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Alvin Ashcraft 🐿️ @alvinashcraft@hachyderm.io
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Build a real-world example with Microsoft Agent Framework, Microsoft Foundry, MCP and Aspire | by Justin Yoo

developer.microsoft.com/blog/b

Build a real-world example with Microsoft Agent Framework, Microsoft Foundry, MCP and Aspire - Microsoft for Developers

Building AI agents is getting easier. Deploying them as part of a real application, with multiple services, persistent state, and production infrastructure, is where things get complicated. Developers from the .NET community have requested whether a real-world example that shows running on local machine as well as on the cloud in a cloud-native way. We’ve […]

developer.microsoft.com · Microsoft for Developers

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Bozhidar Batsov (a.k.a. Bug) @bbatsov@hachyderm.io
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RuboCop 1.85 is out with many new new cops, built-in server and a boat-load of bug fixes github.com/rubocop/rubocop/rel

The documentation at docs.rubocop.org has been restructured and improved for a better learning experience.

A ton of work went into this release and I hope you'll enjoy it!

New features #14921: Add mise.toml as source for TargetRubyVersion. (@kitsane) #14925: Add new Lint/UnreachablePatternBranch cop. (@sferik) #14942: Add new Style/FileOpen cop. (@sferik) #14939: Ad...

Release RuboCop v1.85.0 · rubocop/rubocop

New features #14921: Add mise.toml as source for TargetRubyVersion. (@kitsane) #14925: Add new Lint/UnreachablePatternBranch cop. (@sferik) #14942: Add new Style/FileOpen cop. (@sferik) #14939: Ad...

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Zenn Trends @zenn_trend_bot@silicon.moe
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🕐 2026-02-24 12:00 UTC

📰 コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ (👍 217)

🇬🇧 Built cocoindex-code: AST-based MCP tool that cuts AI token usage by 70% for large codebases. Fast setup, eliminates context overflow.
🇰🇷 대규모 코드베이스용 AST 기반 MCP 도구 cocoindex-code 개발. AI 토큰 사용량 70% 절감, 빠른 설정으로 컨텍스트 오버플로 해결.

🔗 zenn.dev/badmonster/articles/9

コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

zenn.dev · Zenn

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Zenn Trends @zenn_trend_bot@silicon.moe
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🕐 2026-02-24 06:00 UTC

📰 コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ (👍 196)

🇬🇧 Built cocoindex-code: AST-based MCP server that cuts AI coding tokens by 70% and eliminates slow context loading for large codebases
🇰🇷 cocoindex-code 제작: AST 기반 MCP 서버로 AI 코딩 토큰 70% 절감, 대규모 코드베이스에서 느린 컨텍스트 로딩 문제 해결

🔗 zenn.dev/badmonster/articles/9

コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

zenn.dev · Zenn

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📰 支援先のQAチームにClaude Codeを導入してテストケース生成を自動化した話 (👍 36)

🇬🇧 Automated QA test case generation from JIRA tickets using Claude Code, solving sprint bottlenecks in client's QA team
🇰🇷 Claude Code로 JIRA 티켓에서 테스트 케이스 자동 생성, 고객사 QA팀의 스프린트 병목 해결

🔗 zenn.dev/neurostack_0001/artic

支援先のQAチームにClaude Codeを導入してテストケース生成を自動化した話

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📰 Figma MCP × Claude Codeで1ページ8時間の作業が20分になった話 (👍 30)

🇬🇧 Figma MCP × Claude Code reduced webpage implementation from 8 hours to 20 minutes: from design to multilingual Laravel integration
🇰🇷 Figma MCP × Claude Code로 웹페이지 구현 8시간→20분 단축: 디자인부터 다국어 Laravel 통합까지

🔗 zenn.dev/kimmaru/articles/6c0f

Figma MCP × Claude Codeで1ページ8時間の作業が20分になった話

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🕐 2026-02-24 00:00 UTC

📰 コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ (👍 155)

🇬🇧 Built cocoindex-code: AST-based lightweight MCP that cuts token usage by 70% and setup takes just 1 min for AI code workflows
🇰🇷 cocoindex-code 개발: AST 기반 경량 MCP로 토큰 70% 절감, 1분 설정으로 AI 코드 워크플로우 최적화

🔗 zenn.dev/badmonster/articles/9

コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

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🕐 2026-02-23 18:00 UTC

📰 コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ (👍 143)

🇬🇧 Built cocoindex-code: AST-based MCP reducing AI tokens by 70% for large codebases. 1-min setup, works with Claude/Cursor.
🇰🇷 대규모 코드베이스용 AST 기반 MCP 'cocoindex-code' 개발. AI 토큰 70% 절감, 1분 설치, Claude/Cursor 호환.

