kay-note

韓 국채 WGBI 편입…"전쟁 장기화땐 효과 반감"

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026032940561&category=NEWSPAPER

• 한국 국고채가 4월 1일 세계 3대 채권지수인 WGBI에 공식 편입되며, 약 70조~90조 원의 해외 자금이 유입될 전망이다.
• 이번 편입으로 전쟁 여파에 치솟았던 국채 금리가 약 0.2~0.3%포인트 정도 낮아지는 안정 효과가 기대된다.
• 달러당 1500원을 넘나드는 불안한 환율 역시 해외 자금 유입(원화 매수 수요) 덕분에 다소 진정될 것으로 보인다.
• 다만, 전쟁 장기화로 인해 지수 추종 자금 자체가 줄어들거나 환헤지(위험 회피) 비율에 따라 효과가 반감될 우려도 존재한다.
• 정부는 전쟁이 단기전에 그칠 경우 환율이 1400원대 중반 아래로 내려갈 수 있을 것으로 조심스럽게 예측하고 있다.

* WGBI(World Government Bond Index)는 전 세계 주요 국가들의 국채(나라가 빌린 돈의 증서)를 한데 모아놓은 '국가 채권 종합 성적표'와 같다. 전 세계 큰손 투자자(연기금, 보험사 등)들은 이 지수를 보고 "여기에 포함된 나라들은 믿을 만하니 내 돈을 맡기자"라고 결정한다.

美·이란 전쟁에 탄소배출권 ETF 잘나가네

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026032940201&category=NEWSPAPER

• 최근 미국과 이란 간의 전쟁 여파로 천연가스 가격이 급등하자 대체재인 석탄 사용량이 늘어났다.
• 석탄은 탄소를 많이 배출하기 때문에 기업들의 탄소배출권 수요가 폭증하며 관련 ETF 수익률이 10% 이상 급등했다.
• 원유 가격 상승으로 미국 원유 생산 기업 관련 ETF도 높은 수익률을 기록했다.
• 게임주(펄어비스 등)와 2차전지 소재 ETF 역시 신작 기대감과 산업 수요에 힘입어 상위권에 올랐다.
• 투자 자금은 향후 성장이 기대되는 반도체 ETF와 안전하게 돈을 보관하는 파킹형 ETF로 대거 유입되었다.

"불확실성 커진 증시…머니마켓 ETF로 방어적 대응을"

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026032940161&category=NEWSPAPER

• 현재 증시는 기업 실적보다 전쟁 공포 등 '투자 심리'에 의해 흔들리는 불안정한 상태이다.
• 불확실성이 클 때는 무리하게 주식을 사기보다 현금성 자산인 '머니마켓 ETF'를 활용해 방어적으로 대응해야 한다.
• 전체 투자 포트폴리오에서 현금 비중을 20% 정도 유지하며 뇌동매매를 피할 것을 권고한다.
• 하반기 유망 테마로는 AI 성장의 다음 단계인 '광통신(네트워크)' 분야를 주목해야 한다.
• 국내 투자는 삼성전자·SK하이닉스 중심의 반도체 전략을 유지하되, 채권이 섞인 혼합형 상품으로 위험을 낮추는 것이 좋다.

닭고기 공급가 줄인상…'치킨플레이션' 오나

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026032940601&category=NEWSPAPER

• 고병원성 조류인플루엔자(AI) 확산으로 부모 닭(육용 종계) 살처분이 전년 대비 3.7배 급증하며 닭고기 공급이 줄었다.
• 환율 상승에 따른 수입 사료비 부담까지 더해지면서 하림, 마니커 등 주요 업체가 공급가를 5~10% 인상했다.
• 닭고기 소매가격이 1kg당 6612원을 기록하며 약 2년 9개월 만에 최고치를 경신했다.
• 정부는 여름철 수요에 대비해 종란 800만 개 수입을 결정했으나, 수급 불안으로 인한 치킨값 추가 인상 우려가 크다.
• 배달비와 이중가격제 영향으로 소비자가 체감하는 치킨 가격은 사실상 '3만 원 시대'에 진입했다.

'에너지 다변화' 수십년째 난제…한국은 왜 '탈중동' 못하나

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026032940851&category=NEWSPAPER

• 한국의 중동산 원유 의존도가 최근 다시 70%를 돌파하며 에너지 수급 구조의 취약성이 드러났다.
• 중동 원유는 가격이 싸고 물량이 풍부하며 장기 계약이 가능해 경제적이지만, 전쟁 등 지정학적 리스크에 매우 취약하다.
• 국내 정유 설비가 중동산 원유(중질유)에 최적화되어 있어, 미국산 등 다른 종류의 원유를 쓰면 효율이 떨어지는 구조적 문제가 있다.
• 아람코(사우디)가 에쓰오일의 대주주인 것처럼, 자본과 공급망이 복잡하게 얽혀 있어 수입처 다변화가 쉽지 않다.
• 진정한 '탈중동'을 위해서는 단순 수입처 변경을 넘어 정유 설비의 유연성 확보와 에너지 전환(수소·전기)이 필수적이다.

