[100자평] 이것이 Spring AI다

이것이 Spring AI다 - 텍스트 및 음성 대화에서 MCP Server까지 Spring AI의 모든 것
신용권 지음 / 한빛미디어 / 2025년 8월

Spring 기반 환경에서 생성형 AI를 어떻게 실무에 통합할지 구체적으로 보여준다. 텍스트 대화부터 RAG, 도구 호출, MCP까지 단계적으로 확장하며, 자바 개발자가 익숙한 방식으로 AI 기능을 구현하도록 돕는다. 이론과 실습의 균형이 좋아 실질적인 길잡이가 된다. Java, Spring 개발자에게 추천한다.

[독서-1747] 이것이 Spring AI다 - MCP Server까지 AI의 모든 것

이것이 Spring AI다 - 텍스트 및 음성 대화에서 MCP Server까지 Spring AI의 모든 것
신용권 지음 / 한빛미디어 / 2025년 8월

생성형 AI 애플리케이션을 만든다고 하면 대개 파이썬을 먼저 떠올리게 된다. 랭체인이나 라마인덱스처럼 검증된 툴킷이 풍부하고, 공개 자료도 많아 프로토타이핑이 빠르기 때문이다. 그러나 서비스 현장은 또 다른 언어로 움직인다. 백엔드가 JVM 계열이고 Spring Boot로 구축된 시스템이라면, “AI를 어떻게 붙일 것인가”가 곧바로 실무의 문제로 바뀐다. 파이썬 생태계에서 익숙했던 개념들을 자바와 스프링의 문법으로 다시 정렬해 주고, 그 위에 RAG와 도구 호출, 그리고 최근 가장 뜨거운 화두인 MCP까지 연결해 보여준다.

Spring AI를 한 문장으로 요약하면, 자바 개발자가 생성형 AI 기능을 기존 스프링 방식으로 자연스럽게 통합할 수 있게 만드는 프레임워크라 할 만하다. OpenAI, Hugging Face 등 다양한 LLM을 자동으로 구성하고, 여러 벡터 저장소 연동도 지원한다. 대화 기억, RAG, 도구 호출 같은 핵심 기능이 단편적인 예제로 흩어져 있지 않고, 스프링 부트 개발자가 실제로 프로젝트를 만들 때 밟게 되는 순서로 정리되어 있다는 점이 이 책의 강점이다. 

1장에서 개발 환경을 구축하고, 2장 이후 반복해서 사용하게 될 공통 코드와 UI 구성 요소를 먼저 설명함으로써, 중간에 길을 잃지 않도록 발판을 마련한다. 의존성에 OpenAI 스타터를 추가하여 OpenAI가 제공하는 모델을 호출하는 흐름은 “스프링스럽게” 깔끔하게 정리되어 있는데, 예제 실행을 위해 application.properties에 API 키를 입력해야 하는 기본 사항을 명확히 짚어주는 것도 실습서로서의 책임감이 느껴진다. 이어서 ChatClient, SystemMessage, UserMessage 같은 구성 요소를 설명하며, LLM을 호출하는 방식이 단순한 문자열 요청이 아니라 “대화 문맥을 설계하는 일”이라는 감각을 자연스럽게 체득하게 한다.

중반 이후부터 책은 확실히 속도를 올린다. 9장 대화 기억에서는 Apache Cassandra 같은 분산 NoSQL 데이터베이스를 기억 저장소로 활용하는 흐름을 Docker 컨테이너로 구성하고, VS Code에서 Cassandra 확장까지 설치해 확인한다. 대화 기억을 단순히 메모리로 처리하는 수준이 아니라, 저장소를 선택하고 운용하는 관점으로 확장해 주기 때문에, “챗봇 데모”를 넘어 “서비스”에 가까운 감각을 얻는다.

11장 도구 호출은 생성형 AI가 ‘말만 잘하는 모델’에서 ‘일을 처리하는 모델’로 넘어가는 관문을 다룬다. @Tool 어노테이션으로 도구를 정의하고, LLM이 전달하는 매개값 외에 애플리케이션이 직접 관리하는 정보를 ToolContext로 주입하는 방식은, 도구 호출을 단순한 함수 실행이 아니라 ‘안전한 경계 설정’으로 이해하게 만든다. 파일 관리 도구나 인터넷 검색 도구를 결합하는 예제 역시, 실제 업무에서 바로 떠올릴 법한 형태로 구성되어 있어 실습의 체감도가 높다.

그리고 이 책의 하이라이트는 12장 MCP이다. MCP는 요즘 생성형 AI 업계에서 가장 자주 언급되는 키워드 중 하나인데, 이 책은 이를 “유형별 조합”으로 정리하며 이해의 부담을 낮춘다. 클라이언트와 서버 간 통신 방식부터 짚고, JSON-RPC 메시지 기반의 주고받음을 바탕으로, 동일 PC에서 서버를 구동할 때는 STDIO 방식, 다른 PC에서 구동될 때는 SSE 방식으로 통신한다는 구분을 명확히 보여준다. 특히 SSE는 한 번 연결을 구성한 뒤 서버가 지속적으로 데이터를 밀어주는 방식이라는 설명이, 실제 운영 관점에서 왜 이런 통신이 필요한지 감을 잡게 한다.

