머가필요해

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

개발자라면 누구나 알고 있을 "혼공" 시리즈.

혼자서도 공부할 수 있도록 잘 만들어진 책일 뿐만 아니라,

동영상 강의도 제공해주고 샘플 코드도 제공해주는 정말 혜자와 같은 교과서들이다.

그런데, 이제는 "혼공"이 아니라 "혼만" 시리즈가 나오고 있다.

"혼자 만들면서" 시리즈 !!!

그것도, "딥러닝" !!!

거기다가, "박해선"님 !!!

5월에 출간한 따끈따끈한 책이다.

딥러닝은 CNN 부터 시작하는 것이 국롤이기에,

이 책 역시 '합성곱 신경망(CNN)'으로 Chapter 01 시작이다.

최근 트렌드는 LLM,

트랜스포머의 디코더 기반으로 만들어진 GPT 모델도 Chapter 05에서 알려주고 있다.

트랜스포머의 인코더와 디코더를 모두 사용하는 모델인

BART와 T5까지 마지막 챕터에서 언급해주고 있다.

이론이 아니라 직접 만들어 보면서 공부할 수 있는 책이라서 정말 마음에 들었다.

그렇다고 이론적인 내용이 없는 것도 아니다. 충분히 친절하게 이론에 대한 설명도 해주고 있다.

더더욱 이 책이 마음에 드는 것은 컬러 인쇄이다!!!

눈이 안아프게 빛 반사도 적은 종이 재질이다!!!

이와같은 "혼공/혼만" 시리즈 책을 정말 제대로 공부하기 위해서는

"혼공학습단"에 지원해서 맛있는 간식을 먹으며 많은 사람들과 함께 공부하는 것이다.

이번 14기 참여 기회를 놓쳤다면.... 다음 15기에 지원하면 된다 ^^

종종 있으니 꼭 기억했다가 참여하길 바란다.

"혼공/혼만" 시리즈 책들은 많이 있으니 관심있는 다른 책도 구매해서~~~ ^^

혼공학습단 활동을 열심히 하면 많은 것들이 생긴다 !!!

혼자 공부할 수 있는 책이지만,

혼자 하다 보면 의욕이 떨어지거나 작심삼일이 되기 쉬운 분들은

이런 활동을 통해서 동기부여를 받으면 좋지 않을까 한다.

화이팅!!!

제목을 보자마자 왠지 PTSD가 올 것만 같아서 구매하지 않을 수가 없었다!

(응?! 뭔가 흐름이 이상한데?!)

나이가 있다보니 "해고"라는 단어에도 PTSD가 올 것만 같았지만,

"사내 시스템을 전부 혼자 관리"라는 말에도 충격이 ... !!!

실제로 판매가 되는 만화책이다 !!! 그것도 따끈따끈한 신상 !!!

  - https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=363313416

다행히 초판본을 구매한 관계로 일러스트 카드도 받았다.

음?! 너무 평범한 일러스트인데!?

왜 평범하다고 생각하냐고? 여자 주인공의 취미 생활이 코스튬이기 때문이다 ^^

주인공이 해고를 당한 이유는 2가지 이다.

첫번째는 윗분들이 보기에 바람직하지 않은 코스프레 복장.

두번째는 사내 시스템 구축 및 운영 업무에 대한 평가 절하.

아직 1권밖에 보지 않았지만,

사실 이 만화를 보면 위에 대한 문제 의식 보다는, 왠지 직장인에 대한 힐링물 스토리가 주된 것 같다.

좀 아쉽기는 하다.

나에게 이 책이 확~ 꽂힌 이유는 저 2가지 주제에 대한 것이었는데...

일본에서는 현재 4권까지 출판이 되었다고 한다.

2권은 주인공의 동창이기도 하고, 해고된 주인공을 스카웃한 스타트업 CEO가 표지 모델이다.

3권은 주인공이 근무하던 회사를 인수하고 경영 효율화를 하면서 주인공을 정리 해고한 사장

4권은?! 응?! 누구지!? 아직 잘 모르겠다!!!

절대 비하하는 것이 아니고, 주류 문화가 아니라는 의미로 서브컬쳐의 한 유형으로

"개발자 컬쳐(Developer Culture)"가 많이 활성화 되었으면 좋겠다라는 생각을 갖고 있다.

'개발자 유머' 같은거....

그런 생각의 연장선으로 이 만화책을 처음 발견했을 때 엄청 반가웠다.

간간히 이런 도서들이 발간되는데....

