AI를 쓰다가 막혔을 때

01 / 비용

요금과 사용 한도

02 / 오류

API 오류와 운영

03 / 연결

로컬 AI와 MCP

내 컴퓨터에서 돌리면 데이터가 밖으로 안 나갈까?

모델이 실행되는 위치와 연결된 도구가 데이터를 보내는 위치를 따로 확인해야 합니다. MCP는 AI 앱이 도구와 데이터를 연결하는 규약이며, MCP 서버는 내 컴퓨터에서도 원격 서버에서도 실행할 수 있습니다.

1. 1.모델 실행 위치 확인. 선택한 모델이 로컬인지 클라우드인지 확인합니다. Ollama의 로컬 전용 설정을 쓴다면 클라우드 기능을 끈 뒤 재시작하고 로그에서 적용 여부를 봅니다.
2. 2.메모리와 속도 확인. 모델을 불러온 뒤 ollama ps로 CPU·GPU 사용 위치를 봅니다. 실제로 넣을 문서 길이에서 응답 시간과 메모리 사용량을 확인합니다.
3. 3.MCP 연결별 권한 확인. 접근할 폴더, 외부 서비스, 읽기·쓰기 기능을 적어봅니다. 처음에는 테스트용 폴더와 계정으로 필요한 도구만 연결합니다.
4. 4.실제 전송 경로 확인. 로컬 모델을 선택해도 검색·원격 MCP 연결은 외부 통신을 할 수 있습니다. 연결 목록과 서버 설정을 보고 민감한 문서를 넣을 수 있는지 판단합니다.

설정 근거: Ollama 공식 FAQ · 연결 구조: MCP architecture. 위 순서는 설정 점검 안내이며 특정 기기의 성능 측정 결과는 아닙니다.

04 / 이전

모델 교체와 지원 종료

모델 이름만 바꾸면 이전이 끝날까?

호출 성공만으로 이전이 끝났다고 판단하기는 어렵습니다. 응답 JSON의 모양, 스트리밍 종료 처리, 도구 호출 인자가 바뀌면 화면과 후속 작업이 실패할 수 있습니다.

변경 전에 기록할 것

현재 모델 ID · 교체할 모델 ID · SDK 버전 · 지원 종료일과 시간대 · 대체 모델 · 담당자 · 되돌릴 설정

같은 입력으로 비교할 것

평소 쓰는 요청, 긴 입력, JSON 응답, 도구 호출, 오류 응답을 각각 실행합니다. 통과 조건을 먼저 적고 결과·지연·비용을 나란히 기록하세요.

전환 후 확인할 것

일부 트래픽부터 바꾸고 실패율과 응답 시간을 확인합니다. 이미 종료된 모델로는 되돌릴 수 없으므로 복구용 모델의 가용성도 확인해야 합니다.

‘지원 종료 예고’와 ‘실제 호출 중단’은 구분해서 읽으세요. 예를 들어 Gemini의 종료 일정표에는 가장 이른 종료 가능일이 표시될 수 있습니다. 날짜만 복사하지 말고 원문의 조건을 함께 남겨야 합니다.

일정 표기 근거: Gemini API 지원 종료 문서. 이전 절차는 편집 제안이며, 개별 서비스의 테스트 결과에 맞춰 통과 기준을 정하세요.