개 모델을 로컬에서 돌리는 사실상의 표준 실행기로 자리 잡았습니다. 데이터가 외부로 나가지 않아 보안이 중요한 환경에 맞고, 로컬 API 서버를 열어 다른 프로그램과 연결할 수도 있습니다. 2026년 7월 기준 GitHub 스타 약 17만 5천 개, 누적 개발자 890만 명 규모로 성장했습니다.

AI 개발도구

AI 활용 분야에서 Microsoft가 공개한 MCP(Model Context Protocol) 서버로, 브라우저 자동화 도구 Playwright를 LLM에 연결해 AI 에이전트가 웹사이트를 직접 띄워 클릭·입력·캡처할 수 있도록 만든 표준 도구입니다.

자동화·노코드

Content Delivery Network의 약자로, 전 세계 여러 도시에 콘텐츠 복사본을 미리 배치해 사용자가 가장 가까운 서버에서 빠르게 받을 수 있게 해 주는 기술이며 현대 모든 웹·앱 서비스의 표준 인프라입니다.

배포·인프라

수파베이스

2020년 미국·싱가포르 분산 팀이 시작한 오픈소스 백엔드 플랫폼으로, PostgreSQL 데이터베이스·인증·실시간·스토리지·서버리스 함수를 한 번에 제공하며 'Firebase의 오픈소스 대안'으로 빠르게 자리잡은 서비스입니다.

배포·인프라

2014년 미국 샌프란시스코에서 시작된 웹 배포 플랫폼으로, Vercel과 함께 'Git push만 하면 자동 배포'를 표준화한 'Jamstack' 시대의 대표 서비스이며 정적 사이트·서버리스 함수 운영에 강점을 가집니다.

배포·인프라

자바스크립트

웹 브라우저와 서버에서 동작하는 동적 프로그래밍 언어로, 버튼 클릭·폼 입력·실시간 데이터 갱신 같은 사용자 동작을 사이트에 부여하는 가장 널리 쓰이는 코딩 언어입니다.

한 사람이 프론트엔드(화면)와 백엔드(서버)를 모두 다루는 개발 영역으로, 스타트업·1인 개발자에게 가장 적합하고 AI 코딩 도구 덕에 최근 다시 주목받는 일하는 방식입니다.

웹사이트나 앱에서 사용자 눈에 보이지 않는 서버·데이터베이스·로직 영역을 만드는 개발 분야로, 로그인·결제·데이터 저장 같은 핵심 기능을 처리하는 부분입니다.

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰·노트북·IoT 기기 같은 사용자 단말에서 직접 모델을 실행해 답을 만들어 내는 인공지능 운영 방식을 가리킵니다.

MCP 클라이언트

AI 도구 연결 분야에서 쓰이는 Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)의 클라이언트 컴포넌트로, AI 모델이나 호스트 앱이 MCP 서버에 접속해 도구·자료를 호출하는 쪽 역할을 합니다.

AI 모델 분야에서 쓰이는 Small Language Model(소형 언어 모델)의 약자로, 적은 메모리·전력으로도 로컬 단말이나 서버에서 빠르게 동작하도록 만든 소규모 인공지능 모델입니다.

플레이북 2

리소스 awesome-mcp-servers: Claude에 도구를 붙이는 MCP 서버 목록

MCP는 Claude 같은 AI에 외부 도구를 연결하는 개방형 표준입니다. awesome-mcp-servers는 그 서버를 용도별로 모은 목록으로, 원하는 서버를 골라 설정 몇 줄로 붙입니다.

워크플로우 AI 채팅을 옵시디언 자산으로 만드는 5단계

대화가 끝나면 사라지는 채팅 결과물을 옵시디언 볼트에 쌓는 5단계를 안내합니다. 파일시스템 MCP 연결, 저장 프롬프트, 주간 정리, 재사용까지 공식 문서로 검증한 절차입니다.

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