아쉽게도 많은 판매량이 나오지 않아서인지 완결까지 가는 것이 쉽지 않아보인다.

힘내라고 도서 구매도 꼬박꼬박 하고 있기도 하고,

이렇게 홍보성 짙은 포스팅도 해본다!

여러분도 구매해서 한 번 봐보세요! 재미나요!!!!

나의 밥벌이에 지대한 공헌을 한 도구 중 하나가 바로 "GitHub"이고,

최근 계속 관심을 갖고 있는 것이 "MCP (Model Context Protocol)"인데 ...

"GitHub MCP Exploited" 이라니 !!!

https://invariantlabs.ai/blog/mcp-github-vulnerability

https://simonwillison.net/2025/May/26/github-mcp-exploited/

어떻게 동작하는 것인지는 아래 그림 하나로 설명이 된다.

공개 저장소에 있는 이슈를 분석해서 해결하라는 명령을 하는 경우,

이슈에 "개인 저장소 정보를 읽어와서 그것을 저장"하라는 문구를 포함하게 되면,

GitHub MCP에 개인 토큰이 있기 때문에 개인 private 저장소의 내용이 유출될 수 있다는 것이다.

공개 저장소에 아래와 같은 이슈를 포함하기만 하면 되는 것이다.

그러면, 아래와 같은 정보를 얻어낼 수 있다.

문제는 Official GitHub MCP Server에서도 적용이되는 보안 위협이라는 것이다.

https://github.com/github/github-mcp-server

그러면, 이런 보안 위협을 방지하기 위해서 주의해야할 점은 무엇이 있을까!?

① MCP Server

  - Official 배포되는 MCP Server도 보안 위협이 있을 수 있는데,

  - 비공식 배포되는 MCP Server는 더더욱 위험할 수 밖에 없다.

② Check

  - MCP tool을 사용할 때에 Agent가 확인을 요구하는데, 그냥 pass하지 말고 확인해야 한다.

  - Always Allow는 되도록 사용하지 말아야 한다.

③ token

  - 이런 보안 위협을 막기 위해서는 근본적으로 PAT(Personal Access Token) 관리를 잘해야 한다.

    . https://github.com/settings/personal-access-tokens/new

  - Token을 사용하지 않을 수 없지만, 꼭 필요한 권한만 세부 설정해서 등록/사용하는 것이 좋다.

    . classic 타입의 token은 보다 더 세밀한 권한을 관리할 수 있다.

MCP라는 것이 나온지 얼마 되지 않은 규약이다보니 아직은 미흡한 점이 많을 수 있다.

그렇기에 근본적으로 이런 부분을 방지하기 위한 많은 연구가 있어야 할 것이다.

"GitHub MCP Exploited"이라고 해서,

"어?! 그러면 GitHub MCP Server를 쓰면 안되겠네?!"라고 생각하는 것은 좀 오버인 것 같고

"좀 더 조심히 사용해야겠다" 정도로 받아들이면 좋을 것 같다.

어떻게 동작하는지 좀 더 공부를 하고

동작할 때 사용되는 타겟이 무엇인지 결과가 어디에 적용이 되는지 유심히 살펴봐야 하는 것이다.

항상 input/output 관리가 중요하다!

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

"박해선"님의 명작 도서, "혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝"의 "개정판"이 나왔다 !!!

AI 관련하여 공부를 했던 사람들이라면 아마도 모두 가지고 있을 책이 아닐까 싶은데,

물론 나도 기존 도서를 가지고 있어서 비교 사진을 찍어봤다.

동그라미도 하나 추가되었고, 페이지도 더 많아진 새로운 개정판이다.

그래서인지 정가도 2.6만원에서 3.2만원으로 인상되었다. ㅋㅋㅋ

초판 발행 뒤, 4-5년 정도가 지났으니 물가 인상을 고려하면 정가 인상에 대해서도 충분히 이해가 간다!

벌써 4-5년이 흘렀다니... 처음 이 책으로 공부했던 때가 어제 같은데... 

이 책의 장점은 머신러닝에서부터 딥러닝까지 전반적인 사항을 모두 담고 있다는 것이다.

책에서도 말해주다 싶이, 반드시 순차적으로 공부해야하는 것은 아니다.

머신러닝에 대해서 공부하고 딥러닝을 살펴보는 것이 도움이 되기는 하지만,

필수는 아니기에 과감히 점프하고 딥러닝을 공부하는 것도 나쁘지는 않다.