* 원유는 밀도와 황 함유량에 따라 크게 경질유(Light Oil), 중질유(Medium/Heavy Oil)로 나뉜다.

• 물리적 특징: 중질유는 끈적거리는 점도가 높고 비중이 크다. 비유하자면 경질유가 '물'이라면, 중질유는 '꿀'이나 '타르'처럼 걸쭉한 상태라고 보면 된다.
• 화학적 특징: 중질유는 불순물인 황(Sulfur) 성분이 많이 들어 있는 경우가 많다. 그래서 정제 과정에서 환경 오염 물질을 걸러내는 비용이 더 많이 든다.
• 경제성: 중질유는 뽑아내기 어렵고 정제하기도 까다롭기 때문에 보통 경질유보다 가격이 저렴하다.

*

성과급 더 달라며…'평균연봉 1.6억' 삼성전자 노조, 5월 총파업 결의

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026031805611&category=NEWSPAPER

• 삼성전자 노조가 성과급 산정 방식 및 상한선 폐지 등을 요구하며 5월 총파업을 결의했다.
• 쟁의행위 찬반투표 결과 93.1%라는 압도적인 찬성률로 법적 쟁의권을 확보한 상태이다.
• 사측은 임금 인상 및 자사주 지급 등 파격적인 안을 제시했으나, 성과급 상한 폐지에서 의견 차이를 좁히지 못했다.
• 파업 현실화 시 메모리 반도체 생산 차질로 인해 최대 9조 원의 영업이익 손실이 우려된다.
• 업계에서는 중동 사태 등 대외 불확실성이 큰 시기에 고연봉 노조의 파업이 과도하다는 비판이 제기되고 있다.

'AI거품' 선 그은 젠슨 황 "올 주문액 1조弗 크게 넘을 것"

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026031805261&category=NEWSPAPER

• 젠슨 황 엔비디아 CEO는 올해 AI 칩 주문액이 1조 달러(약 1,500조 원)를 크게 넘어설 것이라고 발표했다.
• AI 스타트업 투자를 통한 '매출 부풀리기' 논란에 대해, 실제 수요가 확실한 기업에 투자하는 것이라며 거품론을 일축했다.
• 차세대 GPU인 블랙웰과 베라루빈 외에도 CPU, LPU 등 전 분야에서 기하급수적인 수요가 발생하고 있다고 강조했다.
• 삼성전자와는 추론용 칩인 '그록(Groq)' 생산을 위해 협력 중이며, 중국 수출용 칩(H200) 판매 재개도 공식화했다.
• 미래에는 AI 에이전트 수백만 명이 직원들과 함께 24시간 일하며 생산성을 극대화하는 시대가 올 것이라고 전망했다.

주춤하던 신용대출 급증…이달만 1.7조 늘어

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026031803591&category=NEWSPAPER

• 5대 시중은행의 신용대출 잔액이 이달에만 1.7조 원 넘게 늘어나며 4개월 만에 증가세로 돌아섰다.
• 주택담보대출 규제가 강화되자 신용대출로 수요가 몰리는 '풍선효과'가 뚜렷하게 나타나고 있다.
• 중동 사태 등으로 증시 변동성이 커지자, 이를 저가 매수 기회로 본 투자자들이 '빚투(빚내서 투자)'를 위해 마이너스 통장을 대거 개용했다.
• 은행의 대기 자금인 요구불예금은 줄어들고 증시로 자금이 이동하는 '머니 무브' 현상이 심화되고 있다.
• 향후 대형 공모주 청약 일정이 겹치면서 신용대출 증가세는 당분간 지속될 전망이다.

'금융지주 지배구조 개선' 딜레마 빠진 금융당국

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026031803611&category=NEWSPAPER

• 금융당국이 금융지주의 회장 연임 제한과 사외이사 독립성 강화를 골자로 한 '지배구조 개선안' 발표를 다음 달 이후로 연기했다.
• 회장 연임 시 주주총회에서 더 까다로운 '특별결의'를 거치게 하는 방안 등 강력한 규제가 검토되고 있다.
• 당국은 규제 수위와 적용 범위를 두고 고심 중이며, 은행뿐 아니라 비은행 금융지주와 상호금융까지 대상을 넓힐 가능성도 있다.
• 성과급을 환수하는 '클로백(Clawback)' 제도와 주주가 보수 체계에 의견을 내는 '세이 온 페이' 도입도 논의 중이다.
• 당장 이번 3월 주총에 반영하기 어려워진 만큼, 정책의 실효성과 추진 동력을 잃지 않기 위한 막판 조율이 길어지고 있다.

What are skills?

• Skills는 Claude Code에게 특정 작업을 자동으로 수행하는 방법을 가르치는 재사용 가능한 Markdown 파일(SKill.md) 이다.
• Claude는 skill의 description을 기준으로 사용자 요청과 매칭해 필요한 skill을 자동으로 활성화한다.
• 개인 skills은 ~/.claude/skills에 저장되어 모든 프로젝트에서 사용된다.
• 프로젝트 skills은 .claude/skills에 저장되어 repo와 함께 공유된다.
• Skills는 필요할 때만 로드되며, 항상 로드되는 CLAUDE.md나 명령형 slash command와 다르다.