부록의 구성 또한 실무적이다. OpenAI API 키 발급 방법을 안내하는 데서 멈추지 않고, 외부 서버 실행을 위해 Docker Desktop 설치를 진행하며, 로컬 LLM을 위한 Ollama 설치와 llama3.2 2.3b 모델 다운로드 및 실행까지 이어진다. 여기서 독자는 “클라우드 LLM만이 답이 아니다”라는 선택지를 손에 넣는다. 비용과 보안, 지연 시간 같은 현실적인 제약 속에서 로컬 실행이 왜 필요해지는지를, 도구 설치와 실행 경험을 통해 납득하게 된다.

실습 흐름도 설득력이 있다. 먼저 MCP Server를 구성하고(build.gradle 의존성, application.properties 설정, 자바 파일에서 제공 도구 정의와 도구 메타정보 설정, 최종 jar 산출), 그 다음 해당 서버를 사용하는 애플리케이션을 구성한다. STDIO 방식에서는 애플리케이션 구동 시 서버도 함께 떠야 하므로 구성 파일에 MCP Server를 등록하고, LLM으로부터 도구 호출 요청을 받으면 애플리케이션이 MCP Server에 실행을 지시한 뒤 결과를 LLM에게 전달하는 전체 경로를 따라간다. 

서버 설정을 담은 JSON 파일에 서버 이름과 실행 파일 경로를 나열하고, 필요한 API KEY나 ACCESS TOKEN을 지정하는 방식은, “도구를 기능별로 분리해 여러 MCP Server로 운영하는 편이 사용하기 좋다”는 조언과 맞물려 설계 감각까지 전달한다. 또한 도구 호출 정보를 프롬프트의 시스템 텍스트에 포함시키지 않으면 할루시네이션 위험이 커진다는 경고는, 기술을 ‘되게 하는 법’에서 끝나지 않고 ‘안전하게 쓰는 법’까지 끌어올려 준다.

책을 덮고 나면 전체 구조가 또렷하게 남는다. 9장까지는 생성형 AI를 다루는 기본기, 10장 RAG, 11장 도구 호출, 12장 MCP는 중고급 주제를 다루며 최신 흐름을 밀도 있게 담아낸다. 텍스트 대화부터 멀티모달, 임베딩과 벡터 저장소, 대화 기억과 RAG, 도구 호출과 MCP까지 한 권에서 이어지니, 독자는 “어떤 기능을 언제 끼워 넣어야 하는지”라는 개발자의 질문에 답을 얻게 된다.

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[독서-1735] 왕초보 시니어도 쉽게 따라 하는 챗GPT 사용법

왕초보 시니어도 쉽게 따라 하는 챗GPT 사용법 - 삶의 질 200% 상승하는 AI 활용 능력의 첫걸음
곽민철.정희철 지음 / 생능북스 / 2026년 1월

* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

디지털 기술의 속도는 인간의 생애 주기와 다르게 흐른다. 어제의 청년이 오늘의 시니어가 되듯, 오늘 능숙하게 기술을 다루는 세대 역시 머지않아 낯선 변화 앞에서 머뭇거리게 될 것이다. 그렇기에 인공지능이라는 거대한 흐름을 특정 세대의 몫으로만 남겨두는 일은 온전한 해법이 아니다. 기술을 가르치는 책이 아니라, 함께 건너가자는 손짓에 가깝다.

이 책은 AI를 거창한 미래 기술로 설명하지 않는다. 오히려 말 잘 듣는 똑똑한 비서라는 비유로 심리적 장벽부터 낮춘다. 스마트폰 앱 설치와 가입이라는 가장 기초적인 단계부터 화면 캡처와 큰 글씨로 하나하나 짚어준다. 영상처럼 흘러가 버리는 설명이 아니라, 멈춰 서서 다시 확인할 수 있는 구조다. 시니어의 학습 리듬을 이해한 구성이라는 점에서 이미 절반은 성공한 셈이다.

질문하고 답을 얻는 수준을 넘어, 사주 보기와 심리 상담, 손주 이름을 넣은 동요 작곡, 흑백사진 복원과 애니메이션 변환, 자서전 집필, 가계부 정리, 민원서류 작성, 연금과 세금 상담, 치매 예방 두뇌 훈련 퀴즈 생성까지 폭넓게 다룬다. AI를 정보 검색 도구로 한정하지 않고, 정서적 동반자이자 창작의 도구로 확장한다.

챗GPT뿐 아니라 제미나이, 클로드 등 다양한 플랫폼의 특징을 비교해 소개하며, 각 도구가 잘하는 영역을 구분해준다. 이는 초보자에게 혼란을 줄이는 친절한 배려다. 무엇보다 이건 신세계일 수 있겠다는 감각을 자연스럽게 경험하게 한다. 막연한 기술이 아니라, 따라 해보면 가능한 일로 체감하게 만든다.