🔗 zenn.dev/badmonster/articles/9

コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

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🕐 2026-02-23 12:00 UTC

📰 コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ (👍 110)

🇬🇧 Built cocoindex-code: AST-based lightweight MCP that reduces token usage by 70% and speeds up AI code analysis in large repos
🇰🇷 대규모 코드베이스에서 토큰 사용량을 70% 줄이는 AST 기반 경량 MCP 도구 cocoindex-code 개발

🔗 zenn.dev/badmonster/articles/9

コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

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🕐 2026-02-23 06:00 UTC

📰 プログラミング言語オタクとして改めてC#を語りたい (👍 158)

🇬🇧 A deep dive into why C# deserves more love in Japan, comparing its strengths to Go, Rust, and Swift from a polyglot developer's perspective.
🇰🇷 다양한 언어를 사용하는 개발자가 C#의 장점을 Go, Rust, Swift와 비교하며 일본에서 C#이 더 주목받아야 하는 이유를 설명합니다.

🔗 zenn.dev/nuskey/articles/why-i

プログラミング言語オタクとして改めてC#を語りたい

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📰 コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ (👍 63)

🇬🇧 Introducing cocoindex-code: an AST-based lightweight MCP that cuts token usage by 70% and speeds up AI coding workflows in large codebases.
🇰🇷 대규모 코드베이스에서 토큰 사용량을 70% 줄이고 AI 코딩 워크플로를 가속화하는 AST 기반 경량 MCP 도구 cocoindex-code를 소개합니다.

🔗 zenn.dev/badmonster/articles/9

コードを理解する超軽量MCPを作った — トークン70%削減、1分でセットアップ

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📰 useEffect で API を叩くのを卒業しよう (👍 64)

🇬🇧 Stop using useEffect for API calls in React. Migrate to TanStack Query for better data fetching, caching, and state management.
🇰🇷 React에서 useEffect로 API 호출하는 패턴 벗어나기. TanStack Query로 더 나은 데이터 페칭과 캐싱 구현하기.

🔗 zenn.dev/ashunar0/articles/324

useEffect で API を叩くのを卒業しよう

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📰 【draw.io MCP】AIで ER 図が一瞬で生成できるようになった話 — 実際に使って検証してみた (👍 59)

🇬🇧 JGraph released official MCP server for draw.io. Generate ER diagrams instantly with AI prompts, then edit manually in draw.io.
🇰🇷 draw.io 공식 MCP 서버 출시. AI 프롬프트로 ER 다이어그램을 즉시 생성하고 draw.io에서 수동 편집 가능.

🔗 zenn.dev/aya1357/articles/12f4

【draw.io MCP】AIで ER 図が一瞬で生成できるようになった話 — 実際に使って検証してみた

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Dew Drop – February 10, 2026 (#4601)

Morning Dew by Alvin Ashcraft – Daily links for Windows and .NET developers. @alvinashcraft.com@web.brid.gy

Top Links Ralph Wiggum Explained: Stop Telling AI What You Want — Tell It What Blocks You (Matt Mattei) Testing ads in ChatGPT (OpenAI Team) – And it begins… Strengthening Windows trust and security through User Transparency and Consent (Logan Iyer) AI Doesn’t Reduce Work—It Intensifies It (Simon Willison) How to Set Up Claude Code … Continue reading Dew Drop – February 10, 2026 (#4601)

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0×4a6f4672 @jofr@ruby.social
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@bbatsovBozhidar Batsov (a.k.a. Bug) if you work with AI agents then servers are a good way to reduce hallucinations and wrong responses. They are like microservices for tools that agents can use. I think that MCP servers are for functions and calculations what RAG is for data. If you combine agents and MCP servers you get the flexibility of agents and the stability of the traditional computation.

