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Cursor의 2025년 가격 정책 변화를 둘러싼 정보와 사용자가 알아야 할 팩트, 그리고 주요 대안들을 정리합니다.Cursor 2025년 가격 정책 핵심 정리2025년 9월 15일부터 Cursor의 요금제는 다음과 같이 변경됩니다.Teams 요금제: 기존의 고정 요금제(요청 단위)가 사라지고, API 사용량 기반으로 바뀝니다. 기본 무료 제공량 이후부터는 선택한 AI 모델별 API 비용과 Cursor 자체 인덱싱 비용($0.25/백만 토큰)이 추가됩니다.개인 Auto 모드: 기존 무제한 사용에서 월별 토큰 한도가 생깁니다. 한도 내에서는 경쟁력 있는 단가로 이용하며, 초과 시 추가 비용이 청구됩니다.가격 변동 배경: Claude 등 AI 모델 제공사의 가격 인상과 최신 AI 모델의 토큰 소모 증가로 인..

Cursor의 2025년 가격 정책 변화를 둘러싼 정보와 사용자가 알아야 할 팩트, 그리고 주요 대안들을 정리합니다.Cursor 2025년 가격 정책 핵심 정리2025년 9월 15일부터 Cursor의 요금제는 다음과 같이 변경됩니다.Teams 요금제: 기존의 고정 요금제(요청 단위)가 사라지고, API 사용량 기반으로 바뀝니다. 기본 무료 제공량 이후부터는 선택한 AI 모델별 API 비용과 Cursor 자체 인덱싱 비용($0.25/백만 토큰)이 추가됩니다.개인 Auto 모드: 기존 무제한 사용에서 월별 토큰 한도가 생깁니다. 한도 내에서는 경쟁력 있는 단가로 이용하며, 초과 시 추가 비용이 청구됩니다.가격 변동 배경: Claude 등 AI 모델 제공사의 가격 인상과 최신 AI 모델의 토큰 소모 증가로 인..

Amazon Q 도구 설치 및 시작 방법Amazon Q CLI를 설치하려면 공식 문서를 참고해 환경에 맞게 설치합니다. 설치 후 빌더 ID로 설정을 마치고, q chat 명령어를 입력해 Q 세션을 시작할 수 있습니다.MCP 서버 연결 설정이미지 검증 프로젝트에서는 AWS Diagram MCP 서버를 사용했습니다. 아래와 같이 설정 파일(mcp configuration)을 작성해 MCP 서버를 연동합니다.{ mcpServers: { awslabs.aws-diagram-mcp-server: { command: uvx, args: [awslabs.aws-diagram-mcp-server], env: { FASTMCP_LOG_LEVEL: ERROR }, autoAppr..

Amazon Q CLI 설치 및 세션 시작Amazon Q CLI를 사용하려면 공식 문서에 따라 설치 후, Builder ID로 인증을 완료해야 합니다. 설치가 끝나면 q chat 명령어로 세션을 시작할 수 있습니다.MCP 서버와 연동하기Amazon Q CLI는 MCP 서버(예: Postgres)를 통해 외부 데이터베이스와 연결할 수 있습니다. 연결할 때는 다음 형식의 설정 파일이 필요합니다.{ mcpServers: { postgres: { command: npx, args: [ -y, @modelcontextprotocol/server-postgres, postgresql://USERNAME:PASSWORD@HOST:5432/DBNAME ..

필요한 준비물Express.js 백엔드를 배포하려면 Node.js와 npm이 설치돼 있어야 합니다. AWS CLI 설정과 Docker 설치도 필요하며, AWS 계정, 그리고 MongoDB Atlas 계정(혹은 직접 호스팅할 MongoDB)이 있어야 합니다.Express.js 앱 기본 구조프로젝트 폴더를 만들고 express, mongoose 패키지를 설치한 후, 아래와 같이 기본 서버 코드를 작성하면 됩니다.// index.jsconst express = require(express);const mongoose = require(mongoose);const app = express();const PORT = process.env.PORT || 3000;app.use(express.json());mongo..

단계별 ML 모델 배포 여정머신러닝 모델을 실제 서비스로 만들려면, 단순히 학습만으로 끝나지 않고 다양한 배포 과정을 거쳐야 합니다. 이 글에서는 scikit-learn으로 만든 모델을 FastAPI로 감싸고, Docker로 컨테이너화해 AWS ECS(Fargate)를 통해 클라우드에 올리는 일련의 과정을 소개합니다.모델 학습 및 저장먼저 머신러닝 모델을 훈련시킨 후 파일로 저장합니다. 여기서는 유명한 아이리스 데이터셋을 사용해 랜덤 포레스트 분류기를 만들었고, 결과를 iris_model.pkl로 저장했습니다.# train_model.pyfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierimpor..

EC2: 클라우드에서 직접 서버 다루기EC2는 AWS에서 제공하는 가상 컴퓨터를 직접 빌리는 서비스입니다. 사용자가 운영체제, 소프트웨어 설치, 서버 보안까지 모두 직접 관리할 수 있어서, 기존 방식과 비슷한 환경이 필요할 때 적합합니다. 서버 크기와 성능도 자유롭게 선택할 수 있지만, 모든 관리는 사용자가 책임집니다.ECS: 컨테이너 앱 쉽게 배포하기ECS는 Docker 컨테이너를 관리해주는 서비스로, 앱과 필요한 라이브러리, 설정을 하나로 묶어 손쉽게 배포할 수 있습니다. 인프라 직접 관리(ECS EC2 타입)와 서버리스처럼 아예 관리가 필요 없는 Fargate 타입 중 선택할 수 있습니다. AWS 서비스들과 연동이 잘 되고, Kubernetes처럼 복잡하게 배울 필요 없이 바로 쓸 수 있습니다.EK..

ECScape 취약점이란?ECScape는 Amazon ECS(Elastic Container Service)에서 발견된 새로운 보안 취약점으로, 공격자가 한 컨테이너에서 다른 컨테이너의 AWS 자격 증명(IAM)을 훔칠 수 있는 문제입니다. 특히 여러 컨테이너가 같은 EC2 인스턴스에서 함께 동작할 때 심각한 영향을 미칩니다.취약점의 작동 방식ECScape는 ECS 내부의 알려지지 않은 프로토콜을 악용해서 실행 중인 컨테이너끼리의 경계를 뚫고, 낮은 권한의 컨테이너가 높은 권한의 IAM 자격 증명을 탈취할 수 있게 만듭니다. 이를 통해 공격자는 권한을 올리거나 시스템 전체에 접근할 수 있습니다.왜 심각한 문제인지컨테이너는 기본적으로 서로 격리되는 것이 특징이지만, ECScape로 인해 이 격리 보장에 금..