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[독서-1730] AI에게 나를 묻다 - 재정립해 보는 AI와 인간의 관계

AI에게 나를 묻다 - 인공지능의 시대에 인간의 쓸모가 묻히지 않게 재정립해 보는 AI와 인간의 관계
김가원.정민주 지음 / 처음북스 / 2026년 2월

* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

요즘 시대를 규정하는 단어를 하나만 고르라면 단연 ‘인공지능’일 것이다. 기술의 발전 속도는 체감하기 어려울 만큼 빠르고, 이미 우리의 일상은 검색·글쓰기·번역·요약·이미지 제작까지 AI의 도움을 받는 구조로 재편되었다. 이러한 흐름 속에서 불안과 기대가 동시에 공존하는 것은 어쩌면 자연스러운 일이다. AI가 무엇을 할 수 있는가를 묻기보다, AI 앞에서 인간은 어떤 존재로 남을 것인가를 질문한다.

AI 활용법을 안내하는 실용서와는 결이 다르다. 기술의 원리나 산업 전망을 깊이 파고들기보다, AI 시대를 살아가는 인간의 태도와 감각을 차분히 짚어낸다. “어디까지가 내 생각일까?”, “왜 우리는 AI의 답을 쉽게 의심하지 않을까?”, “AI와 어떻게 대화해야 할까?”와 같은 질문은 단순해 보이지만 결코 가볍지 않다. 오히려 이 질문들은 우리가 이미 너무 자연스럽게 받아들이고 있는 일상의 습관을 낯설게 만든다.

생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 패턴을 재구성한다. 특정 영역에서는 인간을 능가하는 결과물을 빠르게 산출해낸다. 프롬프트 몇 줄이면 보고서가 완성되고, 이미지와 영상이 제작되며, 표와 요약문이 순식간에 만들어진다. 이러한 편리함은 분명 매력적이다. 문제는 그 편리함이 사고의 과정을 대체하기 시작할 때 발생한다.

AI와 감정의 문제를 다룬 장도 의미 있게 다가온다. 공감 챗봇은 즉각적이고 정제된 위로를 건넨다. 때로는 사람보다 더 세련된 문장으로 마음을 달랜다. 그러나 누군가가 나를 위해 시간을 들여 생각해 준 흔적과, 알고리즘이 조합해 낸 위로는 본질적으로 다르다. 책은 AI를 인간관계의 대체자가 아니라 보조적 도구로 위치시킨다. 관계의 중심은 여전히 사람이어야 한다는 점을 분명히 한다.

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[독서-1703] AI 다음 물결 - 피지컬 AI 기반 자율주행·로봇의 미래

AI 다음 물결 - 시뮬레이션을 넘어 현실로, 피지컬 AI 기반 자율주행·로봇의 미래
류윈하오 지음, 홍민경 옮김, 박종성 감수 / 알토북스 / 2026년 1월

* 출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

"AI 다음 물결"은 왜 지금 이 기술이 폭발했고 그 폭발이 결국 무엇을 바꾸는지를 묻는다. 기계의 역사에서 출발해 튜링의 ‘모방 게임’을 지나, 기호주의·연결주의·행동주의라는 세 갈래가 어떻게 경쟁하고 합쳐지며 오늘의 생성형 AI와 내일의 피지컬 AI로 이어지는지까지, 한 호흡으로 끌고 간다. 그래서 읽는 동안 알고 있다는 감각이 여러 번 흔들린다.

다음 물결을 투자 테마나 직업 위협 목록으로 환원하지 않고, 일의 방식과 산업 구조, 인간의 역할이 어떻게 재배치되는지를 중심에 둔다. 자동화와 데이터 기반 의사결정이 고도화될수록 변화는 특정 직업의 소멸·탄생을 넘어 제도와 시스템의 재구성으로 번진다는 문제의식이 책 전반을 밀고 나간다. 미래를 예언하기보다, 이미 진행 중인 변화를 설명하고 그 변화 앞에서 어떤 질문이 필요한지를 정리하는 쪽에 가깝다.

인간이 당연하게 해내는 감각운동은 사실 진화가 수억 년에 걸쳐 축적해온 결과이고, 우리가 고등 지능이라 믿어온 추상적 사고는 상대적으로 짧은 역사 위에 서 있다는 관점은, AI 발전의 방향을 이상할 정도로 또렷하게 만든다. 말은 잘하는데 계단은 서툰 기계, 바둑은 이기는데 컵을 드는 순간 수많은 변수를 우왕좌왕하는 기계가 왜 그렇게 될 수밖에 없었는지가 설득력 있게 정리된다. 

AI를 두려워하라고도, 낙관하라고도 설득하지 않는다. 대신 불가피하게 다가오는 변화의 방향을 차분히 정리하고, 그 안에서 개인과 조직이 무엇을 준비해야 하는지를 현실적인 단어로 제시한다. 학습 능력, 문제 정의 능력, 인간 고유의 판단력 같은 오래된 덕목들이 오히려 더 중요해진다는 결론은 식상하게 들릴 수도 있다. AI 시대를 둘러싼 과장된 공포와 과장된 기대 사이에서, 균형을 잃지 않는다.

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