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남정현 @rkttu@hackers.pub
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.NET IDE의 핵심은 벤더 락인에 묶여 있고, GUI 프레임워크는 Windows에 치중되어 있습니다. 저는 이 문제를 AI 코딩 에이전트의 힘을 빌어 풀어보기 위해 저와 같이 닷넷데브 운영진으로 활동하시는 송영재 님께서 만든 크로스플랫폼 UI 프레임워크 MewUI로 오픈소스 .NET IDE, LibraStudio를 만들기 시작했습니다.

그러나 난관은 AI가 이 프레임워크를 전혀 모른다는 것. 제가 만든 HandMirror MCP로 어셈블리를 직접 검사해 AI에게 정확한 API 정보를 제공하여, 첫 빌드만에 오류 단 3개로 빠르게 구현을 마칠 수 있었습니다. 그 과정을 정리하여 공유합니다.

👉 https://devwrite.ai/ko/posts/why-i-use-handmirror-mcp/

AI가 본 적 없는 .NET UI 프레임워크로 IDE를 만들 때, 에이전트는 어떻게 API를 파악하는가

AI 학습 데이터에 없는 신생 .NET UI 프레임워크로 IDE를 만들 때, HandMirror MCP로 어셈블리를 직접 검사해 첫 빌드 오류를 3개로 줄인 경험을 공유합니다.

devwrite.ai · /dev/write

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남정현 @rkttu@hackers.pub
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최근 클로드(Claude)나 커서(Cursor)를 이용해 '바이브 코딩' 하시는 분들 많으시죠? 생산성이 비약적으로 높아졌지만, .NET 환경에서는 AI가 API 이름을 대충 짐작하거나 네임스페이스 대소문자를 틀려 빌드 에러를 마주하는 일이 종종 있습니다.

이런 번거로움을 해결하기 위해, AI가 실제 컴파일된 어셈블리와 NuGet 패키지 정보를 직접 조회하여 정확한 코드를 작성하도록 돕는 HandMirror MCP 서버를 개발하여 NuGet에 배포했습니다! 🚀

✅ 100% 정확한 API 조회: Sqlite vs SQLite 같은 대소문자 문제나 숨겨진 확장 메서드를 실제 바이너리 검사로 찾아냅니다.

✅ 빌드 에러 해결사: CS0246, NU1605 등 .NET 특유의 에러 코드를 분석하고 해결책과 필요한 패키지를 추천합니다.

✅ 패키지 버전 비교: 업데이트 전후의 파괴적 변경사항(Breaking Changes)을 AI가 미리 파악할 수 있습니다.

✅ 네이티브 분석: P/Invoke나 COM interop 의존성까지 손쉽게 확인합니다.

✅ 최신 기술 지원: .NET 10의 새로운 파일 기반 앱(#:package 등) 분석도 지원합니다.

지금 바로 시작해보세요! 별도의 설치 없이 .NET 10 SDK를 설치하고 dnx를 통해 바로 실행할 수 있습니다.

dnx HandMirrorMcp@0.1.1 --yes

https://www.nuget.org/packages/HandMirrorMcp

HandMirrorMcp 0.1.1

A Model Context Protocol (MCP) server for .NET assembly and NuGet package inspection. Helps AI coding agents understand .NET APIs accurately and resolve build errors.

nuget.org

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남정현 @rkttu@hackers.pub
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BGE-M3, MarkItDown, 그리고 마크다운 구조 파서를 이용해 시맨틱 청킹을 수행하고, 그 결과를 Parquet 파일에 저장하는 aipack 프레임워크의 첫 버전을 릴리스합니다. 모델과 데이터베이스에 종속되지 않는 중립적 상태를 유지하여 언제든 재사용할 수 있는 파일 포맷을 기반으로 RAG를 구현하고, MCP 서버까지 구동할 수 있도록 설계했습니다.

aipack의 지향점은 NPU나 GPU에 의존하지 않는 RAG를 구현함과 동시에, 향후 다양한 RAG 구조로 확장하기 용이한 환경을 만드는 데 방점이 찍혀 있습니다. "고품질의 Parquet 파일을 만들어낼 수 있다면 무엇이든 할 수 있다"는 전제 아래, 업계에서 흔히 쓰이는 RAG 파이프라인을 디커플링(Decoupling)해본 실험적 프로젝트입니다.

프로젝트에 대한 피드백과 후기, 평가를 공유해 주시면 감사하겠습니다. 또한, 지속 가능한 오픈소스 활동을 위해 후원을 더해 주신다면 큰 힘이 됩니다.