*동작 흐름

사용자 요청
   ↓
Claude 요청 분석
   ↓
Skill description과 비교
   ↓
매칭되는 skill 자동 로드
   ↓
해당 instructions 적용

Creating your first skill

• Skill은 디렉토리 + SKILL.md 파일로 구성되며, frontmatter에 name과 description을 정의한다.
• Claude Code는 시작 시 skill의 name과 description만 로드하고 전체 내용은 로드하지 않는다.
• 사용자의 요청이 description과 의미적으로 매칭되면 skill 사용을 제안한다.
• 사용자가 확인하면 SKILL.md 전체 내용을 context에 로드하여 작업을 수행한다.
• Skill 충돌 우선순위는 Enterprise → Personal → Project → Plugins 순이다.

skill 위치

SKILL.md 작성

---
name: pr-description
description: Writes pull request descriptions when creating or summarizing PR changes
---

When writing a PR description:

1. Run `git diff main...HEAD`
2. Write the description with this format:

## What
Explain what the PR does

## Why
Why this change is needed

## Changes
- bullet list of changes

구조

skills/
   pr-description/
        SKILL.md

Claude 내부 동작

Claude Code 시작
      ↓
skills 폴더 스캔
      ↓
name + description만 로드
      ↓
사용자 요청 분석
      ↓
description과 semantic match
      ↓
skill 로드 여부 확인
      ↓
SKILL.md 전체 로드

Configuration and multi-file skills

• Skill frontmatter 필수 필드는 name과 description이며, allowed-tools와 model은 선택적 고급 옵션이다.
• description은 “무엇을 하는 skill인지 + 언제 사용해야 하는지”를 명확히 써야 매칭이 잘 된다.
• allowed-tools를 사용하면 skill 실행 중 Claude가 사용할 수 있는 도구를 제한할 수 있다.
• 큰 skill은 progressive disclosure 방식으로 여러 파일로 나누어 관리한다.
• scripts는 코드 자체를 context에 로드하지 않고 실행 결과만 사용하므로 token 효율이 좋다.

Skill Metadata Fields

예시

---
name: codebase-onboarding
description: Helps new developers understand the codebase structure and architecture
allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: sonnet
---

* 큰 skill은 한 파일에 모든 내용을 넣지 않는다.

skill-name/
 ├─ SKILL.md
 ├─ references/
 │   └─ architecture-guide.md
 ├─ scripts/
 │   └─ validate-env.sh
 └─ assets/
     └─ template.md

• The open standard suggests organizing your skill directory with
  • scripts/ — Executable code
  • references/ — Additional documentation
  • assets/ — Images, templates, or other data files

Skills vs. other Claude Code features

• CLAUDE.md는 모든 대화에 항상 로드되는 설정 파일로, 프로젝트 전반의 규칙·코딩 스타일 같은 항상 적용되는 기준을 정의할 때 사용한다.
• Skills는 필요할 때 자동으로 로드되는 지식 패키지로, 특정 작업(PR 리뷰, 배포 절차 등)에만 필요한 전문 지식을 제공한다.
• Subagents는 별도의 실행 컨텍스트에서 작업을 수행하는 독립 작업 에이전트로, 메인 대화와 분리된 작업 위임에 적합하다.
• Hooks는 이벤트 기반 자동 실행 기능으로, 파일 저장·툴 호출 등 특정 이벤트 발생 시 자동 검증·자동 작업을 수행한다.
• MCP servers는 외부 도구와 통합하는 구조로, Claude에 새로운 툴·데이터·시스템 연동 기능을 제공한다.

* Claude Code 커스터마이징은 각 기능이 역할이 명확히 분리된 구조

* 이 구조는 AI 협업에서도 Delegation (작업 분배) 개념과 연결되며,

AI Fluency에서 말하는 Delegation은 인간과 AI 간 작업 분배 전략을 의미

• CLAUDE.md      → TypeScript strict mode, coding style
• Skills         → PR review checklist, security audit
• Hooks          → commit 전 lint 실행
• Subagent       → 테스트 자동 생성 작업 위임
• MCP            → GitHub / Jira / Browser / Docker 연결

Sharing skills

• Skills는 공유할 때 가치가 커지며, 팀이나 조직 전체에 배포할 수 있다.
• 가장 간단한 방법은 .claude/skills 디렉터리를 Git 저장소에 커밋하는 것이다.
• Plugins를 사용하면 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있고 마켓플레이스 형태로 배포할 수 있다.
• Enterprise managed settings는 조직 전체에 강제로 적용되는 skill 배포 방식으로 보안·컴플라이언스에 적합하다.
• Subagent는 skill을 자동으로 상속하지 않으며, agent 정의의 skills: 필드에 명시적으로 지정해야 한다.

