더 스마트해진 Google AI Edge Gallery: MCP 통합, 알림, 그리고 세션 연속성
요약
Google AI Edge Gallery 앱이 Model Context Protocol(MCP) 통합, 알림 리마인더, 그리고 채팅 기록 유지 기능을 추가해서 온디바이스 에이전트 경험을 더욱 연결되고 자동화하며 지속적으로 만들었어요.
인사이트
- Model Context Protocol (MCP) 통합으로 온디바이스 LLM이 앱 외부의 도구 및 서비스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있게 되어, 모바일 기기에서 복잡한 작업을 조율하는 에이전트의 역량이 크게 확장됐어요.
- 새로운 알림 스케줄링 기능은 사용자가 직접 프롬프트를 입력하지 않아도 에이전트가 미리 설정된 루틴에 따라 작동하도록 만들어서, 온디바이스 AI의 선제적이고 자동화된 활용 가능성을 열어줬어요.
- LiteRT-LM 백엔드의 고속 프리필 기능을 활용한 지속적인 채팅 기록 유지와 시스템 프롬프트 직접 편집 기능이 추가되어, 개발자와 사용자가 온디바이스 모델을 더 유연하게 제어하고 개인화된 방식으로 실험할 수 있게 됐어요.
왜 중요한가
이번 업데이트는 온디바이스 AI의 활용성을 한 단계 끌어올리고, 개발자들이 모바일 기기에서 훨씬 더 복잡하고 유용한 에이전트 앱을 만들 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 중요해요. 특히 MCP는 온디바이스 LLM이 구글 워크스페이스나 지도 같은 외부 서비스와 연동할 수 있는 표준화된 길을 열어줘서, 에이전트의 능력치를 무한하게 확장할 수 있는 중요한 계기가 돼요. 사용자 입장에서는 더욱 개인화되고, 능동적이며, 끊김 없는 AI 경험을 누릴 수 있게 된 거죠.
2026년 5월 19일
Google AI Edge Gallery가 이제 Model Context Protocol (MCP), 알림 리마인더, 그리고 지속적인 채팅 기록을 지원하게 됐어요. 덕분에 개발자들은 연결되고, 자동화되며, 온디바이스 에이전틱 경험을 구축할 수 있는 쇼케이스를 갖게 됐죠.
Google AI Edge Gallery(Android / iOS)는 사용자와 개발자가 Gemma와 다른 오픈 모델들과 상호작용하고 구축할 수 있게 해주는 온디바이스 AI 쇼케이스 앱이에요. 지난달에 Google 팀은 Gemma 4를 사용해서 모바일 기기에 에이전틱 워크플로우를 직접 배포할 수 있는 기능을 소개했어요. 오늘, Google은 앱의 핵심 기능을 확장해서 더 연결되고, 선제적이며, 지속적인 상호작용을 가능하게 했어요. 오픈소스 Model Context Protocol (MCP), 로컬 알림 리마인더, 그리고 채팅 기록을 지원함으로써, 이 앱은 로컬에서 모델과 소통하고 경험하는 데 더 유용한 공간이 될 거예요. 여러분의 데이터와 일상 루틴을 넘나들며 작업을 조율하는 방법을 탐색할 수 있는 놀이터가 되어줄 거고요.
MCP로 추가적인 도구 호출 기능 활성화
온디바이스 LLM의 능력을 키우려면, 앱 샌드박스 밖의 세상과 상호작용할 수 있는 표준화된 방법이 필요해요. 더 유연한 에이전트 아키텍처에 대한 개발자들의 관심에 힘입어, Google AI Edge Gallery는 이제 안드로이드 앱에서 오픈소스 Model Context Protocol (MCP)을 Streamable HTTP를 통해 실험적 기능으로 지원하고 있어요. iOS 앱 업데이트도 곧 예정이에요.
앱 내에 유효한 MCP URL을 등록하면, 앱이 도구 정의와 리소스 스키마를 온디바이스 모델의 시스템 프롬프트로 직접 동적으로 가져와요. 그러면 추론과 의사결정은 전적으로 여러분의 휴대폰에서 이루어지게 되죠. 질문을 하면, Gemma 4가 어떤 도구가 필요한지 자동으로 판단하고 로컬에서 호출을 생성해요. 이 요청은 MCP 서버에 의해 실행되는데, 이 서버는 여러분의 집 컴퓨터나 안전한 클라우드 엔드포인트에서 실행될 수 있어요.
이런 아키텍처 덕분에 모바일 기기는 다양한 데이터 소스와 기능적 도구를 넘나들며 복잡한 작업을 조율할 수 있게 돼요. 예를 들어볼게요:
- 생산성 향상: Google Workspace MCP에 연결해서 모바일 에이전트가 다가오는 일정을 캘린더에서 쿼리하거나, 받은 편지함에서 청구서나 티켓 정보를 확인할 수 있게 해보세요.
- 내비게이션 지원: Google Maps MCP를 사용해서 주변 장소나 이동 시간을 자연어로 물어볼 수 있어요. 덕분에 에이전트가 더 유능한 여행 동반자가 될 수 있죠.
- 웹 검색: 웹 페치 MCP에 연결해서 에이전트가 어떤 URL에서든 콘텐츠를 가져와 분석할 수 있게 해주세요. 이렇게 하면 모델이 뉴스나 문서 같은 실시간 정보로 추론해서, 이동 중에도 빠른 요약이나 답변을 제공할 수 있어요.
개발자 팁:
온디바이스 모델은 서버 측 대규모 모델보다 컨텍스트 윈도우가 작기 때문에, MCP 도구 설명을 짧게 유지하는 걸 추천해요. 데이터를 반환할 때는 긴 텍스트보다는 짧고 요약된 스니펫을 보내는 것이 경험을 빠르고 반응적으로 유지하는 데 더 좋아요.
