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AI 에이전트는 LLM이 도구를 골라 호출하고, 그 결과를 보고 다음 행동을 다시 정하는 과정을 목표를 이룰 때까지 반복하는 시스템입니다. MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션이 이런 도구와 데이터를 연결하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜로, 도구를 MCP 서버로 한 번 만들어 두면 MCP를 지원하는 여러 애플리케이션에서 쓸 수 있습니다. 모델은 도구 호출을 요청할 뿐이고 실제 실행은 MCP 서버가 자신의 계정과 토큰으로 하기 때문에, 에이전트가 할 수 있는 일의 한계는 서버에 준 권한이 정합니다.1. AI 에이전트란LLM 자체는 텍스트를 입력받아 텍스트를 생성할 뿐, 서버에 접속하거나 명령을 실행하지 못합니다. 여기에 검색, 도구, 메모리를 붙이면 할 수 있는 일이 늘..

생성형 AI를 업무에 쓸 때 보안 문제는 넣은 데이터가 어디에 남는지, 받은 답을 검증 없이 쓰는지, AI에게 준 권한이 외부 입력과 섞이는지 세 곳에서 생깁니다. 개인 플랜은 학습 설정을 확인하되 학습을 꺼도 대화가 일정 기간 저장된다는 점을 알고 써야 하며, 회사 데이터는 학습에서 제외되는 업무용 플랜에서만 다룹니다. 받은 코드와 명령은 검토한 뒤 실행하고, 에이전트에는 필요한 최소 권한만 줍니다.1. 입력한 데이터가 가는 곳채팅 창에 붙여 넣은 내용은 답을 만드는 데만 쓰이고 사라지지 않습니다. 서비스는 대화를 기록으로 저장하고, 플랜과 설정에 따라 모델 학습이나 사람의 품질 검토에 쓰기도 하며, 학습에서 제외해도 악용 방지를 위해 일정 기간 보관합니다.프롬프트는 답변 생성 외에 저장, 안전 목적 ..