Skill 공유 방식 3가지

• Git repository
• Plugin
• Enterprise managed settings

예 (팀 프로젝트)

repo
 └ .claude
     └ skills
         ├ pr-review
         ├ security-check
         └ test-guidelines

* Subagent는 완전히 새로운 context에서 시작한다. 따라서 명시적으로 지정해야 한다.

Subagent 설정 예

---
name: frontend-security-accessibility-reviewer
description: Review frontend code
model: sonnet
skills: accessibility-audit, performance-check
---

*Claude Code 기본 agent는 skills 사용 불가, kills 사용하려면 custom subagent 만들어야 한다.

• Explorer
• Plan
• Verify

*실제 개발팀 Claude Code 구조 참고

.claude
 ├ skills
 │   ├ pr-review
 │   ├ security-check
 │   └ performance-audit
 │
 ├ agents
 │   ├ frontend-reviewer
 │   └ backend-reviewer
 │
 ├ hooks
 └ settings.json

frontend-reviewer agent
 → accessibility skill
 → performance skill

backend-reviewer agent
 → security skill
 → database skill

Troubleshooting skills

• 문제 해결은 먼저 Skills Validator로 구조 오류를 확인하는 것이 가장 빠르다.
• Skill이 실행되지 않는 경우 대부분 description 문제이며, 실제 사용자가 말할 표현(trigger phrase)을 추가해야 한다.
• Skill이 로드되지 않으면 구조 확인 — SKILL.md는 반드시 skills/skill-name/SKILL.md 형태여야 한다.
• 잘못된 skill이 실행되면 description이 너무 비슷한 것이 원인이므로 역할을 더 명확히 구분해야 한다.
• runtime 오류는 의존성, 실행 권한(chmod +x), 경로(path separator) 문제인 경우가 대부분이다.

*path 문제

Claude Code는 forward slash 권장 (Window 포함)

scripts/run-test.sh

Core MCP features

Sampling

Sampling은 단순 편의 기능이 아니라 공개형 MCP 생태계에서 비용 통제와 보안 경계를 분리하는 핵심 패턴

• Sampling은 MCP 서버가 직접 Claude를 호출하지 않고, 연결된 MCP 클라이언트에게 모델 호출을 대신 요청하는 방식이다.
• 이렇게 하면 서버는 API 키, 인증, 과금, 모델 연동 로직을 직접 관리하지 않아도 된다.
• 흐름은 서버가 작업 수행 → 프롬프트 생성 → 클라이언트에 생성 요청 → 클라이언트가 Claude 호출 → 결과를 서버에 반환 순서다.
• 특히 공개 MCP 서버에서 유리한데, 서버 운영자가 사용자들의 생성 비용을 대신 부담하지 않아도 되기 때문이다.
• 구현 시에는 서버 쪽 create_message() 요청 코드와 클라이언트 쪽 sampling_callback 처리 코드가 모두 필요하다.

*참고

• 서버 역할: 데이터 접근, 툴 실행, 외부 시스템 연결
• 클라이언트 역할: 모델 호출, 인증, 비용 부담, 사용자 세션 관리
• Sampling이 적합한 경우: 요약, 재작성, 보고서 생성, 설명 생성처럼 도구 실행 후 LLM 후처리가 필요한 경우
• Sampling이 덜 필요한 경우: 단순 조회, 계산, 변환처럼 모델 호출 없이도 끝나는 작업

MCP Server
   │
   │ create_message()
   ▼
MCP Client
   │
   │ sampling_callback 실행
   ▼
Claude API 호출
   │
   ▼
결과 반환

Log and progress notifications

• Logging과 Progress Notifications는 MCP Tool 실행 중 사용자에게 현재 작업 상태를 알려주는 기능이다.
• 오래 걸리는 작업(연구, 데이터 처리 등)에서 진행 상황을 실시간으로 전달해 UX를 개선한다.
• 서버에서는 Context 객체를 통해 context.info() (로그 메시지)와 context.report_progress() (진행률)을 보낸다.
• 클라이언트에서는 logging callback과 progress callback을 구현해 이 메시지를 받아 표시한다.
• CLI, Web, Desktop 환경에 따라 터미널 출력, progress bar, UI 상태 업데이트 등 다양한 방식으로 표시 가능하다.

*MCP 서버

@mcp.tool(
    name="research",
    description="Research a given topic"
)
async def research(
    topic: str = Field(description="Topic to research"),
    *,
    context: Context
):
    await context.info("About to do research...")
    await context.report_progress(20, 100)
    sources = await do_research(topic)
    
    await context.info("Writing report...")
    await context.report_progress(70, 100)
    results = await generate_report(sources)
    
    return results

• context.info()
• context.report_progress()

*MCP 클라이언트

async def logging_callback(params: LoggingMessageNotificationParams):
    print(params.data)

async def print_progress_callback(
    progress: float, total: float | None, message: str | None
):
    if total is not None:
        percentage = (progress / total) * 100
        print(f"Progress: {progress}/{total} ({percentage:.1f}%)")
    else:
        print(f"Progress: {progress}")

async def run():
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(
            read,
            write,
            logging_callback=logging_callback
        ) as session:
            await session.initialize()
            
            await session.call_tool(
                name="add",
                arguments={"a": 1, "b": 3},
                progress_callback=print_progress_callback,
            )