GitHub: https://github.com/rkttu/aipack

A semantic chunking tool using the BGE-M3 embedding model. - rkttu/aipack

GitHub - rkttu/aipack: A semantic chunking tool using the BGE-M3 embedding model.

A semantic chunking tool using the BGE-M3 embedding model. - rkttu/aipack

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MCP도 Tool Use를 사용합니다.

자손킴 @jasonkim@hackers.pub

MCP(Model Context Protocol)가 도구 사용(Tool Use) 메커니즘과 어떻게 결합하여 에이전트의 역량을 확장하는지 내장 도구인 서브에이전트(Subagent) 예시와 함께 심층적으로 다룹니다. LLM 입장에서는 내장 도구와 MCP 도구가 동일한 인터페이스로 인식되지만, 실제로는 실행 주체와 프로세스 경계에 따른 통신 방식에서 차이가 발생함을 설명합니다. 특히 다양한 외부 시스템을 유연하게 통합하기 위해 도입된 네이밍 규칙과 실행 흐름을 분석하며, 도구의 제공자와 사용자를 분리하는 MCP 아키텍처의 구조적 이점을 강조합니다. 또한 단순한 기능 호출을 넘어 데이터베이스 스키마와 같은 정적 정보를 제공하는 리소스(Resources), 재사용 가능한 프롬프트(Prompts), 그리고 서버가 역으로 LLM의 판단을 요청하는 샘플링(Sampling) 등 도구 사용 이상의 고급 기능들을 소개합니다. 이 글은 MCP가 기술적으로 어떻게 도구 사용을 확장하는지 명확히 규명하며, 클라우드 및 로컬 환경의 다양한 도구를 연결하여 강력한 AI 생태계를 구축하려는 이들에게 중요한 이정표를 제시합니다.

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Claude Code의 거의 모든 것은 Tool Use 입니다. MCP도 subagent도 Skills 역시요.

자손킴 @jasonkim@hackers.pub

Claude가 외부 도구를 호출하여 텍스트 생성 이상의 작업을 수행하는 도구 사용(Tool Use) 메커니즘을 상세히 다룹니다. 개발자가 도구의 이름, 설명, 입력 스키마(input schema)를 정의하면 Claude는 사용자 요청을 분석해 적절한 도구를 선택하고 필요한 파라미터와 함께 실행을 요청합니다. 이 과정에서 클라이언트인 에이전트는 모델의 응답을 파싱하여 실제 시스템 명령어나 함수를 실행한 뒤, 그 결과를 다시 모델에 전달하는 가교 역할을 수행합니다. 본문에서는 NestJS 프로젝트 분석 예시를 통해 Bash나 Glob 같은 도구가 어떻게 병렬로 요청되고 결과가 다시 피드백되는지 구체적인 API 대화 흐름을 보여줍니다. 특히 중단 사유(stop_reason)가 도구 사용으로 설정되는 과정과 실행 결과를 모델에 다시 알리는 구조를 이해하면 Claude Code나 MCP(Model Context Protocol) 기반의 확장 기능이 동작하는 핵심 원리를 명확히 파악할 수 있습니다. 이 글은 Claude를 단순한 대화형 AI를 넘어 실제 환경과 상호작용하는 능동적인 에이전트로 활용하려는 개발자에게 깊이 있는 기술적 통찰을 제공합니다.

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The Linux Foundation @linuxfoundation@social.lfx.dev
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Today we launch the Agentic AI Foundation (AAIF) with project contributions of MCP (Anthropic), goose (Block) and AGENTS.md (OpenAI), creating a shared ecosystem for tools, standards, and community-driven innovation.

Learn more about this major step toward open, interoperable agentic AI: linuxfoundation.org/press/linu

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남정현 @rkttu@hackers.pub
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🚀 오픈소스 공개: Auto-Blogger - AI 기술 블로그 생성 CLI 도구

기술 블로그 작성, 시간은 부족하고 품질은 타협할 수 없다면?

Auto-Blogger를 소개합니다. 단순한 AI 글쓰기 도구가 아닙니다.

🎯 Auto-Blogger는 다음의 차이점을 염두에 두고 설계했습니다.

