달빛이 비추는 궁전에서

개요 및 배경 Google AI Studio는 개인 사용자를 대상으로 하는 AI 개발 환경입니다. 이 서비스는 최신 Google AI 기술을 저렴하거나 무료로 빠르게 적용하고 테스트할 수 있는 생태계를 제공하며, 특히 최신 Preview 모델에 가장 먼저 접근할 수 있다는 장점이 있습니다. AI Studio API는 Google Cloud Platform(GCP) 프로젝트에 연결되어 해당 프로젝트의 과금 설정(빌링)을 사용합니다. 그러나 PSC/PGA(Private Service Connect / Private Google Access)를 통한 비공개 네트워크 연결(Private Connectivity)은 지원하지 않습니다. 따라서 AI Studio는 퍼블릭 환경에서 신기술을 신속하게 테스트하려는 목적에..

n8n의 AI Agent와 챗모델로는 Gemini 그리고 MCP 서버를 이용하여 매일 GCP의 프로젝트에서 에러, 경고 메시지와 일반로그(중복되는건 제거) 를 받아 메일과 슬랙으로 보고해주는 템플릿을 작성했습니다.재미난 것도 있었고, 로그분석 하면 업무에 도움이 될것이라 생각되서 그런지 간만에 너무 재미나게 했습니다.흐름은 다음과 같습니다."매일 지정된 시각에 AI Agent로 호출 → Gemini가 AI Agent에서 설정한 컨텍스트를 분석합니다. (MCP Server를 통해 가져온 24시간동안의 로그를 에러, 경고, 일반으로 나누고, 중복은 제거하여 보고) → gemini가 MCP Server에 미리 지정된 Tool을 이용해 로그를 가져옵니다. → 이후 프롬프트 요건에 맞추어 output을 만듭니다...

목적 및 배경: gemini Cli와 Google Cloud MCP Server를 연결하여 복잡한 gcloud CLI 명령어 대신, 일상적인 대화(자연어)를 통해 Google Cloud Platform(GCP) 리소스를 생성, 조회, 수정, 삭제하는 시스템을 구축하는 것을 목표로합니다. 2025년 7월 1일 기준으로 Google Cloud MCP Server 는 Google Cloud의 공식 제품은 없습니다. 각MCP 서버별로 제약 사항이 다른 상태입니다. 본 문서에서는 기본적인 구축 후 자연어를 이용하여 Bigquery 조회, 분석하는 방안을 작성하였습니다. 또한 해당 MCP는 현재까지 아래와 같은 제약이 있습니다. Analyze data within safe limits (1GB query limit..

목적 및 배경: gemini Cli와 Google Cloud MCP Server를 연결하여 복잡한 gcloud CLI 명령어 대신, 일상적인 대화(자연어)를 통해 Google Cloud Platform(GCP) 리소스를 생성, 조회, 수정, 삭제하는 시스템을 구축하는 것을 목표로합니다.2025년 7월 1일 기준으로 Google Cloud MCP Server 는 Google Cloud의 공식 제품은 없습니다.각 MCP 서버별로 제약 사항이 다른 상태입니다.본 문서에서는 기본적인 구축 후 자연어를 이용하여 Cloud Logging을 조회, 분석하는 방안을 작성하였습니다. PC 설정Node.js 설치가 필요합니다.아래 공식 사이트에 각 운영체제별 설치법이 가이드 되어 있으니 참고하여 설치합니다.https://..

배경 및 목표Cloud Run은 서버리스 컨테이너를 실행하기 위한 강력한 플랫폼이지만, 기본적으로 서비스 URL은 인터넷에 공개됩니다.보안이 중요한 백엔드 API나 내부 시스템 간의 통신을 위해서는 서비스를 외부 인터넷으로부터 격리하고, 승인된 내부 네트워크에서만 안전하게 호출할 수 있는 아키텍처가 필수적입니다.본 문서는 Private Service Connect(PSC)와 내부 애플리케이션 부하 분산기(Internal ALB)를 조합하여, 공개 인터넷에 노출되지 않는 비공개 Cloud Run 서비스를 구축하는 과정을 다룹니다.사용하는 Gemini API는 빠르게 최신기술을 적용할 수 있는 Public AI인 Google AI Studio 의 Gemini API를 이용합니다.다음편에서는 동일한 SDK로 ..

배경 및 목표Cloud Run은 서버리스 컨테이너를 실행하기 위한 강력한 플랫폼이지만, 기본적으로 서비스 URL은 인터넷에 공개됩니다.보안이 중요한 백엔드 API나 내부 시스템 간의 통신을 위해서는 서비스를 외부 인터넷으로부터 격리하고, 승인된 내부 네트워크에서만 안전하게 호출할 수 있는 아키텍처가 필수적입니다.본 문서는 Private Service Connect(PSC)와 내부 애플리케이션 부하 분산기(Internal ALB)를 조합하여, 공개 인터넷에 노출되지 않는 비공개 Cloud Run 서비스를 구축하는 과정을 다룹니다.사용하는 Gemini API는 빠르게 최신기술을 적용할 수 있는 Public AI인 Google AI Studio 의 Gemini API를 이용합니다.다음편에서는 동일한 SDK로 ..