기술 문서와 예제 구성은 GitHub 저장소에서 확인하실 수 있어요.
알림 리마인더로 루틴 스케줄링
지금까지 앱 내 AI 상호작용은 주로 반응적이었어요. 사용자가 앱을 열고 프롬프트를 입력해야 세션이 시작됐죠. 예약된 상호작용 같은 더 자동화된 사용 사례를 가능하게 하려고, Google 팀은 수동 루틴을 쉽게 설정할 수 있는 새로운 "알림 예약" 스킬을 만들었어요.
에이전트에게 "매일 밤 10시에 기분을 기록하라고 알려줘"라고 말하면, 로컬 알림이 예약돼요. 이 알림을 탭하면, 앱이 바로 해당 도구로 열리고 Gemma 4와 세션이 시작되어 도움을 줄 준비가 되어 있어요.
다음은 이런 선제적 루틴이 경험을 어떻게 바꾸는지에 대한 몇 가지 예시예요:
- 기분 추적 및 인사이트: 매일 알림이 사용자에게 기분을 물어봐요. 시간이 지나면, 에이전트가 안전하게 기분 기록 내역을 되돌아보고 경향을 파악해서 웰빙 인사이트를 제공할 수 있죠.
- "새로운 것 배우기": 매일 알림이 새로운 개념을 배우도록 권유해요. 이걸 탭하면 에이전트가 무작위 또는 선택된 주제를 시각적으로 멋진 공유 가능한 인포그래픽 카드로 요약해줘요.
- 캘린더 브리핑: 아침에 하루를 요약해주는 알림을 받아보세요. 모델이 로컬 캘린더를 빠르게 읽어서 집을 나서기 전에도 일정과 빈 시간을 간결하게 브리핑해줄 거예요.
더 많은 앱 개선 사항: 연속성과 제어
새로운 에이전트 스킬 외에도, Google 팀은 온디바이스 모델을 실험할 때 더 많은 유연성을 제공하는 일상적인 앱 개선 사항들을 도입해서 여러분의 주요 커뮤니티 피드백을 반영하고 있어요.
LiteRT-LM 백엔드의 고속 프리필 기능을 활용해서, 지속적인 채팅 기록 지원을 추가했어요. 덕분에 텍스트, 이미지, 오디오 입력 상태를 유지하면서 세션을 다시 시작할 수 있게 됐죠. 최신 휴대폰 GPU에서는 프리필 속도가 초당 3,000 토큰을 초과할 수 있어서, 모델이 긴 세션 컨텍스트를 거의 즉시 복원할 수 있어요.
세션 연속성과 더불어, 채팅 설정 내에서 맞춤 시스템 프롬프트를 직접 편집할 수 있는 기능도 도입했어요. 이 기능은 개발자들이 프롬프트 엔지니어링 기술을 실험하고, 특정 모델 페르소나를 정의하거나, 온디바이스 에이전트에 대한 엄격한 출력 제약을 적용할 수 있는 제어권을 제공해요.
Google AI Edge Gallery 생태계는 오픈소스 툴킷을 기반으로 구축되었어요. Google이 설계하는 스킬들이 영감을 주기는 하지만, 혁신의 진정한 힘은 개발자 커뮤니티 안에 있다고 생각해요.
공식 GitHub 스킬 토론 페이지에서 커뮤니티는 온디바이스 모델과 엣지 하드웨어를 사용해서 다양한 범주에 걸쳐 고도로 맞춤화되고 유틸리티 중심적인 워크플로우를 구축하고 있어요:
- 지식 기반 확장: 날씨나 환율 같은 최신 정보를 제공할 수 있는 경량 웹 검색 통합 기능이에요.
- 에이전틱 프롬프팅: 컨텍스트 관리 기능을 제공하고 모델이 사용자 선호도에 따라 더 개인화된 방식으로 상호작용할 수 있게 하는 교육적인 구성 요소들이에요.
- 유용한 파서: 이미지, 오디오, HTML과 같은 멀티미디어를 구조화된 정보로 변환해서, 사용자가 영수증이나 북마크 같은 유용한 개인 정보에 대한 의미론적 검색을 수행할 수 있게 해주는 파서들이에요.
- 재미와 학습: 텍스트를 공유 가능한 시각적 인포그래픽, 퀴즈, 언어 번역기, 오프라인 퍼즐 게임, 심지어 반려동물을 위한 스킬로 바꿔주는 카드 생성기들이에요.
앱의 최신 버전을 Play 스토어와 App 스토어에서 다운로드하고, 다양한 스킬들을 사용해 본 다음, 마음에 드는 스킬에 추천을 눌러주세요! 개발자분들은 맞춤 MCP 구성으로 여러분의 데이터 생태계를 연결하든, 다양한 워크플로우를 위한 스킬을 만들든, 아니면 직접 앱을 만들든, GitHub 저장소로 오셔서 아이디어를 공유하고 다음 앱에서 보고 싶은 기능을 알려주세요.
감사의 글
Google 팀은 이 프로젝트에 크게 기여해주신 애슐리 린, 코맥 브릭, 에릭 양, 이건선, 글렌 카메론, 흐리데이 차브리아, 이안 발란타인, 젠 리, 마티아스 그룬트만, 사친 코트와니, 나 리, 올리비에 라콤, 오마르 산세비에로, 리시카 신하님께 특별히 감사드려요.
앱 경험의 혁신은 개발자 커뮤니티에 의해서도 추진되고 있어요. 새로운 에이전트 워크플로우와 스킬을 개발하고 기여해주신 GitHub Discussions 커뮤니티의 노력에 깊이 감사드립니다.
이 발표와 모든 Google I/O 2026 업데이트는 io.google에서 확인해 보세요.
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