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요즘 별이 빠르게 붙는 저장소를 골라, 왜 볼 만한지와 따라 만들어 볼 것을 한국어로 적어 두었습니다.
Rust · 11. 10. 확인
실시간 이벤트 스트림을 수집, 변환, 제공하는 스트리밍 데이터베이스입니다. Rust로 작성되며 Apache Iceberg, Kafka, PostgreSQL과 연동됩니다. AI agent가 실시간 이벤트를 처리하고 상태를 유지해야 할 때 인프라로 활용할 수 있어 지금 주목할 만합니다.
따라 만들어 볼 것 · 웹훅으로 들어오는 사용자 이벤트를 RisingWave로 수집하고, 특정 조건이 충족되면 AI agent에게 알림을 보내는 실시간 모니터링 도구를 만들어 볼 수 있습니다. Kafka 없이도 웹훅 엔드포인트와 스트림 쿼리로 이벤트 기반 자동화 프로토타입을 구현할 수 있습니다.
TypeScript · 11. 12. 확인
AI 에이전트를 프로덕션 환경에서 제어할 수 있는 오픈소스 SDK입니다. Python과 TypeScript로 어떤 모델이나 클라우드에서도 에이전트 하네스를 구축하고 엔드투엔드로 관리할 수 있습니다. MCP와 멀티 에이전트 시스템 지원을 포함해 실무 AI 에이전트 개발에 바로 참고할 수 있습니다.
이 SDK를 참고해 사용자 질문에 따라 날씨 API와 일정 API를 호출하는 간단한 AI 비서 에이전트를 만듭니다. TypeScript로 에이전트 실행 루프를 구현하고 MCP 서버를 연동해 외부 도구를 안전하게 제어하는 데 초점을 맞춥니다.
Kotlin · 11. 11. 확인
안드로이드 기기 내에서 앱과 웹을 직접 조작하는 온디바이스 AI 에이전트 프로젝트다. Jetpack Compose와 Kotlin으로 구현되며, LLM을 활용해 사용자 대신 작업을 자동화한다. 클라우드 의존 없이 기기 내에서 동작한다는 점에서 프라이버시와 지연시간 이슈를 해결하려는 시도로 주목할 만하다.
따라 만들어 볼 것 · Mika의 접근 방식을 참고해, 특정 안드로이드 앱(예: 할 일 관리 앱)에서 음성 명령으로 일정을 추가하고 확인하는 미니 에이전트를 만들어볼 수 있다. 접근성 서비스와 Jetpack Compose를 결합해 간단한 UI 자동화 기능을 구현하면 된다.
Python · 11. 12. 확인
AI 에이전트 도구를 통합 관리하는 레지스트리이자 프록시 서버입니다. OpenRouter가 LLM 모델을 통합하듯, treg은 여러 에이전트 도구의 인증 정보와 엔드포인트를 한 곳에서 제어합니다. MCP와 CLI 지원을 통해 AI 개발 도구의 인증과 라우팅을 단순화하려는 시도로 주목할 만합니다.
따라 만들어 볼 것 · treg의 레지스트리 구조를 참고해, 로컬에서 실행하는 MCP 서버 목록을 관리하고 API 키를 안전하게 주입하는 간단한 CLI 도구를 만들어 보세요. 설정 파일로 도구를 등록하고, treg 스타일 프록시로 요청을 전달하는 최소한의 프로토타입을 구현할 수 있습니다.
Python · 11. 12. 확인
개인용 PC를 사설 AI 서버로 변환하는 오픈소스 프로젝트입니다. LLM, RAG, AI 에이전트, 워크플로우 자동화를 로컬 환경에서 통합 제공하며 Docker 기반 배포를 지원합니다. V3 사전 릴리스 단계로 로컬 AI 인프라 구축 사례를 참고하기에 적절합니다.