1️⃣ 신뢰할 수 있는 리서치

❌ 환각(hallucination)에 취약한 일반 AI

✅ Microsoft Learn MCP 서버 기반 자동 리서치

→ 공식 문서에서 직접 검증된 정보 수집

2️⃣ 고품질 비주얼

❌ 컨텍스트 부족한 AI 이미지 생성 (흔한 지브리 스타일, 손가락 6개, 이상한 텍스트...)

✅ Unsplash API 키워드 검색

→ 전문 사진작가의 실제 이미지, 자동 attribution

✨ 추가 기능:

  • SEO 최적화 (키워드, abstract, slug 자동 생성)

  • YAML front matter 지원

  • OpenAI 호환 API (Azure OpenAI, vLLM 등)

  • 다국어 지원

  • 크로스 플랫폼 CLI

💻 사용 예시:

uv run auto-blogger generate "쿠버네티스 모범사례" --research --language Korean --length long

이 도구는 100% 오픈소스 (Apache 2.0)입니다. GitHub에서 찾아보실 수 있어요! https://github.com/rkttu/auto-blogger

기술 블로그를 운영하시는 분, DevRel 담당자, 콘텐츠 마케터분들께 도움이 되길 바랍니다.

도움이 되셨다면 ⭐ 스타와 후원으로 응원해주세요!

Automatic Blog Writer (Powered by AOAI and uv). Contribute to rkttu/auto-blogger development by creating an account on GitHub.

GitHub - rkttu/auto-blogger: Automatic Blog Writer (Powered by AOAI and uv)

Automatic Blog Writer (Powered by AOAI and uv). Contribute to rkttu/auto-blogger development by creating an account on GitHub.

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Corv @corv@social.tchncs.de
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Giving an LLM agent root access to debug your Linux system is like handing someone a spoon to eat spaghetti—technically possible, catastrophically messy.

Shannot solves this with secure sandboxing for AI diagnostics. LLM agents can read logs, inspect configurations, and run diagnostic commands in a locked-down environment with zero write permissions.

They get the visibility they need to help you troubleshoot, without the access to accidentally destroy your system in the process.

github.com/corv89/shannot

Claude Desktop is running Shannot MCP to diagnose a Linux VM autonomously but securely thanks to sandboxing
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G :donor: :Tick: @cirriustech@infosec.exchange
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Introduction

Redoing my as it was a bit of a sparse one when I joined.

I am a lifelong enthusiast, having worked in Financial Services IT for more than 25 years, across multiple disciplines including:
* -based platforms (A17/A19/HMP NX 6800/Libra 180/Libra 6xx/Libra 890)
* storage arrays (DMX 3/4 and most recently VMAX) including experience of (S), SRDF(A), BCV
* (2000 through 2019) including
* Various / OSes (/ / / / ) including experience of /#GFS2 SAN storage clustering
* Virtual Tape Server technology (B&L/Crossroads/ETI Net SPHiNX, )
* Automation/Scripting (, , , , )
* (, , , , )
* /#DisasterRecovery (Design/Implementation/Operations)

I’m focused on learning and getting hands-on with at home and computing solutions both at work and at home.

I moved into a role in 2020, so a lot of my focus is now more security focussed across all tech stacks.

My main focus at present when it comes to cloud is predominately , with Google and AWS of interest also, as well as other cloud infrastructure services such as those provided by CloudFlare, though I’m planning a move away from them due to their moral/ethical choices.

Away from work and tech, I love to the world with my wife and enjoy very amateur to record our adventures.

I also love most genres of , live in concert when I can, with a particular love of / and also (coincidentally, given the profession of a somewhat more well known namesake of mine!).

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남정현 @rkttu@hackers.pub
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Windows Sandbox를 활용하는 MCP 서버를 개발하고 있습니다. 식탁보 프로젝트가 금융 거래를 위한 보안 샌드박스에서 출발했지만, AI와 결합하여 안전한 AI 실행 환경을 지원할 수 있도록 고도화하는 것을 목표로 또 다른 종류의 스핀오프 프로젝트를 진행해보고 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=2cIWJsQDlSM

Windows Sandbox MCP 서버 시연 영상

Windows 11 24H2 이후부터 제공되는 새로운 Windows Sandbox CLI를 응용한 MCP 서버 시연 영상입니다.https://github.com/yourtablecloth/WindowsSandboxMcp

www.youtube.com · YouTube

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