AI 트렌드 노트

작년 11월 Anthropic이 Model Context Protocol(MCP)을 발표했을 때만 해도, 또 하나의 회사별 표준 시도일 거라고 생각했습니다. 비슷한 시도는 늘 있어 왔습니다. OpenAI Function Calling, LangChain Tool, Cursor의 자체 도구 호출 — 모두 자기 생태계 안에서만 통했습니다. 그런데 2026년 5월 시점에 MCP를 다시 보니 풍경이 달라져 있었습니다. Smithery 마켓플레이스에는 등록된 서버가 1,500개를 넘었고 , Cursor·Windsurf·Cline 같은 경쟁 도구들이 모두 MCP 클라이언트를 기본 탑재했습니다. OpenAI도 2026년 3월 자사 SDK에 MCP 호환 모드를 추가했습니다. 1년이 채 되지 않아 사실상 표준이 된 셈입니다. 이 글은 "왜 MCP가 이렇게 빠르게 표준이 됐는가"를 분석하고, 제가 직접 Claude Desktop에 4개의 MCP 서버를 연결해 운영해 본 일주일 보고서를 더한 글입니다. 가격표 비교가 아니라 표준화의 동력 을 보는 글이라고 생각해 주세요. 표준이 만들어지는 세 가지 조건 기술 표준이 자리 잡으려면 보통 세 가지 조건이 동시에 충족돼야 합니다. 첫째, 충분한 통증 입니다. 표준이 없을 때 모든 참여자가 같은 고통을 겪고 있어야 합니다. 2025년 한 해 동안 LLM 도구 통합은 그야말로 고통이었습니다. OpenAI 함수 호출 스펙, Anthropic Tool Use, Google Function Declaration이 미묘하게 달랐고, 회사마다 같은 도구를 세 번씩 다시 정의해야 했습니다. 둘째, 개방성 입니다. 한 회사가 독점하지 않고 다른 참여자가 이득을 볼 수 있어야 합니다. MCP는 MIT 라이선스로 공개됐고, 사양 결정이 GitHub 공개 RFC로 이뤄집니다. OpenAI도 Cursor도 자기 도구를 MCP 서버로 만들면 Claude 사용자에게 노출됩니다. 게임이론적으로 협력이 배신보다 이득이 큰 구조였습...

3주 전, Anthropic이 anthropics/skills 저장소를 공개했을 때 솔직히 시큰둥했습니다. "Custom GPT의 마크다운 버전 아닌가?" 정도로 봤거든요. 그런데 5월 한 달 동안 직접 6개의 스킬을 만들어 운영해 보니 생각이 완전히 바뀌었습니다. 단순한 프롬프트 파일이 아니라, Claude의 작업 단위를 재설계하는 도구 였습니다. 이 글은 마케팅 문구가 아니라 3주 사용 기록 입니다. 어떤 스킬이 토큰을 얼마나 아꼈는지, 어떤 스킬은 왜 폐기했는지, 작성에 시간이 얼마나 들었는지 — 직접 측정한 숫자 그대로 정리했습니다. 들어가기 전 — 이 글에서 다루는 '스킬'의 정의 먼저 용어 정리부터 하겠습니다. 2026년 5월 기준 Claude 진영에서 통용되는 '스킬(Skill)'은 다음 셋을 묶은 패키지입니다. SKILL.md — 프론트매터(이름·설명·트리거)와 본문 지시문이 든 마크다운 파일 보조 스크립트 — 선택. Python·셸 스크립트로 결정론적 처리(검증·변환·파싱)를 분리 참고 자료 — references/ , templates/ 같은 폴더에 들어가는 정적 데이터 Anthropic은 이걸 "agentic 작업을 위해 모델이 점진적으로 발견하고 로드하는 도메인 지식의 패키지"라고 설명합니다(2026-04 공식 문서). Custom GPT가 GUI 빌더에 의존한다면, 스킬은 파일 시스템 그 자체 가 인터페이스입니다. 3주 동안 만든 6개 스킬 — 측정 결과 표 다음은 5월 1일부터 5월 22일까지 제가 직접 운영한 스킬들의 실측값입니다. 호출 수는 Claude Code 트랜스크립트 파일에서 트리거된 횟수를 직접 카운트했고, 절감 토큰은 "스킬 없이 같은 작업을 1회 수행했을 때의 평균 토큰"에서 "스킬 사용 시 평균 토큰"을 뺀 값입니다. 스킬 이름 용도 작성 시간 3주간 호출 호출당...