따라 만들어 볼 것 · ODS의 로컬 LLM과 RAG 기능을 활용해 개인 문서 기반 질문 답변 챗봇을 만들어 보세요. PDF나 텍스트 파일을 인덱싱하고 로컬 모델로 답변을 생성하는 간단한 지식 관리 도구를 구현할 수 있습니다.
JavaScript · 11. 11. 확인
Firecrawl의 공식 MCP 서버로, AI 에이전트가 웹 검색, 스크래핑, 크롤링, 맵핑 등을 MCP 클라이언트에서 사용할 수 있게 해준다. Claude나 Gemini 같은 LLM 클라이언트와 연동해 실시간 웹 데이터를 에이전트 워크플로에 연결할 수 있다. MCP 생태계 확산과 함께 AI 에이전트의 외부 정보 접근 능력을 확장하려는 개발자에게 즉시 참고할 만한 구현 사례를 제공한다.
MCP 클라이언트에 Firecrawl 서버를 연결해 특정 키워드로 웹을 검색하고, 검색 결과 중 주요 페이지의 핵심 내용을 요약해 Slack으로 보내는 간단한 자동화 봇을 만들어볼 수 있다.
TypeScript · 11. 11. 확인
BuilderIO/agent-native는 TypeScript 기반 에이전트 앱을 구축하는 프레임워크입니다. MCP 프로토콜과 생성형 UI를 지원해 AI 에이전트가 사용자 인터페이스와 직접 연동되는 서비스를 만들 수 있습니다. React 생태계와 호환되어 실무 AI 에이전트 프로토타이핑에 즉시 활용할 가치가 있습니다.
따라 만들어 볼 것 · MCP 서버를 연동해 날씨 정보를 가져오고, 에이전트가 결과를 React 기반 생성형 UI 카드로 보여주는 간단한 날씨 비서 앱을 만듭니다.
TypeScript · 11. 11. 확인
DSH(DeepSeek Harness)용 터미널 사용자 인터페이스 플러그인입니다. TypeScript와 Ink, React로 구축되어 마우스 상호작용과 픽셀 아트 요소를 갖춘 경량 CLI 도구를 제공합니다. AI 코딩 에이전트와 터미널 개발 도구에 관심 있는 개발자에게 유용한 참고 사례입니다.
따라 만들어 볼 것 · DSH TUI 플러그인의 구조를 참고해 로컬 파일 탐색과 AI 코드 생성 요청을 터미널에서 처리하는 간단한 CLI 도구를 만듭니다. Ink로 메뉴 화면을 구성하고 npm으로 한 번에 설치할 수 있도록 패키징합니다.
Python · 11. 12. 확인
보안 경보를 융합하고 LLM 에이전트가 1차 분류를 수행하는 오픈소스 AI SOC 플랫폼입니다. MITRE ATT&CK 기반 조사와 에이전트 단계별 재생 가능한 의사결정 원장을 제공하며, Claude와 Cursor용 MCP 서버를 포함합니다. 자체 호스팅 가능하고 API 키 없이 실행할 수 있어 보안 운영 자동화를 직접 구축하려는 팀에 즉시 참고 가치가 높습니다.
따라 만들어 볼 것 · 이 저장소의 MCP 서버와 LangGraph 에이전트 구조를 참고해, GitHub 이벤트나 서버 로그를 수집해 의심스러운 활동을 탐지하고 슬랙으로 알림을 보내는 소형 보안 모니터링 봇을 만들어볼 수 있습니다.
Python · 11. 11. 확인
Home Assistant를 Claude, ChatGPT 등 AI 비서와 연동하는 MCP 서버 구현이다. 자연어 명령으로 스마트홈 기기를 제어하고 자동화를 구성할 수 있다. MCP 표준을 활용해 AI 에이전트가 실물 환경과 상호작용하는 사례를 참고하기 좋다.
따라 만들어 볼 것 · MCP 서버를 확장해 날씨 정보에 따라 커튼과 에어컨을 자동 조절하는 간단한 홈 자동화 에이전트를 만들어볼 수 있다.