{ "issuer": "pinned" }
MCP 클라이언트가 OAuth issuer를 고정하는 방법
Python SDK를 1.30이나 2.2로 올리는 것만으로는 부족합니다. 머신 간에는 issuer를 넘기고 옛 client_info를 지웁니다.
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JSON 활용 팁, 단계별 튜토리얼, 비교 분석과 모범 사례로 JSON 데이터를 더 깊게 이해하고 다루세요.
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기존 REST를 에이전트에 넘기기: OpenAPI로 MCP 도구를 선언
게이트웨이는 tools/call을 원래 HTTP로 되돌립니다. 본문은 body 아래에 두고, 도구 발견은 API 키로 잠글 수 없습니다.
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A2A 1.0 Card를 검증하는 법: Ajv 초록 다음 명세표
공식 a2a.json은 비규범이고 required를 자주 빠뜨린다. 먼저 AgentCard를 가리키고 §4.4 비어 있지 않음을 단언한 뒤 Task에서는 포인터를 바꿔라.
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Agent가 다른 Agent를 찾는 법: well-known, 카탈로그, 그다음 Card
A2A는 카탈로그 API를 정하지 않는다. 세 전략은 같은 Card에 닿는다. 적중한 뒤에야 선정하고 인터페이스를 고른 다음 Task를 보낸다.
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A2A Agent Card 1.0: name, 인터페이스, skills.tags
§4.4를 항목별로 채운다. 최상위 url은 0.3. tags가 없으면 검색되지 않는다.
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Google Agent Registry 2026: Card가 소스, 카탈로그가 검색면
세 번째 프로토콜이 아니다. Registry는 A2A Card와 MCP toolspec을 색인한다. 먼저 찾아지고, 그다음 위임한다.
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Tool Calling에서 Skills + Plugins로: 2026 아키텍처가 바뀐 이유
호출 hop은 퇴역하지 않았다. 퇴역한 것은 시작 때의 전체 메뉴다. 발견층이 창을 줄이고, 포장층이 분기를 막는다.
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Plugin Manifest 실전: 깐 뒤 에이전트는 어떻게 능력을 키우나
미세조정이 아니다. 다섯 홉 뒤 메모리에 있는 것은 신원, 스킬 메타데이터, tools/list. 스냅샷 JSON으로 확인한다.
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Skills vs MCP vs Plugins: 2026년 어느 층을 쓸까
삼택이 아니다. 설명서, 손, 상자는 발견의 층이 다르다. 네 질문을 걷고 나서 상자에 넣는다.
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Google Agent Plugins 2026: Skills, MCP, JSON Schema 조립
Plugin은 상자이지 또 다른 도구 프로토콜이 아니다. plugin.json / mcp.json의 닫힌 Schema와 Cloud Developer Plugin이 그렇게 포장하는 이유.
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OpenAPI로 JSON API 문서, TypeScript 타입, Client 생성
OpenAPI 3.1 Schema 한 장이 문서, 타입, 타입이 있는 Client를 키운다. 먼저 계약을 확인하고 codegen을 돌려라. 세 장을 손으로 쓰지 마라.
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Remote MCP Server를 프로덕션에: 무상태 MCP + HTTP 로드 밸런서
2026-07-28 이후 Session을 붙이지 마라. JSON-RPC는 평범한 LB를 건너고, SSE는 버퍼링하지 않으며, 배포는 긴 스트림을 먼저 drain한다.
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MCP Server에 OAuth 2.1 추가: Authorization Server에서 Access Token까지
Remote MCP의 401, RFC 9728 발견, PKCE로 token, Bearer로 tools/call. 인증은 HTTP 헤더에 있고 JSON-RPC 봉투에 있지 않다.
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OpenAI DevDay 2026 개발자 가이드: API 네 줄과 JSON Schema 목록
Responses, Structured Outputs, Tool Calling, MCP가 어떻게 바뀔 수 있는지, 그리고 미리 고정할 Schema 6개. 예측은 아젠다가 아니다. 계약은 먼저 준비할 수 있다.
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AI Agent State란? JSON 상태, Memory와 작업 실행
2026 Agent State의 공학 정의. checkpoint가 기위, Memory는 회상, 워크플로와 루프 중 누가 JSON을 쓰는지, run/step을 복구 가능하게 만드는 방법.
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OmniRoute: 352개 AI 제공업체를 하나의 API로
Coding Agent의 멀티 모델 시대: 로컬 /v1 게이트웨이로 Claude Code, Cursor, Codex를 통합하고 할당량 소진이나 장애 시 경로를 자동 전환합니다.
