콜로소

01. 왜 지금 MCP인가? : 배경과 중요성- MCP의 핵심 구조 - MCP의 등장 배경 - MCP가 해결하는 문제들 - 기존 API 기반 AI 애플리케이션 개발의 한계점 - 왜 지금 MCP를 배워야 하는가

02. Claude Desktop에서 MCP Server 연동 데모- Claude Desktop MCP 설정 방법 - MCP Server(Filesystem, Sequential Thinking) 연동 및 데모 - MCP 동작 흐름 설명

03. 강의 흐름 및 실습 방식 안내- 강의 흐름 및 실습 방식 안내 - 각 챕터별 강의 요약

04. MCP 전체 구조와 동작 원리 이해- MCP는 어떻게 동작하는가 - MCP 전체 흐름 구조 시각화 - Core Layer (Protocol, Transport, JSON-RPC) - MCP 메시지 종류 및 라이프사이클

05. MCP Server와 Client 내부 구조- MCP Client 기능 (Roots, Sampling) - MCP Server 기능 (Prompts, Resources, Tools)

06. 직접 만드는 MCP 서버 (High-Level Server)- SDK란 무엇인가? - TypeScript SDK 소개 - 고수준, 저수준 SDK 개발 방색 - 고수준 MCP 서버 개발 - MCP Inspector 사용 방법 (디버깅 가이드)

07. Low-Level MCP 서버로 마이그레이션- 고수준 MCP 서버를 저수준 MCP 서버로 마이그레이션 하기 - MCP Client에 샘플링 요청 보내기(sampling/createMessage) - MCP Client Roots 변경사항 핸들러 등록하기(Notification Handler)

08-1. AI 주도 개발로 만드는 MCP 서버 (feat. Vibe Coding)- 바이브 코딩이란? - AI 주도 개발과 바이브 코딩 차이점 - 개발 진행 방향 - 이미지 생성 MCP Server 개발 - LLM 기반 채팅 애플리케이션 개발 (MCP Host) - MCP Client 구축 및 MCP Server 연동 - 이미지 생성 모델 소개 (SANA-SPRINT)

08-2. AI 주도 개발로 만드는 MCP 서버 (feat. Vibe Coding)- AI 주도 개발을 통해 MCP 서버 개발 - Context7 MCP 서버 활용 방법 - FastMCP Python SDK 활용해서 MCP 서버 개발 - 에러 디버깅 과정 설명

08-3. AI 주도 개발로 만드는 MCP 서버 (feat. Vibe Coding)- MCP Example Client를 활용해서 MCP 서버 테스트 - MCP Inspector 활용해서 MCP 서버 테스트 - SANA-SPRINT 모델을 활용한 이미지 생성 기능 연동

09-1. MCP 클라이언트 만들기 실습- Gradio 기반 채팅 애플리케이션 개발(MCP Host) - Anthropic API 연동 방법

09-2. MCP 클라이언트 만들기 실습- MCP vs Function Call 차이점 - MCP를 LLM에 통합하는 방법

09-3. MCP 클라이언트 만들기 실습- MCP Client 구축 및 MCP Server 도구 연동 기술명세서 작성 - Context7, Sequential Thinking MCP 활용 방식 - 기술명세서 기반으로 실제 AI 주도 개발 진행 - Cursor Rules 생성 방식

09-4. MCP 클라이언트 만들기 실습- 기술문서 컨텍스트를 직접 넣어주는 방식으로 이슈 수정 - MCP Server tools와 Claude API tools 타입 변환 - 이미지 생성 채팅 인터페이스 개선 - 이미지 생성 MCP 서버를 활용해서 Claude로 이미지 생성하기

10. MCP 보안 및 운영 시 주의 사항 : 신뢰 가능한 MCP 설계하기- 대표적인 MCP 서버 공격 방식 소개 (Tool Poisoning, Shadowing, Rug Pull) - MCP 보안 취약점 대응 전략 - MCP 모의 해킹 실습

11. 격리와 배포를 위한 Docker 전략- Docker: MCP 보안 문제를 해결하는 솔루션 - Docker란 무엇인가? - Docker의 핵심 구성 요소 - 전통적인 배포 vs Docker를 통한 배포 방식 비교 - Docker를 통한 MCP 보안 강화 효과

12. Docker를 활용한 MCP 서버 컨테이너화 실습- MCP 서버를 Docker로 컨테이너화 하기 - Docker MCP Server 연결 테스트 (Cursor)

13. AI가 직접 테스트를 수행하는 시대 : 테스트 자동화의 진화- 기존 테스트 방식의 한계 - Microsoft Playwright MCP 소개 - 테스트 시나리오 자동 생성 실습

14. 디자인에서 코드까지 : UI 개발 자동화 흐름- Cursor를 활용해서 Figma UI 생성 - Figma MCP로 디자인 기반 코드 자동 생성 - Firecrawl MCP로 실제 웹 페이지 구조 코드화

15. 실무에 활용 가능한 MCP 서버 찾기- MCP 마켓플레이스란 - 대표 MCP 마켓플레이스

16. 스타터킷 구조의 이해 & 실습 준비하기- 콜로소 스타터킷 소개 및 구조 분석 - mock.json 기반 API 흐름 파악 - Mermaid.js로 스타터킷 아키텍처 시각화 - 프로젝트 아키텍처 분석, 모듈별 역할, API 마이그레이션 전략 문서 생성

17. TaskMaster MCP - 백엔드 마이그레이션 작업 생성- 프로젝트 아키텍처 분석, 모듈별 역할, API 마이그레이션 전략 문서 기반 PRD 생성 - PRD 파싱으로 작업 세분화 - 작업 복잡도 분석 및 확장

18-1. TaskMaster MCP - 백엔드 초기 설정 및 데이터베이스 스키마 정의- 백엔드 프로젝트 초기 설정 및 SQLite 데이터베이스 통합 - JWT 인증 시스템 구현 및 미들웨어 추가 - 사용자 인증시스템 구현 - 데이터베이스 스키마 생성 및 마이그레이션

18-2. TaskMaster MCP - 백엔드 마이그레이션 작업 개발 진행- 회원가입 및 로그인 API 마이그레이션 - 클라이언트 http 모듈 하이브리드 구조 추가 - 사용자 정보 조회 API 마이그레이션

19. A2A vs. MCP- A2A(Agent To Agent) 프로토콜과 MCP 차이점 - 작동 원리, 주요 기능 - 구글 데모 기반 설명 - A2A vs MCP: 역할과 포지션 비교 - MCP와 A2A는 언제 사용하는지 - AI Agent의 미래

20. A2A 프로토콜 예제 코드 기반 설명 및 데모 실행- A2A 샘플 코드 구조 설명 - Google AI Studio API Key 발급 - A2A Client UI, Remote Server 실행 - Remote Server Agent 단일, 연쇄 호출 진행

21. 다양한 MCP 서버 조합 아이디어- OpenMemory MCP - FireCrawl MCP - TaskMaster MCP - Github MCP - BrowserTools MCP

22. 수강 이후 학습 로드맵- AI 아키텍트가 되기 위한 첫걸음 - 핵심은 '도구'가 아닌 '흐름'의 이해 - 지식을 실력으로 완성하는 3단계 액션 플랜