⚡ 핵심 요약 (4줄) Redux Toolkit + RTK Query로 굴리던 본인 사이드 프로젝트(24개 화면, 라우트 31개)를 7일 동안 TanStack Query·Router·Form으로 전면 마이그레이션했습니다. 번들 사이즈는 1.42MB → 1.21MB로 218KB 감소, 데이터 페칭 관련 코드 라인 수는 5,872줄 → 3,388줄로 42% 줄었어요. 가장 막혔던 구간은 ① 낙관적 업데이트 패턴 변경, ② Redux selector 제거 시 파생 상태 처리, ③ devtools 익숙해지는 1.5일이었습니다. 결론은 신규 프로젝트는 TanStack을 디폴트로, 레거시 Redux는 'API 캐시 계층만' 먼저 이관하는 점진 마이그레이션이 가장 안전하다는 것입니다. 본인은 2019년 React Hooks 등장 직후부터 Redux Toolkit을 디폴트로 써왔어요. 그동안 클라이언트 프로젝트만 12개, 사이드 프로젝트는 그보다 많았고, RTK Query 도입 후로는 '서버 상태'와 '클라이언트 상태'를 한 store에 묶어둔 채 큰 불만 없이 잘 굴려왔습니다. 그런데 2026년 채용 공고와 라이브 코딩 인터뷰에서 'TanStack Query 경험'을 요구하는 비중이 빠르게 늘면서, 직접 마이그레이션을 해봐야 의견이 생기겠다 싶어서 사이드 프로젝트 한 개를 7일 만에 전면 이관해 봤습니다. 이 글은 그 7일치 실측 로그예요. 마이그레이션 대상 프로젝트 — 어디서 출발했나 대상은 본인이 1년 반째 굴리는 SaaS 대시보드 사이드 프로젝트입니다. 규모를 가늠하기 좋게 정리하면 이렇습니다. 항목 Day 0 (Redux Toolkit 기준) 화면 수 24개 라우트 수 31개 RTK Query 엔드포인트 47개 Redux slice 18개 폼 화면 (RHF + Yup) 11개 총 코드 라인(데이터·상태·라우팅·폼) 5,872줄 프로덕션 번들...

⚡ 핵심 요약 (4줄) 2026년 5월 22일 0시, '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'이 정식 시행되며 'AI가 만든 콘텐츠'를 명확히 표시할 의무가 모든 사업자에게 적용됐어요. 본인이 운영 중인 AI 블로그에 자가진단 12개 항목을 직접 적용한 결과 12개 중 7개 통과, 5개는 24시간 안에 추가 조치가 필요한 상태였습니다. Claude·ChatGPT·Gemini 응답에 워터마크가 자동 삽입되는지 직접 테스트한 결과 세 도구 모두 텍스트 워터마크는 미적용이라 운영자가 '본문 표시'로 직접 책임져야 합니다. 1인 운영자라면 라벨 1개·면책 1줄·메타 1행 세 가지만 먼저 추가해도 시정명령·과태료 리스크의 80%가 사라집니다. 오늘 0시부로 한국이 처음으로 'AI가 만든 것임을 알 권리'를 법으로 못 박았어요. 이 글은 1인 블로그·뉴스레터·작은 SaaS를 굴리는 사람 입장에서 "오늘 당장 뭘 손봐야 하는가"만 정리한 실무 D-Day 가이드입니다. 본인이 운영 중인 AI 트렌드 블로그에 직접 적용해 보면서 만든 자가진단 표와 챗봇 3종 워터마크 실측 결과를 함께 공개합니다. 5월 22일 0시 — D-Day 타임라인으로 본 시행 첫날 이번 시행은 '갑자기'가 아니라 1년 넘게 예고된 일이었어요. 그래서 타임라인을 한 줄로 정리해두면 우리 위치가 더 분명해집니다. 시점 사건 1인 운영자에게 의미 2025-01-21 AI 기본법 국회 본회의 통과 한국이 EU·미국 다음 주요 AI 입법국에 합류 2025-02-04 공포·1년 시행 유예 시작 가이드라인 정비·표시 라벨 준비 기간 2025-10 과기정통부 시행령·고시 초안 공개 워터마크·표시 방식의 구체 기준이 확정 2026-03 시행령 최종 의결 1인 사업자도 적용 대상에 포함이 명문화 2026-05-22 0시 본법·시행령 동시 시행 (D-Day...

⚡ 핵심 요약 (4줄) Claude for Small Business는 시트당 월 $25, 환산 약 34,550원. ChatGPT Team($30)보다 16% 싸고 Gemini Business($20)보다 25% 비싸다. 본인 4작업×7일 실측에서 Claude SMB는 장문 매뉴얼·번역 1위, ChatGPT Team은 이메일 응답 속도 1위, Gemini Business는 회의 요약·캘린더 연동 1위였다. 인터뷰한 1인 사장 3명의 선택은 콘텐츠 크리에이터=Claude, 1인 컨설턴트=ChatGPT, 베이커리 운영자=Gemini로 갈렸다. 결제 전 반드시 한국 결제 통화·세금계산서 발행·데이터 학습 옵트아웃·팀 시트 관리 네 가지를 확인해야 한다. 5월 13일 앤트로픽이 Claude for Small Business를 공개한 다음 날부터 일주일을 굴려봤어요. 본인은 1인 사이드 비즈니스(블로그·번역·상담)를 운영 중이라 마침 시점이 맞았네요. 같은 워크플로를 ChatGPT Team·Gemini Business와 동시에 돌리고, 같은 처지인 1인 사장 3명에게도 도입 의향을 물어봤습니다. Claude for Small Business가 던진 신호: 'AI 구독'이 '1인 사업자 작업 공간'으로 진화 중 이번 공개의 본질은 가격 인하가 아니라 단위(unit)의 이동입니다. 작년까지 AI 구독은 '도구 한 개'였다면, 2026년 5월 시점에는 '팀 작업 공간 한 채'가 단위가 됐어요. Claude SMB는 Projects·Artifacts·공유 대화 이력을 1~10인 팀이 한 워크스페이스에서 묶어 쓰도록 설계됐습니다. ChatGPT Team이 작년 1월 같은 방향으로 먼저 움직였고, Gemini Business도 Workspace에 통합된 형태로 같은 단위를 제공 중이죠. 세 도구가 같은 단위로 수렴한다는 건, 이제 1인 사장의 선택지가 '어떤 AI' 가 아니라 '어떤 작...