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Siri AI는 AI Agent가 될까? App Actions와 Tool Calling
2026년 Siri는 App을 고르고, 인자를 채우고, 화면을 읽는다. Agent 정의에 맞춰 Apple Intelligence, App Intents / App Actions, 나란히 가는 두 도구 계약을 가른다.
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Apple Intelligence vs ChatGPT vs Gemini: 2026 전면 비교
제품·모델·API 세 층을 가른다. Siri AI와 PCC, ChatGPT 확장, Gemini 기반이 각기 맡는 일, 그리고 세 JSON 계약을 섞으면 안 되는 이유.
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MCP란? JSON-RPC, AI Agent와 도구 호출
MCP의 공학 정의. 프로토콜, JSON-RPC 봉투, Agent 루프, 모델 Tool Calling이 각 층을 어떻게 맡는지. arguments를 왜 로컬에서 검증하는지.
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1M Token이란? GPT·Claude·Gemini 초장문 컨텍스트 비교
1M Token을 마케팅 숫자에서 윈도우 예산으로 되돌립니다. 무엇이 들어가는지, 출력과 할증이 어떻게 갈리는지, 긴 JSON을 모델에 넣기 전에 로컬 검증이 필요한 이유.
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AI Agent란? Tool Calling, Function Calling과 JSON
2026 Agent의 공학 정의. 관찰–결정–호출 루프, 두 제품명의 대응, 세 JSON이 한 Schema를 공유하는 방법.
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ChatGPT, Claude, Grok은 왜 동시에 죽었나
2026년 9월 3일 세 프론트도어 모델이 겹쳐 정지. 공식 타임라인, Azure 입구 단서, 재시도 캐스케이드와 Agent JSON 페일오버를 가른다.
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Apple은 왜 2026년에 Gemini에 더 기대나
1월 공동 성명은 차세대 AFM을 Gemini 위에 두었다. 6월 PCC가 처음으로 Google Cloud로. 공식 사실과 보도 숫자, JSON 계약의 주인이 안 바뀌는 이유를 가른다.
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OpenAI DevDay 2026: 주목할 AI API 10
9월 29일 전 changelog로 Responses, MCP, Structured Output을 추적하세요. 예측은 아젠다가 아니지만 JSON 계약은 미리 나눌 수 있습니다.
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A2A vs MCP 2026: JSON·Tools·Agent 분담
MCP는 도구, A2A는 Agent. Agent Card, tools/call, Task에서 JSON 역할.
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MCP와 JSON Schema: 2026 Agent Tool Calling 데이터 구조
inputSchema·function.parameters 정렬, arguments→tools/call 흐름과 검증 체인.
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AI JSON이 아직 실패하는 이유: 2026 Structured Output
형태만 고정, 의미는 별도. 4계층 오류, 2026 API, Schema, parse→Schema→업무.
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OpenAI Assistants API 2026-08-26 Sunset: Responses API 이전
Assistants·Threads·Runs 종료; Responses + Conversations 매핑, Thread 수동 백필, vector store 재사용.
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DeepSeek V4-Flash: API, Agent, Tool Calling, JSON 출력 변경
V4-Flash 공개 베타: 모델 이전, Thinking reasoning_content 재전송, Tool strict, json_object와 빈 응답.
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Stateless MCP란? 2026 무상태 아키텍처, JSON-RPC, Remote Server 완전 해설
2026-07-28 MCP는 프로토콜 계층을 무상태로: 각 JSON-RPC 요청이 버전과 capabilities를 스스로 담고, Remote Server는 일반 HTTP 로드밸런서 뒤에서 동작.
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Apple AI Agent는 App, API, 도구를 어떻게 연결하나요? JSON의 역할은?
시스템 Agent는 App Intents, App 내 모델은 Foundation Models Tool. 세 호출 체인과 JSON이 인수, Schema, HTTP 페이로드에서 하는 일을 정리.
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Gemini API에서 JSON을 출력하는 방법: Structured Output과 JSON Schema 가이드
프롬프트에 「JSON만」을 빌지 말고, Structured Output과 JSON Schema로 Gemini 응답 모양을 제약하세요. JSON 모드와 Schema 모드, Python/JS 예제, 프로덕션 검증을 다룹니다.