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설계 PDF 기반 RAG의 첫 산출물은 챗봇이 아니라, 원문과 대조해 통과 여부를 판단할 수 있는 **추출 승인표**여야 합니다.
Azure MCP Server 2.0은 "AI가 클라우드를 운영하게 하는 도구"라기보다, 먼저 읽기·점검·권고 범위로 제한한 뒤 권한과 도구 목록을 검증해야 하는 연결 지점입니다.
LLM API 비용을 줄이려면 먼저 “싼 모델”을 고르는 것이 아니라, 누가 어떤 키로 얼마까지 쓸 수 있는지 호출 경로에서 강제해야 합니다.
AI 검색에 맞는 글쓰기는 새로운 꼼수가 아니라, 하나의 키워드를 독자의 후속 질문 묶음으로 쪼개고 각 질문마다 근거·예시·다음 행동을 붙이는 구조 설계입니다.
노코드 자동화 도구를 AI/MCP에 연결할 때는 “무엇을 자동화할 수 있나”보다 “AI가 어디까지 실행·수정할 수 있나”를 먼저 봐야 합니다.
AI가 코드를 고쳤다고 끝내지 말고, Chrome DevTools MCP로 실제 브라우저의 DOM·콘솔·성능 트레이스까지 확인하게 만들어야 합니다.
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