• logging_callback : 서버 로그 수신, MCP 서버가 보내는 로그 메시지를 받아 출력
• print_progress_callback — 진행률 표시 , 이 함수는 Tool 실행 중 진행률을 표시

Roots

Roots는 MCP에서 “AI가 접근 가능한 파일 시스템 범위”를 정의

• Roots는 MCP 서버가 로컬 파일 시스템에서 접근할 수 있는 디렉토리를 제한하는 권한 시스템이다.
• 사용자는 "convert biking.mp4"처럼 파일 이름만 말해도, Claude가 Roots 내부에서 파일을 탐색할 수 있다.
• Claude는 먼저 list_roots → read_dir 등을 호출해 접근 가능한 디렉토리에서 파일을 찾는다.
• Roots는 보안 경계를 제공하여 허용된 폴더 밖의 파일에는 접근할 수 없게 만든다.
• SDK가 자동으로 막아주지 않기 때문에 서버에서 is_path_allowed() 같은 검증 로직을 직접 구현해야 한다.

* Roots는 단순한 permission이 아니라 AI 탐색 범위 설정

Transports and communication

JSON message types

• MCP는 모든 통신을 JSON 메시지 형태로 주고받는 프로토콜이다.
• 메시지는 크게 Request → Result 쌍과 Notification(단방향 이벤트) 두 종류로 나뉜다.
• 예: Call Tool Request → Call Tool Result 처럼 요청 후 결과 응답 구조로 동작한다.
• MCP 메시지 구조는 공식 GitHub MCP Specification에 정의되어 있으며 TypeScript 타입으로 설명된다.
• MCP는 양방향(bidirectional) 프로토콜이라 Client → Server뿐 아니라 Server → Client 메시지도 가능하다.

* MCP는 "JSON 메시지 기반의 양방향 RPC 프로토콜"이며, Tool / Resource / Prompt 호출을 표준화한 AI-tool 연결 규격

* Transport에 따라 메시지 방향이 제한될 수 있다.

*https://github.com/modelcontextprotocol/modelcontextprotocol

이 저장소는 Model Context Protocol(MCP)의 공식 사양(specification)과 문서가 들어있는 레포지토리다.
즉, MCP를 사용하는 라이브러리나 서버 구현이 아니라 “프로토콜 표준 정의”가 담긴 곳이다.

modelcontextprotocol
   ↑
   ├─ spec (이 repo)
   │
   ├─ python-sdk
   ├─ typescript-sdk
   ├─ java-sdk
   └─ rust-sdk

The STDIO transport

• STDIO transport는 MCP에서 가장 기본적인 통신 방식으로 **표준 입력(stdin)과 출력(stdout)**을 이용해 JSON 메시지를 주고받는다.
• 클라이언트가 MCP 서버를 subprocess로 실행하고 stdin으로 요청을 보내면 서버는 stdout으로 응답한다.
• client ↔ server 모두 언제든 메시지를 보낼 수 있는 완전한 양방향 통신이 가능하다.
• 단점은 같은 머신에서만 동작한다는 것(프로세스 간 통신 방식이기 때문).
• MCP 연결은 항상 Initialize Request → Initialize Result → Initialized Notification 순서의 3단계 handshake로 시작한다.

Client process
   │
   │ stdin (JSON message)
   ↓
MCP Server process
   ↑
   │ stdout (JSON response)
   │
Client

The StreamableHTTP transport

• Streamable HTTP transport는 MCP 서버를 원격 서버로 배포하고 HTTP로 연결할 수 있게 하는 방식이다.
• STDIO와 달리 클라이언트와 서버가 다른 머신에서도 통신 가능하다.
• 그러나 HTTP 특성상 서버가 클라이언트에게 먼저 요청을 보내기 어렵다는 제약이 있다.
• stateless_http, json_response 설정을 사용하면 progress notification, logging, server-initiated request 같은 기능이 제한될 수 있다.
• 따라서 원격 MCP 서버에는 유용하지만 일부 실시간 기능이 줄어드는 trade-off가 존재한다.

client
   │
HTTP connection
   │
remote MCP server

StreamableHTTP in depth

• StreamableHTTP는 HTTP 환경에서 MCP의 양방향 통신을 가능하게 하기 위한 transport 방식이다.
• HTTP는 원래 Client → Server 요청만 자연스럽게 가능하므로 MCP의 서버→클라이언트 기능을 구현하기 어렵다.
• 이를 해결하기 위해 **SSE(Server-Sent Events)**를 사용해 지속적인 스트리밍 연결을 만든다.
• 연결 후에는 **session ID 기반으로 여러 SSE 채널(Primary + Tool-specific)**을 사용해 메시지를 전달한다.
• stateless_http 또는 json_response 설정을 켜면 이 SSE 구조가 깨져 notifications·logging·server-initiated request 기능이 제한된다.

