
Claude MCP로 엔지니어링 업무 자동화하기
MCP는 콘텐츠 리포지터리, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 데이터가 있는 시스템에 AI 어시스턴트를 연결하는 새 표준입니다. MCP를 활용하면 다양한 엔지니어링 업무를 자동화할 수 있습니다. 이 글은 MCP 구조와 설치 방법, 이를 활용한 최신 정보 검색, README 파일 생성, Git 제어, Slack 채널 분석·메시지 전송 방법을 다뤘습니다.

같은 코드를 리뷰시켜도 판정이 매번 달라지는 이유는 LLM의 비결정성 때문입니다. temperature를 0으로 내려도 흔들림은 남습니다. 코드 위임·폭 좁히기·다수결·하네스로 LLM 판정의 일관성을 높이는 네 가지 방법을, 총 55회 호출 실험 결과와 함께 정리했습니다.
n8n 워크플로가 100개를 넘으면 누가 만들었고 무엇에 물려 있는지부터 흐려집니다. n8n 기본 기능으로 소유권·구조를 어디까지 볼 수 있는지, 그 빈자리를 인포그랩 Nelper는 어떻게 채우는지 정리했습니다.
자세히 보기 →DORA가 4개 지표에서 5대 지표로 바뀌었습니다. 새로 추가된 배포 재작업률과 7가지 팀 유형, AI 시대 개발 생산성을 끌어올리는 세 가지 실행 과제까지. AI 시대 한국 엔터프라이즈를 위한 DORA 실행 가이드를 소개합니다.
자세히 보기 →GitLab Secrets Manager로 CI/CD 시크릿을 안전하게 다루는 법을 정리합니다. base64 한 줄로 뚫리는 마스킹의 한계를 직접 재현하고, 요청한 job만 시크릿을 받는 구조, HashiCorp Vault·클라우드 도구와의 비교, 도입 시 점검할 점까지 다룹니다.
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MCP는 콘텐츠 리포지터리, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 데이터가 있는 시스템에 AI 어시스턴트를 연결하는 새 표준입니다. MCP를 활용하면 다양한 엔지니어링 업무를 자동화할 수 있습니다. 이 글은 MCP 구조와 설치 방법, 이를 활용한 최신 정보 검색, README 파일 생성, Git 제어, Slack 채널 분석·메시지 전송 방법을 다뤘습니다.

이 글은 2025년 DevOps 트렌드 4가지를 다뤘습니다. 차세대 DevOps 자동화 핵심인 AI 에이전트, 기술팀의 FinOps 역할 강화, 인프라 자동화와 관리 투자 활성화, 정책 기반 거버넌스 중요성 지속이 그 내용입니다. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 소개합니다.

n8n은 요즘 주목받는 AI 기반 워크플로 자동화 도구입니다. DevOps 엔지니어 Chad는 n8n으로 Gmail, OpenAI, Notion을 통합해 이메일 분류를 자동화하고, ‘기술 지원 문의’ 이메일을 효과적으로 관리하는 시스템을 구축했습니다(Gmail에서 이메일 수신 → OpenAI로 분석 → Notion에 자동 저장). 구체적인 자동화 워크플로와 사례, 유의 사항을 소개합니다.

오늘날 많은 기술 조직에서 서비스의 유연성과 확장성을 극대화하기 위해 Kubernetes로 마이그레이션을 고려합니다. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하죠. 이로써 소프트웨어를 유연하게 효율적으로 배포하고, 개선하며, 유지하는 데 도움이 됩니다. 이 글은 Kubernetes로 마이그레이션을 성공적으로 수행하기 위한 핵심 정보를 다뤘습니다.

인포그랩은 지난 11월 ‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’을 선보였습니다. 이 서비스에서는 GPT로 Teleport 전체 기술 문서를 한글로 번역해 제공합니다. 이 글은 인포그랩 DevOps 엔지니어 John이 Teleport 기술 문서를 AI로 번역하며 부딪친 난관과 이를 극복한 과정을 다뤘습니다.

머신러닝(ML) 워크플로와 배포를 자동화하고 간소화하는 관행인 MLOps의 중요성이 날로 커지고 있습니다. GitLab은 이러한 흐름에 발맞춰 최근 MLOps 기능을 강화했습니다. 이 글은 MLOps 개념과 구성 요소, MLOps 필요성과 플랫폼 역할, GitLab의 주요 MLOps 기능을 다뤘습니다.

Cursor, Windsurf, Aider는 요즘 개발자 사이에서 가장 주목받는 AI 코딩 도구입니다. 이 글에서는 세 도구를 사용해 Todo 애플리케이션을 개발한 과정과 결과를 다뤘습니다. 구체적으로 각 도구의 코드 생성 방식과 소요 시간, 파일 구조, 개발 결과물을 비교하고 도구별 특징을 살펴봤습니다.

이 글은 글로벌 시장조사기관과 정보기술 연구·자문 기업, IT 기업이 내놓은 2025년 AI 트렌드 전망 4가지를 다뤘습니다. AI 기업 M&A 활성화, AI 에이전트의 폭발적 성장, 설명 가능한 AI 부상, 멀티모달 AI 진화가 그 내용입니다. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 소개합니다.

테스트 코드를 도입하면 오류를 신속히 확인하고 수정할 수 있습니다. 또 개발 속도를 빠르게 유지하며, 제품 품질도 보증할 수 있습니다. 이 글은 인포그랩 프론트엔드 엔지니어 Hailie가 어드민 프로젝트에 테스트 코드를 도입한 배경과 과정, 결과를 다뤘습니다.

‘Teleport 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’은 OpenAI의 생성형 AI 모델 GPT를 사용해 Teleport 공식 기술 문서 총 700여 개를 한글로 번역해 제공합니다. 이 서비스에서는 Teleport 도입, 설치, 관리, 사용 방법 등 정보를 한글로 즉시 볼 수 있습니다. 또 키워드 검색 기능으로 필요한 문서를 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다. 인포그랩은 Teleport의 공식 리셀러입니다.

전역 상태를 효과적으로 관리하려면, 적절한 라이브러리를 사용해야 합니다. React에서는 전역 상태 관리 라이브러리로 Redux, Zustand, Jotai를 많이 이용합니다. 이 글에서는 Redux, Zustand의 특징과 장단점을 다뤘습니다.

Terraform은 선언적 관리로 안정적이고 일관된 인프라 프로비저닝을 지원합니다. 그러나 팀이 커지고 환경이 다양해지면, Terraform을 사용할 때 코드 중복과 관리 복잡도 문제가 생깁니다. 이 글에서는 모듈화, 워크스페이스와 변수 파일(.tfvars) 관리, Terragrunt로 Terraform의 이러한 문제를 해결하는 방법을 다뤘습니다.