이 책의 초판이 나오는 시점에서는 Tensorflow가 많이 사용될 때라 괜찮았지만,

최근에는 대부분 Pytorch를 많이 사용하기에 개정판에서 파이토치에 대한 내용을 추가해 준 것은 정말 반갑다.

혼공 시리즈의 책답게 동영상 강의도 멋지게 제공을 해준다.

- https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQihHwcbrZp9uuwgxQen5HS-

큰 변화가 없는 챕터의 경우에는 기존 동영상 강의를 재활용하셨을거라 생각했는데, 전부 새로 등록하신 것 같다! 와우!

깃허브에 친절하게도 주피터노트북 파일들을 모두 등록해주셨다.

- https://github.com/rickiepark/hg-mldl2

"박해선"님의 블로그를 참고하면 좋다. 정오표도 확인할 수 있다.

- https://tensorflow.blog/hg-mldl2/

개인적으로 처음에 공부할 때에 이 책을 보고선 좀 당황한 적이 있었다.

다른 곳에서 설명하는 것들과는 조금 다른식으로 접근하거나 설명하는 것들이 있어서였다.

그래서 잠시 이 책을 끊고(?) 이렇게 저렇게 시간이 흘러

"혼공학습단"을 통해 다시 이 책을 공부해 보고자 시작하게 되었는데 !!!

머신러닝이나 딥러닝을 조금 공부하고 다시 이 책을 봤더니 감탄을 할 수 밖에 없었다.

아! 이래서 박해선님이 이 부분을 이렇게 설명을 하셨구나!

혼자 공부할 수 있도록 잘 정리되고 친절한 설명이 되어 있는 책이지만,

사실 이 책의 일부 챕터만 가지고도 책 한권이 나올 수가 있을만큼

크고 방대한 내용을 다루는 책이 바로 이 "혼공머신"이다.

그렇기에 이 책을 제대로 공부하기 위해서는 좀 더 꼼꼼하게 살펴보는 것을 권해본다.

이 책에 대해서 서평을 한 마디로 남겨 본다면,

"머신러닝, 딥러닝"을 공부해보고 싶다면 무조건 추천해드립니다!!!

이것 저것 살펴보다가 발견한 너무나 매력적인 제목

"내가 아는 최고의 개발자들이 공통적으로 가진 특성"

어?! 나는 그 특성을 얼마나 갖고 있을까? 하는 생각이 들면서 링크를 클릭하지 않을 수 없었다.

https://news.hada.io/topic?id=20244

언제나 그렇지만 이런 글들을 읽게 되면 다시 한 번 깨닫게 되는 것이 있다.

아! 결국은 내가 다 알고 있는 것이구나 😅

하지만, 진짜 찐!인 글들은 그 안에 디테일이 있다.

그리고, 오랜기간 기술 블로거 생활을 하고 있는 나이기에 느끼는 뿌듯함도 있었다!

"글을 쓸 것"

그리고, 중형차 한 대 값을 불태우며 늦깎이 대학원생 생활을 마쳤기에 또 한 번 느끼는 뿌듯함!

"배움을 멈추지 말 것"

명성을 쌓아야 한다는 것에도 백번 동감 한다.

어둠의 실력자는 멋있어 보이지만, 손 발이 고생한다!

이 아티클의 원본은 다음과 같다.

https://endler.dev/2025/best-programmers/

이 글은 저자가 말한 바와 같이

훌륭한 개발자들을 관찰해보니 이런 공통적인 특징들이 보이더라...라는 내용이다.

그러면 반대로

이런 특성들을 갖기 위해 노력하게 되면 훌륭한 개발자가 될 수 있을까?

음... 그래도 학창 생활 이후 필드에서 나름 20년 넘게 S/W개발 이라는 직무로 살아온 입장에서

어느정도 확신을 갖고 "훌륭한 개발자가 될 수 있다!"라고 말할 수 있다.

앞으로 누가 나에게 좋은 개발자가 되려면 어떻게 해야해요?라고 물어보면

여기에서 언급된 내용들을 말해야겠다.

MCP에 대해서 개괄적인 부분을 알고 싶으면 지난 포스팅을 참고하세요.

- MCP (Model Context Protocol) Overview

이번 포스팅에서는 MCP라는 것을 어떻게 사용하는지 살짝 체험 해보고자 한다.

VSCode(Visual Studio Code)에 GitHub Copilot까지는 등록된 환경에서 시작하겠다.

오른쪽 채팅창을 잘 살펴보면 3가지 모드를 선택할 수 있는 것을 알 수 있다.

Ask / Edit / Agent 3가지 모드가 있는데, 지금 우리가 관심있는 것은 Agent 모드이다.