State and the StreamableHTTP transport

• treamableHTTP는 기본적으로 stateful 방식이며 세션(session)과 SSE 연결을 유지한다.
• 하지만 서버를 여러 인스턴스로 수평 확장(load balancer 뒤)하려면 상태 관리가 어려워진다.
• stateless_http=True는 세션을 없애고 서버 간 상태 공유 문제를 제거한다.
• 대신 SSE 기반 기능(진행률, 로그, 서버→클라이언트 요청, sampling 등)을 사용할 수 없다.
• json_response=True는 단순히 스트리밍을 끄고 최종 JSON 응답만 반환하도록 만든다.

* stateless_http는 “확장성을 위해 세션과 SSE를 포기하는 설정”, json_response는 “스트리밍 대신 최종 JSON만 반환하는 설정”이다.

Introducing MCP

• MCP(Model Context Protocol) 는 Claude가 외부 서비스(GitHub, DB, API 등)의 도구와 데이터에 접근하도록 해주는 표준 통신 레이어다.
• 기존 방식에서는 개발자가 직접 API 호출용 tool schema와 integration 코드를 모두 작성해야 했다.
• MCP는 이 작업을 MCP Server로 분리하여, 서버가 이미 정의된 tools와 API 연결을 제공한다.
• 애플리케이션은 MCP Client → MCP Server → 외부 서비스 구조로 연결되어 기능을 사용한다.
• 결과적으로 복잡한 API 통합 코드를 직접 작성할 필요 없이, 이미 구현된 MCP 서버를 재사용할 수 있다.

User
  ↓
LLM (Claude)
  ↓
MCP Client (your app/server)
  ↓
MCP Server
  ↓
External Service (GitHub, Slack, DB 등)

• MCP Client
  • Claude가 호출하는 인터페이스
  • 실제 서버 또는 앱
• MCP Server
  • 특정 서비스용 tool 집합 제공
  • 예: GitHub MCP, Playwright MCP
• External Service
  • GitHub, AWS, DB, Browser 등

즉 API SDK 대신 AI용 Tool Gateway 같은 개념이다.

MCP clients

1. MCP Client는 애플리케이션 서버와 MCP Server 사이의 통신 브리지 역할을 한다.
2. Client는 tool 목록 조회(ListTools) 와 tool 실행(CallTool) 같은 MCP 메시지를 주고받는다.
3. MCP는 transport-agnostic 구조라서 STDIO, HTTP, WebSocket 등 다양한 프로토콜로 통신할 수 있다.
4. 일반적인 흐름은 사용자 요청 → Claude → MCP Client → MCP Server → 외부 API → 결과 반환 구조다.
5. MCP Client 덕분에 개발자는 프로토콜 처리 대신 애플리케이션 로직에 집중할 수 있다.

주요 기능

• MCP Server 연결 관리
• Tool 목록 조회
• Tool 실행 요청 전달
• 결과 수신 및 반환

Hands-on with MCP servers

Defining tools with MCP

• Python MCP SDK를 쓰면 MCP 서버를 훨씬 쉽게 만들 수 있고, 복잡한 JSON Schema를 직접 작성할 필요가 없다.
• FastMCP("DocumentMCP")처럼 서버를 초기화한 뒤, Python 함수에 decorator를 붙여 tool을 등록한다.
• 함수의 type hint와 Pydantic Field(description=...) 를 사용하면 입력 스키마와 파라미터 설명이 자동 생성된다.
• 예시처럼 read_doc_contents, edit_document 같은 tool을 만들어 문서를 읽거나 문자열 치환 편집을 수행할 수 있다.
• 결과적으로 MCP 서버 개발은 “스키마 작성 작업”이 아니라 일반 Python 함수 설계 작업에 가깝게 바뀐다.

예제에서 꼭 이해할 포인트

1. FastMCP는 서버 본체

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("DocumentMCP", log_level="ERROR")

여기서 mcp 객체가 tool 등록과 서버 실행의 중심이다.

2. @mcp.tool(...) 가 tool 등록

@mcp.tool(name="read_doc_contents", description="...")
def read_document(...):
    ...

이 decorator가 붙은 함수는 Claude가 호출 가능한 tool이 된다.

3. 함수 시그니처가 곧 tool 계약

doc_id: str = Field(description="Id of the document to read")

이 정보가 Claude가 이해하는 tool argument schema로 바뀐다.

* Claude가 tool을 사용할 때 실제로 보는 것은 함수 코드가 아니라 JSON schema입니다.

4. 예외 처리가 중요

if doc_id not in docs:
    raise ValueError(...)

MCP tool은 정상 경로보다 오류 메시지 품질이 더 중요할 때가 많다.
LLM이 실패 원인을 보고 다음 행동을 결정하기 때문이다.

