Small Asteroid Blog

Datadog MCP 설치 및 사용법 (Claude Code + OAuth)Claude Code에서 Datadog MCP(Model Context Protocol) 를 연결하면 Claude가 Datadog의 메트릭, 로그, 모니터 상태 등을 직접 조회할 수 있다.Claude는 Datadog MCP 서버를 통해 Datadog 데이터를 조회하고 결과를 정리해준다.공식 문서 https://docs.datadoghq.com/ko/bits_ai/mcp_server/setup/?tab=claudecode Set Up the Datadog MCP ServerLearn how to connect your AI agent to the Datadog MCP Server.docs.datadoghq.com 1. Datad..

Google에서 Antigravity가 나왔다고 해서 사용해봤다. 나는 주로 Gemini, Codex, Claude CLI로 사용하는데, Antigravity와 CLI로 사용하는 거는 무슨 차이가 있을까? Antigravity vs CLI, 뭐가 다를까?간단히 말하면Antigravity = AI가 주도하는 IDE(에이전트 작업실)Gemini CLI = 터미널 안에서 쓰는 AI 코딩 에이전트같은 코딩하는 AI지만, 어디에 붙어 있고(IDE vs 터미널), 누가 주도권을 가지느냐(에이전트 vs 개발자) 가 제일 큰 차이라고 한다. 실제 사용해본 느낌Antigravity 내가 원하는 작업에 대한 내용을 설계해서 md로 만든 후 "만들어줘"라고 했을 때, 전체적인 프로젝트 설계와 구현을 잘하는 것 같다.특히 ..

Serena MCP란? Serena 는 코드를 텍스트가 아닌 구조로 이해하는 AI 어시스턴트 입니다.일반 AI: 코드를 단순 텍스트로 인식Serena: 함수, 클래스, 변수 간의 관계를 구조적으로 이해 왜 Serena MCP를 사용하나? 주로 AI 코딩 시 발생하는 토큰 비용에 대한 고민을 해결하기 위해 사용됩니다. 세레나 MCP를 사용하지 않고 AI 코딩을 할 경우, AI는 주로 텍스트 검색 방식으로 코드를 분석하고 찾아 토큰 소모량이 많아질 수 있습니다.기존 AI 코딩: 텍스트 검색 방식 → 높은 토큰 소모Serena 활용: 필요한 부분만 정확히 찾기 → 토큰 절약 Serena MCP의 장점? 세레나 MCP를 사용하면 여러 가지 장점을 얻을 수 있습니다장점설명디자인 퀄리티 향상코딩 결과물의 품질 개선..

Langfuse를 사용하다가 "왜 LLM 호출할 때마다 Generation이 자동으로 생성되지?" "Span과 Generation의 차이가 뭐지?" 같은 궁금증이 생겼습니다. Langfuse 기본 개념 이해하기Trace, Span, Generation의 관계Trace (전체 LLM 애플리케이션 요청)├── Span (입력 검증)├── Span (비즈니스 로직)│ └── Generation (LLM 호출) └── Span (결과 후처리)각각의 역할Trace: 전체 요청의 메타데이터 저장소 (user_id, session_id, 전체 비용 등)Span: 일반적인 작업 단위 (함수나 메서드 단위의 작업)Generation: LLM 호출에 특화된 Span (토큰, 비용, 모델 파라미터 등 자동 추적) "..

백엔드 개발자로서 Claude를 활용한 개발 경험을 공유해보려고 합니다. Claude를 효과적으로 활용하는 방법들을 정리해보겠습니다. 명령어 기능/terminal-setup 으로 여러줄 입력할 때 shift + enter 사용 가능 프로젝트 초기화/init 명령을 실행하면 프로젝트에 Claude.md 파일이 자동으로 생성된다. 이 파일은 프로젝트에 대한 지침이나 선호 사항등을 적어두는 곳으로 프로젝트 별로 설정하거나 홈 디렉토리에 저장하면 모든 프로젝트에 적용할 수 있다. Claude가 해당 프로젝트의 컨텍스트를 이해하는 데 도움이 됩니다. '#' 키로 현재 명령어나 패턴을 Claude.md 파일에 자동으로 추가할 수 있다. '@' 키로 파일이나 디렉토리를 불러올 수 있다. 이미지 업로드shift..

요즘 LLM을 활용한 작업이 많아지면서 자연스레 API 사용량도 늘어나고 있습니다.특히 Claude, Gemini, GPT-4 등을 CLI(Command Line Interface)로 연결해서 쓰는 경우, 유용성은 높지만 토큰 비용도 만만치 않습니다.이 글에서는 Claude CLI와 Gemini CLI를 함께 사용하여 효율적으로 토큰을 아끼는 방법을 소개합니다. Claude 하나로만 작업하면 비효율적이다Claude는 context window가 넓고 품질도 매우 높지만, 처음부터 모든 작업을 맡기면 비용이 많이 나옵니다. 특히 긴 입력 데이터를 그대로 Claude에 넘기면 다음과 같은 문제가 발생합니다:토큰 수가 많아져 비용이 높아짐전처리 없이 Claude에게 맡기면 비효율적 결과도 나올 수 있음따라서 ..