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단편과 시리즈 글을 모두 모았습니다. 최신 글부터 읽거나 관심 있는 주제로 찾아보세요.
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Python Protocol 3부 — 언제 쓰고 언제 쓰지 말아야 할까?
runtime_checkable과 Generic Protocol을 살펴보고, Protocol·ABC·Duck Typing의 선택 기준과 필요한 만큼의 추상화를 정리합니다.
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Python Protocol 2부 — 그런데 Codex는 왜 Protocol을 선택했을까?
Provider 교체, Fake 테스트, 의존성 주입과 의존성 역전을 통해 Codex가 Protocol을 선택한 이유와 ABC와의 차이를 살펴봅니다.
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Python Protocol 1부 — Codex가 갑자기 Protocol을 썼다
상속하지 않은 구현체가 Protocol 타입으로 사용되는 이유를 따라갑니다. Duck Typing, Structural Subtyping과 정적 타입 검사의 관계를 살펴봅니다.
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AI Agent & MCP 4부 — Redis Streams + MCP로 실제 Agent Runtime 구현하기
FastAPI, Redis Streams와 MCP를 연결해 Agent Runtime을 구현합니다. 파일 업로드부터 Checkpoint, Human Review, Pause·Resume과 ERP 등록까지 하나의 흐름으로 살펴봅니다.
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AI Agent & MCP 3부 — MCP Tool을 Agent에게 맡기면 정말 더 좋은가?
Agent Loop를 운영 가능한 Runtime으로 만드는 조건을 살펴봅니다. 상태 관리, Retry, Checkpoint, 중복 실행 방지와 Human-in-the-Loop의 Pause·Resume을 정리합니다.
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AI Agent & MCP 2부 — Python으로 파일 분석용 MCP Tool 직접 만들어보기
Python 백엔드 기능을 MCP Tool로 제공하는 방법을 살펴봅니다. 문서 조회, OCR, 분석, 저장과 Human Review를 기존 Service Layer에 연결합니다.
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AI Agent & MCP 1부 — 파일이 업로드되면 Agent가 깨어난다
파일 업로드를 처리하는 Worker가 Agent Orchestrator로 확장되는 과정을 살펴봅니다. Workflow와 Agent의 경계, 판단과 실행의 분리, MCP Tool을 통해 기존 백엔드 기능을 연결하는 구조를 설명합니다.
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SSE와 Streamable HTTP 4부 — FastAPI + AI Agent + MCP에서 SSE와 Streamable HTTP는 어디에 써야 할까?
지금까지 세 편에 걸쳐 SSE와 Streamable HTTP의 구조를 살펴봤습니다. 1부에서는 하나의 HTTP Response가 어떻게 데이터를 조금씩 전달할 수 있는지 알아봤습니다. 2부에서는 SSE만으로 모든 통신 문제를 해결할 수 없다는 것을 살펴봤습니다. AI Agent와…
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SSE와 Streamable HTTP 3부 — MCP는 왜 Streamable HTTP를 사용하는가
1부에서는 SSE가 하나의 HTTP Response를 유지하면서 데이터를 조금씩 전달하는 원리를 살펴봤습니다. 2부에서는 한 단계 더 나아가 이런 질문을 던졌습니다. SSE만으로 복잡한 AI 시스템의 통신을 처리할 수 있을까? SSE는 Server → Client 방향의…
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