The server inspector

• MCP Inspector는 MCP 서버를 실제 앱에 연결하지 않고도 브라우저에서 바로 테스트할 수 있는 개발 도구다.
• mcp dev mcp_server.py 명령으로 실행하면 로컬 개발 서버와 함께 웹 UI(예: http://127.0.0.1:6274) 가 열린다.
• Inspector에서 Tools / Resources / Prompts 목록을 확인하고 직접 실행할 수 있다.
• Tool을 선택하고 입력값을 넣어 실행하면 성공 여부와 반환 데이터를 즉시 확인할 수 있다.
• 여러 tool을 순서대로 실행해 상태 변화나 상호작용(workflow) 도 테스트할 수 있어 개발 속도를 크게 높여준다.

*pip install mcp

Connecting with MCP clients

Implementing a client

• 이제 MCP 서버가 준비됐으니, 애플리케이션이 그 서버와 통신하기 위한 MCP Client를 구현하는 단계다.
• 실무에서는 보통 MCP 서버만 만들거나, MCP 클라이언트만 붙여서 쓰는 경우가 많고, 둘 다 직접 만드는 경우는 학습 목적일 때가 많다.
• 클라이언트는 보통 직접 만든 wrapper class와, Python SDK가 제공하는 client session으로 구성된다.
• 핵심 기능은 두 가지로, list_tools() 로 서버의 tool 목록을 받고 call_tool() 로 특정 tool을 실행한다.
• 이 클라이언트가 있어야 앱이 Claude에게 tool 목록을 보내고, Claude가 요청한 tool을 실제로 실행해 결과를 다시 전달할 수 있다.

* MCP client는 앱과 MCP server 사이의 실행 담당자

*VSCode 에서 MCP 구조

VSCode Extension (AI agent / tool runtime)
        │
        │  ← MCP Client 역할
        │
   MCP Server
        │
 External Service
 
 // VSCode = MCP Client

* 개발자가 직접 MCP Client 만드는 경우

• CLI AI tool 만들 때
• custom agent 만들 때
• backend service에서 MCP 쓸 때

* MCP CLI(mcp dev)는 MCP 서버 테스트 도구이고, MCP client는 별도의 테스트 코드(harness)로 검증

Defining resources

• MCP Resource는 클라이언트가 서버에서 데이터를 읽어오는 인터페이스로, HTTP의 GET endpoint와 비슷한 개념이다.
• Tool이 “행동(실행)”이라면 Resource는 “데이터 조회” 역할을 한다.
• Resource는 URI 기반으로 요청되며 ReadResourceRequest → ReadResourceResult 형태로 응답한다.
• 두 가지 종류가 있다: Direct Resource(고정 URI) 와 Templated Resource(파라미터 포함 URI).
• Python MCP SDK에서는 @mcp.resource() 데코레이터로 정의하고, 반환값은 SDK가 자동으로 JSON/텍스트 등으로 직렬화한다.

*참고

• 예를 들어 MCP 서버에 문서가 있다고 가정하면
  • report.pdf
    plan.md
    spec.txt
• 클라이언트가 서버에 이렇게 요청합니다.
  • docs://documents/report.pdf
• 그러면 서버가 데이터를 반환합니다.
  • The report details the state of a 20m condenser tower.

@mcp.prompt(
    name="format",
    description="Rewrites the contents of the document in Markdown format."
)
def format_document(doc_id: str):

이 코드는 format이라는 프롬프트 명령을 정의합니다.

Prompts in the client

• MCP Client의 Prompt 기능은 서버에 정의된 프롬프트 목록을 가져오고, 특정 프롬프트를 변수와 함께 실행할 수 있게 한다.
• list_prompts()는 서버의 모든 프롬프트를 조회하고, get_prompt()는 특정 프롬프트를 변수 값을 넣어 가져온다.
• get_prompt(prompt_name, args)에서 args는 프롬프트 템플릿의 변수 값으로 사용된다.
• 클라이언트는 이렇게 생성된 메시지 리스트를 Claude에게 그대로 전달한다.
• 이 구조 덕분에 재사용 가능한 고품질 프롬프트 템플릿을 여러 클라이언트에서 동일하게 사용할 수 있다.

* 왜 Prompt를 서버에 두는가 ?

: 사용자가 직접 작성 시, 품질이 매번 달라지므로

• MCP 서버에는 **3가지 핵심 구성요소(primitive)**가 있다: Tools, Resources, Prompts.
• Tools는 Claude가 직접 제어하며 필요할 때 자동으로 호출한다.
• Resources는 애플리케이션 코드가 제어하며 UI나 프롬프트에 넣을 데이터를 가져올 때 사용한다.
• Prompts는 사용자가 직접 실행하는 워크플로(슬래시 명령, 버튼 등)이다.
• 선택 기준은 간단하다: 능력 추가 → Tool / 데이터 제공 → Resource / 사용자 워크플로 → Prompt.