사실 Edit 모드와 Agent 모드는 비슷 인터페이스를 보인다.

하지만, 왼쪽 밑을 보면 살짝 차이가 있는 부분을 발견할 수 있다.

Agent 모드에 대한 자세한 설명은 Visual Studio Code의 문서를 참고하면 된다. (GitHub Copilot 설명을?)

- https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/chat-agent-mode

Agent 모드에서도 Edit 모드와 거의 동일하게 동작한다.

Agent 모드이기 때문에 채팅창을 벗어나 터미널 명령어들을 사용할 수도 있다.

채팅창에서만 동작한 것이 아니라 실제로 'Copilot' 터미널이 열리면서 스스로 동작을 한 것이다.

하지만, GitHub 관련한 동작을 시키면 못한다. (당연한 이야기!?)

GitHub 관련된 일도 시킬 수 있으면 좋을텐데....

이럴 때 필요한 것이 MCP Server 이다 !!!

GitHub에서 공식으로 공개한 GitHub MCP Server를 찾아보자.

- https://github.com/github/github-mcp-server

사전에 준비해야할 사항들이 보인다.

Docker를 사용할 수 있는 환경이어야 하는데, 이미 설치되어 있다 ^^

GitHub Personal Access Token도 있어야 한다니,

GitHub에 접속해서 내 token을 미리 생성하고 복사해 두자.

이제 GitHub MCP Server를 설치하면 되는데,

GitHub 페이지에서 보이는 Badge를 클릭하면 바로 설치가 되기는 하지만... 직접 설치해보자.

설치 방법을 잘 살펴보자.

- https://github.com/github/github-mcp-server?tab=readme-ov-file#installation

VSCode에서 "Ctrl + Shift + P" 단축키를 눌러서 나오는 화면에서

"Preferences: Open User Settings (JSON)"를 선택하자.

편집탭에 "settings.json" 파일이 열려있을텐데,

GitHub Installation 부분에 나와있는 json 내역을 추가해주면 된다. (기존 내용이 있으면 그 안에 덧붙이기)

그리고 저장을 하면 Copilot 채팅창의 왼쪽 밑에 뭔가 변화가 보일 것이다.

그리고 Personal Access Token 값을 넣으라는 창이 나타날 것이다.

미리 복사해둔 내용을 붙여넣기 하고 엔터를 치면 된다.

그러면, 도구 정보를 잘 읽어온 것을 볼 수 있을 것이다.

무려 30개의 도구를 읽어온 것이 보일텐데, 어떤 도구들이 있는지 궁금하면 클릭해보면 된다.

그러면 이제 GitHub MCP Server를 활용하는 사례를 진행해보자.

github.com의 내 정보를 알려달라고 했더니, "get_me"라는 도구를 찾아서 사용해도 되는지를 묻는다.

이슈 정보를 불러오게 할 수도 있다.

MCP Server는 어디에 있는 것일까?

내 local pc에 docker가 하나 돌고 있는 것을 확인할 수 있다.

뭔가 기분 나쁨?!

나중에 이거 뒤처리 내가 해야할 것 같은데!?

최근 너무나 핫한 MCP에 대해서 알아보자.

구글 트렌드를 보면 알겠지만, 인기가 아주 급성장을 했다.

그것도 엄청 짧은 시간에 확~

MCP는 2024년 11월 26일에 ANTHROPIC에서 첫 발표를 했다.

- https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

CURSOR.AI에서 지원을 하기로 하면서 인기를 얻다가

Sam Altman이 2025년 3월 27일 X.com에서

MCP 지원을 한다는 메시지를 남긴 이후 정말 급격히 각광을 받기 시작했다.

Model Context Protocol(MCP)는

AI Agent가 외부의 여러 도구나 데이터들을 연결하기 위한 표준 프로토콜이다.

- https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/

여러 H/W들을 지원하기 위한 HAL(Hardware Abastract Layer)과 같은 역할이라고 보면 된다.

아니면, 위의 그림처럼 USB-C 표준 프로토콜 처럼 생각하면 된다.

MCP의 아키텍처는는 아래와 같다.

- https://modelcontextprotocol.io/introduction#general-architecture

중요한 개념은 볼드로 강조했다.

