BuildKit 2.0은 어떤 프레임워크를 지원합니까?

BuildKit 2.0은 Vercel AI SDK, LangChain 및 MCP(Multi-Cloud Platform)를 포함한 여러 프레임워크를 지원합니다.

BuildKit 2.0을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

시작하려면 다음이 필요합니다. 1) Pica MCP 서버 설치, 2) API 키 설정, 3) 스타터 프로젝트 설정, 4) LLM용 BuildKit 규칙 추가, 5) 프롬프트를 사용하여 도구 구축.

BuildKit 2.0 사용의 주요 이점은 무엇입니까?

주요 이점은 통합 개발의 단순화입니다. 개발자가 복잡한 API 설정 및 기술적 세부 사항을 처리할 필요 없이 단일 프롬프트로 도구 및 통합을 만들 수 있습니다.

BuildKit 2.0은 얼마나 많은 통합을 지원합니까?

BuildKit 2.0은 도구 또는 MCP 서버를 만드는 데 사용할 수 있는 150개 이상의 통합에서 25,000개 이상의 작업에 대한 액세스를 제공합니다.

BuildKit 2.0

WebsiteFreemiumAI Developer Tools No-Code & Low-Code

BuildKit 2.0은 개발자가 단일 프롬프트로 모든 통합을 위한 AI 도구 및 MCP 서버를 생성할 수 있도록 지원하는 AI 기반 통합 플랫폼으로, 애플리케이션을 다양한 도구 및 서비스에 연결하는 프로세스를 간소화합니다.

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https://buildkit.picaos.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure

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업데이트됨:Sep 12, 2025

BuildKit 2.0이란?

BuildKit 2.0은 Pica에서 개발한 포괄적인 에이전트 도구 플랫폼으로, 개발자가 통합을 생성하고 관리하는 방식을 혁신합니다. AI 에이전트 및 SaaS 애플리케이션의 기반 레이어 역할을 하며 기본 제공 인증 및 원활한 연결 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 Vercel AI SDK, LangChain 및 MCP(Multi-Connection Protocol)를 포함한 다양한 프레임워크와 함께 작동하도록 설계되어 다양한 개발 환경에 적합합니다.

BuildKit 2.0의 주요 기능

BuildKit 2.0은 개발자가 최소한의 코딩 노력으로 AI 기반 통합 및 도구를 만들 수 있도록 지원하는 포괄적인 개발 툴킷입니다. 단일 프롬프트 기반 인터페이스를 통해 애플리케이션을 수백 개의 도구 및 서비스에 연결하는 간소화된 방법을 제공하며, 인증, 스키마 정의 및 실행 프로세스를 자동으로 처리하는 동시에 Vercel AI SDK, LangChain 및 MCP 서버와 같은 주요 프레임워크를 지원합니다.

프롬프트 기반 도구 생성: 복잡한 코드를 작성하지 않고 자연어 프롬프트를 사용하여 통합 도구 및 MCP 서버를 만듭니다.

유니버설 API 연결: 자동 인증 및 스키마 처리를 통해 표준화된 엔드포인트를 통해 21,000개 이상의 작업에 액세스합니다.

다중 프레임워크 지원: Vercel AI SDK, LangChain 및 MCP 서버를 포함한 널리 사용되는 프레임워크와 원활하게 통합됩니다.

보안 인증: 사용자가 타사 서비스를 직접 연결할 수 있도록 보안 다중 테넌트 인증을 위한 내장 AuthKit 구성 요소입니다.

BuildKit 2.0의 사용 사례

이메일 통합 자동화: 최소한의 설정 시간으로 Gmail과 같은 서비스에서 이메일을 가져오고 처리하는 도구를 빌드합니다.

AI 에이전트 개발: 표준화된 인터페이스를 통해 다양한 API 및 서비스와 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트를 만듭니다.

엔터프라이즈 도구 통합: 서로 다른 엔터프라이즈 도구 및 서비스 간의 워크플로를 연결하고 자동화합니다.

장점

최소한의 코딩으로 빠른 개발이 가능합니다.

21,000개 이상의 작업을 통해 광범위한 통합 지원

안전하고 표준화된 인증 처리

단점

각 통합에 대해 API 키와 적절한 설정이 필요합니다.

타사 서비스 및 해당 가용성에 대한 종속성

BuildKit 2.0 사용 방법

Pica MCP 서버 설치: app.picaos.com/settings/api-keys에서 API 키를 사용하여 Pica MCP 서버 구성을 추가하여 개발 환경에서 MCP 설정 JSON을 업데이트합니다.

Gmail 계정 연결: 이메일 가져오기 기능을 활성화하려면 Gmail 계정을 Pica에 연결합니다.

스타터 프로젝트 설정: BuildKit 스타터 저장소(git clone https://github.com/picahq/buildkit-vercel-ai-starter.git)를 복제하고, 종속성을 설치하고(npm install), OpenAI API 키를 사용하여 .env.local 파일에 환경 변수를 설정합니다.

BuildKit 규칙 추가: 프로젝트 루트에 .cursor/rules/buildkit.mdc 파일을 만들고 LLM 이해를 위한 BuildKit 규칙을 붙여넣습니다.

개발 서버 시작: 'npm run dev'를 실행하고 http://localhost:3000으로 이동하여 채팅 인터페이스에 액세스합니다.

설정 확인: 'Pica에 어떤 연결이 있습니까?'라고 질문하여 Gmail 연결이 작동하는지 확인하여 설정을 테스트합니다.

AI 도구 만들기: 'BuildKit을 사용하여 내 Gmail 읽지 않은 이메일을 가져오고 콘텐츠를 반환하기 위해 Vercel AI SDK 에이전트에서 fetchGmailEmails라는 도구를 만드십시오'라는 프롬프트를 사용합니다.