中 78일뿐인데…'208일 쟁여둔' 한국 초비상 걸린 이유

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026030866291&category=NEWSPAPER

• 중동 전쟁 장기화 조짐으로 전 세계 원유 확보 비상이 걸렸으며, 특히 호르무즈 해협 봉쇄 시 아시아 국가들의 타격이 예상된다.
• 한국은 208일치, 일본은 254일치의 비축유를 보유해 수치상으로는 중국(78일)이나 인도(25일)보다 방어력이 높다.
• 하지만 한국과 일본은 중동 원유 의존도가 매우 높아 전쟁이 1년을 넘길 경우 공급망 차질로 경제적 타격이 불가피하다.
• 반면 중국과 인도는 비축량은 적어도 러시아산 원유라는 확실한 대체 공급처가 있어 장기전에서 오히려 유리할 수 있다.
• 정부는 에너지 위기 경보 '관심' 단계를 발령했으며, 나프타 등 석유제품 수입 차질로 인한 국내 제조 산업의 생산 위축도 우려되는 상황이다.

엔비디아 '괴물 AI칩' 심장엔 삼성·SK뿐…추격하던 마이크론 탈락

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026030866861&category=NEWSPAPER

• 엔비디아의 차세대 AI 칩 '베라루빈'에 들어갈 핵심 부품인 HBM4(6세대) 공급사로 삼성전자와 SK하이닉스가 선정되었다.
• 강력한 경쟁자였던 미국 마이크론은 기술력 차이로 인해 최고급 모델인 베라루빈 공급망에서 탈락하며 'K-반도체'의 승기가 굳어졌다.
• 삼성전자는 이미 품질 테스트를 사실상 통과하고 초기 물량을 출하하며 앞서나가고 있고, SK하이닉스도 막바지 최적화 작업 중이다.
• 엔비디아는 삼성전자의 협상력이 커지는 것을 견제하기 위해 SK하이닉스를 독려하는 등 공급처 관리에 나선 모습이다.
• 범용 D램 가격 상승이라는 변수가 있지만, 삼성과 SK는 이달부터 HBM4 양산에 돌입하며 AI 메모리 패권을 이어갈 전망이다.

이번엔 인프라 슈퍼사이클…K철강 '고부가 제품' 승부수

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026030865931&category=NEWSPAPER

• 미국의 AI 데이터센터 건설 붐으로 인해 건물 골조에 쓰이는 한국산 봉형강(철근, H형강) 수출이 1년 새 약 10배(927.8%) 급증했다.
• 국내 건설 경기 침체로 낮아진 한국 철강 가격이 미국의 가파른 물가 상승과 맞물려, 장거리 운송비를 감당하고도 남을 만큼의 가격 경쟁력을 갖게 되었다.
• 현대제철은 아마존과 저탄소 강재 협력을, 동국제강은 초고하중을 견디는 '디-메가빔' 등 데이터센터 맞춤형 고부가 제품으로 승부수를 던지고 있다.
• 판재류나 강관 등 다른 철강 제품은 수출이 감소했으나, 봉형강만 '나홀로' 성장하며 철강 산업 내에서도 희비가 엇갈리고 있다.
• 전문가들은 데이터센터 용량이 2030년까지 매년 14%씩 성장할 것으로 보며, 이제 막 인프라 투자 슈퍼사이클의 초입에 진입했다고 평가한다.

중동전쟁發 '大인플레이션' 우려…부담 커진 중앙은행 [한상춘의 국제경제 읽기]

https://plus.hankyung.com/apps/newsinside.view?aid=2026030866081&category=NEWSPAPER

• 중동 전쟁으로 인한 유가 상승과 트럼프 정부의 고관세 보호주의가 결합하며 전례 없는 물가 상승(대인플레이션) 우려가 커지고 있다.
• 과거와 달리 현재 미국은 국가 채무가 너무 많아, 중앙은행(Fed)이 금리를 내려도 시중 금리는 오히려 오르는 기현상이 발생하고 있다.
• 트럼프 대통령의 압박으로 Fed의 독립성이 훼손되면서, 물가를 잡아야 할 중앙은행이 제 역할을 못 할 것이라는 비관론이 우세하다.
• 미국 재무부 또한 성장을 위해 돈을 더 풀려는 경향(현대통화이론 선호)을 보여 인플레이션 억제 정책과 엇박자를 내고 있다.
• 한국 역시 유가 급등에 취약한 구조이므로, 곧 임기가 끝나는 한국은행 총재 선임 시 '정치적 독립성'을 최우선으로 고려해야 한다.

* 보통 중앙은행이 기준금리를 내리면 시중 금리도 내려가야 정상이다. 하지만 기사에서는 기준금리를 내려도 10년 만기 국채 금리가 올랐다고 한다. 이는 시장이 "정부가 돈을 너무 많이 빌려 쓰고 물가도 못 잡을 것 같다"라고 믿기 때문이다. 투자자로서는 금리 인하 수혜주(기술주 등)를 고를 때, 기준금리 수치보다 실제 시장 금리(국채 수익률)의 움직임을 더 예민하게 체크해야 한다.

* 다음 달 한국은행 총재가 바뀐다. 만약 새로 오는 총재가 정부의 압박에 취약해 보인다면, 외국인 투자자들은 한국 경제의 안정성을 의심하며 돈을 뺄 수 있다. 이는 원·달러 환율 급등으로 이어질 수 있으므로, 환율 민감도가 높은 수출입 관련 기업 투자자들은 인사 소식에 귀를 기울여야 한다.