학습 허브

오늘은 무엇을 배워 볼까요?

메모리, 검색, MCP, 그리고 그 주변의 AI 도구까지. BrainTube를 떠받치는 아이디어를 쉬운 말로 풀어냈어요.

MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol)는 Claude, Cursor 등 여러 AI 클라이언트가 하나의 인터페이스로 내 도구와 데이터를 쓸 수 있게 해 주는 개방형 표준이에요.

'느낌'으로 찾는 검색이 키워드 검색이 놓치는 것을 찾아내는 이유, 그리고 여전히 밀리는 지점.

실무자를 위한 검색 가능한 지식 베이스: 메모, 영상, PDF를 Claude, Cursor 등 이미 쓰고 있는 도구 안에서 바로 검색할 수 있으면 무엇이 달라지는지 알아봐요.

엔지니어가 아니어도 이해할 수 있게 풀어 쓴 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation).

기본값은 종속이에요. 이동성은 설계로 선택하는 거예요.

특정 AI 채팅 밖에 존재하는 지식과 맥락의 영구 저장소예요. 덕분에 모든 AI가 같은 메모리를 읽을 수 있어요.

AI 어시스턴트가 영구적인 지식 베이스를 읽을 수 있게(경우에 따라 쓸 수도 있게) 해 주는 MCP 서버예요.

컨텍스트 윈도우는 일시적인 작업 기억이에요. 영구 메모리는 세션과 도구가 바뀌어도 남아요.

YouTube 영상과 팟캐스트를 검색하고 대화할 수 있게 만드는 방법이에요. 세 가지 접근법과 솔직한 장단점, MCP 방식의 단계별 안내까지 담았어요.

내가 쓰는 모든 도구에서 작동하는 영구 AI 메모리를 만드는 방법이에요. 네 가지 선택지의 순위, 솔직한 설정 안내, 데이터를 옮길 수 있게 유지하는 법까지 담았어요.

Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini CLI에서 같은 맥락을 유지하세요. MCP로 연결한 지식 베이스 하나면 모든 어시스턴트가 내가 저장한 것을 읽어요. 무료 요금제도 있어요.