Antigravity IDE에 메신저 붙여봤더니... MCP 연동 실전 후기 Auto Accept가 사라진 날 어제 갑작스럽게 Antigravity IDE가 업데이트되면서 Auto Accept 기능이 비활성화 됐습니다. AI가 코드를 제안할 때마다 일일이 Accept 버튼을 눌러야 하는 상황. 처음엔 별거 아니라 생각했는데... 막상 닥쳐보니 그 귀찮음이 엄청났습니다. (초반에 이걸 어떻게 다 누르고 살아왔는지 새삼 신기할 지경;;) 그래서 어쩔 수 없이 새 기능 탭을 뒤적이기 시작했습니다. 발견: 외부 메신저 연동 기능! 업데이트 노트를 보던 중 흥미로운 기능 하나를 발견했습니다. 외부 메신저 연동 지원 — MCP(Model Context Protocol)를 통해 Slack, Discord 등 외부 메신저와 AI 에이전트를 직접 연결할 수 있게 됐습니다. 이 기능, 사실 OpenClaw(Claude 기반 자율 에이전트)를 겨냥한 포지셔닝처럼 보입니다. 메신저에서 AI에게 직접 업무를 지시하는 방식은 이미 OpenClaw가 핵심 경쟁력으로 내세우던 부분이거든요. "오, 이거 재밌겠는데?" 하고 바로 시도에 들어갔습니다. MCP 연동 실전 — 헤매고 또 헤매고... MCP 서버 설정은 생각보다 쉽지 않았습니다. Antigravity의 에이전트 패널에서 MCP 스토어를 찾고, Slack MCP 서버를 연결하는 과정에서 인증 토큰 설정, 워크스페이스 권한 설정 등 몇 가지 허들이 있었습니다. 솔직히 꽤 헤맸습니다. 공식 문서가 아직 부족한 탓에 설정 파일을 직접 수정해야 하는 부분도 있었고요. 하지만 결국 성공! 메신저에서 Antigravity AI 에이전트에게 직접 메시지를 보낼 수 있게 됐습니다. 연동 후 첫 인상 처음 메시지를 던졌을 때, AI의 반응은 꽤 인상적이었습니다. 질문에 대해 조목조목 상세하게, 심지어 장황할 정도로 답변해줬거든요. OpenClaw + ChatGPT 조합보다 오히려 나을 수...
[AI 꿀팁] Gemini 3.5 Flash vs 3.1 Pro, 내 토큰이 순식간에 녹아내린 이유와 똑똑한 모델 선택 가이드 안녕하세요! 최근 구글의 차세대 AI 라인업인 Gemini 3.5 Flash 와 Gemini 3.1 Pro 를 사용해 보시면서 "어? 왜 이렇게 토큰(비용)이 순식간에 사라지지?" 하고 당황하셨던 분들 많으실 겁니다. 질문 몇 개 안 한 것 같은데 토큰 제한이 걸리거나 비용이 청구되는 눈물 나는 상황... 도대체 왜 이런 일이 발생하는지, 그리고 내 지갑을 지키면서 AI 효율을 극대화하는 모델 및 옵션 선택 기준 을 총정리해 드립니다! 1. 내 토큰은 어디로 사라졌을까? 범인은 'Thinking 모드' 구글 Gemini 3.x 라인업의 가장 강력한 무기는 바로 '내장형 고도화 추론(Thinking) 기능'입니다. AI가 정답을 내기 전에 내부적으로 깊게 고민하는 단계를 거치는 것인데요. 여기서 반전이 있습니다. AI가 내부적으로 머리를 굴리며 쓴 혼잣말(추론 토큰)이 모두 '출력(Output) 토큰 사용량'에 포함되어 계산 된다는 점입니다! Thinking (High) 모드의 무서움: 사용자가 질문을 한 줄만 던졌어도, AI는 완벽한 정답을 내기 위해 백그라운드에서 스스로 에이전트 루프를 돌리며 수만 토큰을 써버립니다. 겉보기엔 짧은 답변이라도 실제로는 엄청난 토큰이 소모되는 주범이죠. 늘어난 출력 창: Gemini 3.5 Flash는 한 번에 뿜어낼 수 있는 출력 한도가 65,536 토큰 으로 대폭 늘어났습니다. 모델이 글을 길게 쓰거나 깊게 생각하기 시작하면 한 번의 대화로도 토큰이 텅텅 비게 됩니다. 2. Gemini 모델별 'Thinking 레벨'에 따른 토큰 소모량 비교 모든 모델의 최대 입력은 100만 토큰, 최대 출력은 65,536 토큰으로 동일하지만, Thinking 설정에 따라 내부 토큰 배분이 완전히 달라집니다. ...