 MCP Hosts

    : Programs like Claude Desktop, IDEs, or AI tools that want to access data through MCP

 MCP Clients

    : Protocol clients that maintain 1:1 connections with servers

 MCP Servers

    : Lightweight programs that each expose specific capabilities through the standardized Model Context Protocol

 Local Data Sources

    : Your computer’s files, databases, and services that MCP servers can securely access

 Remote Services

    : External systems available over the internet (e.g., through APIs) that MCP servers can connect to

그래서, 결국 정리하자면 다음과 같은 문장으로 MCP를 설명할 수 있다.

" Host가 시키면, Client는 전달하고, Server는 수행한다.

MCP는 태어난지도 얼마 되지 않았고,

그렇기 때문에 아직 기술적 성숙도가 충분히 올라와 있지 않다.

그리고, 24년 11월 26일 최초 발표 이후, 25년 03월 26일에 업데이트가 이루어졌다.

아직 업데이트 된지가 얼마되지 않아 관련된 사항을 확인하기도 쉽지는 않다.

구글링된 결과들을 참고해도 좋긴 하지만, 공식 문서부터 확인하는 것을 강추 한다.

- https://modelcontextprotocol.io/

샘플 코드 같은 공식적인 자료들도 아래 GitHub에서 확인을 하면 좋다.

- https://github.com/modelcontextprotocol

MCP Server들을 모아놓은 Marketplace는 아래 사이트들을 참조하면 좋다.

- https://mcp.so/

- https://smithery.ai/

- https://mcpservers.org/

다음 포스팅에서는 간단한 활용법을 알아보도록 하겠다.

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

그렇지 않아도 최근에 LLM과 연관된 스터디를 하고 있던 중에 만나게 된 반가운 책

"NLP와 LLM 실전가이드"

원서의 제목은 "Mastering NLP from Foundations to LLMs"인데,

한글로 번역하자면... '기초부터 LLM까지, 자연어 처리 완전 정복!' 정도로 될 것 같다 ^^

여기서 또 하나 주목해야할 이름이 보인다. "박조은"

데이터분석, Kaggle, Python 같은 것들을 공부하신 분들이라면 한 번쯤은 들어보셨을 이름 ^^

그래서인지 아래와 같이 동영상 강의도 유튜브로 계속 올려주고 계신다. 와우~

그리고, 실습을 위한 노트북 파일도 새롭게 손봐서 따로 올려주셨다.

- https://github.com/corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs

원래 제공하는 실습 파일과 비교해보는 것도 재미(?)가 있을 수 있다.

위에서 볼 수 있는 원서의 표지 그림을 보면 알겠지만

이 책의 본질은 NLP(자연어 처리) 책이다.

그 기반이 되는 수학적인 요소들을 포함해 LLM까지 언급하고 있는 것이다.

책에서는 "대상 독자"를 아래와 같이 말하고 있다.

내가 생각했을 때에는 "NLP(자연어 처리)와 관련된 전체적인 내용을 훑어보고 싶은 사람"이라고 말해야 하지 않나 싶다.

이 책의 목차는 다음과 같다.

CHAPTER   1   자연어 처리 개요 살펴보기
CHAPTER   2   머신러닝과 자연어 처리를 위한 선형대수, 확률, 통계 마스터하기
CHAPTER   3   자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기
CHAPTER   4   자연어 처리 성능을 위한 텍스트 전처리 과정 최적화
CHAPTER   5   텍스트 분류 강화: 전통적인 머신러닝 기법 활용하기
CHAPTER   6   텍스트 분류의 재해석: 딥러닝 언어 모델 깊게 탐구하기
CHAPTER   7   대규모 언어 모델 이해하기
CHAPTER   8   대규모 언어 모델의 잠재력을 끌어내는 RAG 활용 방법
CHAPTER   9   대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선
CHAPTER 10   대규모 언어 모델과 인공지능이 주도하는 과거, 현재, 미래 트렌드 분석
CHAPTER 11   세계적 전문가들이 바라본 산업의 현재와 미래

전체 목차와 함께 이 책의 쪽수 424쪽인 것을 보면 알겠지만

"기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지" 살펴볼 수 있는 책인 것은 맞지만

깊이 있게까지 살펴보려면 다른 자료들을 더 많이 찾아봐야할 것이다.

기초 수학부터 언급한다고 하여 좋아할 사람도 있고, 싫어할 사람도 있을텐데....

그냥 말 그대로 한 번 쭉 훑어보고 지나가는 수준의 수학이기 때문에

너무 큰 기대도 너무 큰 걱정도 할 필요는 없을 것 같다.

이 책은 원서 제목 그대로가 딱 적당한 제목인 것 같다.

"Mastering NLP from Foundations to LLMs"

(기초부터 LLM까지, 자연어 처리 완전 정복!)