마이크로칩테크놀로지는 임베디드 엔지니어를 위한 AI 기반 솔루션 개발에 대한 지속적인 의지를 바탕으로 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 출시했다. MCP 서버는 호환 가능한 AI 도구 및 대규모 언어 모델과 직접 연결되어 시스템이 질문에 답변하는 데 필요한 맥락 정보를 제공하는 AI 인터페이스다. 이를 통해 사용자는 간단한 대화형 질의만으로도 마이크로칩의 검증된 최신 공개 데이터를 바탕으로 제품 사양, 데이터시트, 재고, 가격, 리드 타임 등을 손쉽게 조회할 수 있도록 지원한다. MCP 서버는 HTTP 스트리밍 표준 기반으로 설계돼 코파일럿, AI 챗봇, LLM 기반 IDE, 엔터프라이즈 AI 에이전트 등 다양한 AI 클라이언트에 최적화된 컨텍스트 기반 JSON 인코딩 응답을 제공한다. 이 플랫폼은 광범위한 애플리케이션을 지원하며 마이크로칩의 공개 데이터를 개발 환경과 지능형 어시스턴트에 직접 통합할 수 있다. 마이크로칩 리치 사이몬식 최고운영책임자는 “이번 MCP 서버 출시는 마이크로칩이 AI 기술을 적극적으로 도입하고, AI 기반 도구를 통해 고객 편의를 높이기 위해 노력하고 있음을 보여주는 또다른 사례”라며 “우리는 개발자들이 기존에 사용 중인 AI 플랫폼
스노우플레이크(Snowflake)가 금융 산업을 위한 ‘금융 특화 코텍스 AI(Cortex AI for Financial Services)’를 출시했다. 이를 통해 금융 기관들은 높은 수준의 보안과 규제 준수를 유지하면서도 AI 모델, 애플리케이션, 에이전트를 활용해 데이터 기반 의사결정을 강화할 수 있게 됐다. 금융 특화 코텍스 AI는 시장 분석, 리스크 관리, 이상 거래 탐지, 고객 지원, 보험 청구 관리 등 다양한 금융 업무를 자동화하고 효율화할 수 있는 기업용 AI 에이전트를 포함한다. 이를 통해 금융 기관은 업무 시간을 절감하고 운영비를 낮추며, 신속하고 정확한 인사이트를 도출할 수 있다. 스노우플레이크는 또한 산업 전반에서 활용 가능한 관리형 ‘MCP 서버(Model Context Protocol Server)’를 퍼블릭 프리뷰로 선보였다. MCP 서버는 기업 내부의 민감한 데이터를 스노우플레이크 환경 내에서 안전하게 관리하며, 앤트로픽, 크루AI, 세일즈포스 등 주요 에이전트 플랫폼과 연결해 풍부한 컨텍스트를 갖춘 AI 애플리케이션 구축을 지원한다. 이를 통해 기업은 외부 데이터와 내부 데이터를 분리·보호하면서도 상호 운용성을 확보할 수 있다.
멀티모달 AI 혁신을 이끌고 있는 트웰브랩스(TwelveLabs, 대표 이재성)가 영상 인텔리전스를 AI 에이전트에 손쉽게 구현할 수 있는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 공식 출시했다. 이번 발표는 AI 어시스턴트가 영상을 직접 이해하고 검색·요약할 수 있게 됐다는 점에서 업계의 새로운 전환점으로 평가된다. MCP는 미국 AI 기업 앤트로픽이 제안한 오픈 표준 프로토콜로, AI 시스템 간 데이터와 기능 연결을 표준화하는 기술이다. 트웰브랩스 MCP 서버는 자사의 영상 이해 모델을 클로드 데스크톱(Claude Desktop), 커서(Cursor), 구스(Goose) 등 개발자 친화적 AI 도구와 연동한다. 개발자들은 플러그 앤 플레이 방식으로 해당 기능을 손쉽게 적용할 수 있어, 별도 복잡한 세팅 없이 영상 이해 기능을 자체 애플리케이션에 통합할 수 있다. 서버의 기반은 트웰브랩스가 독자적으로 개발한 멀티모달 영상 이해 모델 ‘마렝고(Marengo)’와 영상언어 생성 모델 ‘페가수스(Pegasus)’다. 이를 활용해 ▲자연어 기반 영상 검색 ▲영상 콘텐츠 자동 요약·질의응답 ▲다단계 영상 워크플로우 ▲실시간 영상 탐색 등 다양한 기능
한글과컴퓨터(한컴)가 인공지능(AI) 시대를 준비하기 위한 핵심 기술과 비전을 공유하는 ‘2025 한컴 테크세미나’를 4일 성황리에 개최했다. 이번 행사는 온·오프라인으로 동시에 진행되며, 개발자를 비롯해 다양한 부문의 임직원들이 참석해 기술 교류와 인사이트를 나누는 자리로 꾸려졌다. 지난해 ‘AI 테크데이’에 이어 열린 이번 세미나는 한컴이 AI 기술 기업으로 도약하기 위해 추진하는 전략과 성과를 조직 전반에 공유하는 의미를 가졌다. 올해 세미나는 거대언어모델(LLM)의 한계를 극복할 ‘지식그래프’와 스스로 학습하고 실행할 수 있는 ‘AI 에이전트’ 기술을 주요 의제로 다뤘다. 한컴은 이 두 가지 기술을 통해 정보 신뢰도를 강화하고, 차세대 AI 시스템의 효율성을 극대화할 수 있다는 청사진을 제시했다. 세션 발표는 총 4개로 구성됐다. 첫 번째 발표에서는 지식그래프와 LLM을 결합해 정보의 정확성과 신뢰도를 높이는 방법이 소개됐다. 이어 문맥 압축과 에이전트 메모리 기술을 활용해 AI 에이전트의 성능을 최적화하는 전략이 공유됐다. 세 번째 세션에서는 ‘한글 MCP 서버’를 기반으로 한글 기술이 AI 생태계로 확장되는 가능성이 논의됐다. 마지막 세션에서는 실
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