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DuckDB MCP 서버 사용법

Ashley Innocent

Ashley Innocent

16 June 2025

DuckDB MCP 서버 사용법

DuckDB MCP 서버는 고성능 인-프로세스 SQL 데이터베이스인 DuckDB와 Claude, Cursor, 또는 Model Context Protocol (MCP)을 지원하는 다른 IDE와 같은 AI 기반 도구 간의 격차를 해소하여 데이터 분석에 혁신을 가져옵니다. 이 서버를 통해 데이터베이스와 AI 비서 간의 원활한 상호 작용이 가능해지며, 최소한의 수동 개입으로 SQL 쿼리를 실행하고, 스키마를 검사하며, 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 로컬 데이터셋을 분석하든 클라우드 기반 MotherDuck 인스턴스를 활용하든, DuckDB MCP 서버는 데이터 엔지니어, 분석가 및 개발자가 워크플로우 속도를 높이고 더 빠르게 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.

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DuckDB MCP 서버 이해하기

DuckDB는 분석 워크로드를 위해 설계된 오픈 소스 인-프로세스 SQL 데이터베이스입니다. CSV, Parquet, JSON을 포함한 다양한 데이터 형식을 지원하며, 로컬 파일과 AWS S3와 같은 원격 소스를 모두 쿼리할 수 있습니다. MotherDuck 팀이 개발한 DuckDB MCP 서버는 Model Context Protocol (MCP)과 통합하여 DuckDB의 기능을 확장합니다. 이 프로토콜을 통해 AI 도구는 DuckDB 데이터베이스와 직접 상호 작용하여 표준화된 인터페이스를 통해 쿼리, 스키마 탐색, 테이블 관리와 같은 작업을 지원할 수 있습니다.

DuckDB MCP 서버 아키텍처

이 서버는 DuckDB와 Cursor 또는 Claude와 같은 AI 기반 환경 사이의 다리 역할을 하여 이러한 도구가 SQL 명령을 실행하고 실시간으로 결과를 반환할 수 있도록 합니다. 로컬 DuckDB 인스턴스와 클라우드 기반 MotherDuck 데이터베이스를 모두 지원하여 다양한 사용 사례에 대한 유연성을 제공합니다. 또한 DuckDB MCP 서버에는 읽기 전용 모드 및 읽기 스케일링 토큰과 같은 보안 기능이 포함되어 있어 타사 도구와의 안전한 통합을 보장합니다.

MotherDuck 로고

DuckDB MCP 서버의 주요 이점

다음은 DuckDB MCP 서버가 데이터 전문가에게 혁신적인 이유입니다:

이러한 기능은 DuckDB MCP 서버를 현대 데이터 엔지니어링 및 분석을 위한 필수 도구로 만듭니다.

DuckDB MCP 서버 설정

DuckDB MCP 서버의 강력한 기능을 활용하려면 올바르게 설치하고 구성해야 합니다. 이 섹션에서는 단계별 프로세스를 안내합니다.

사전 요구 사항

시작하기 전에 다음 사항을 확인하십시오:

MotherDuck 웹사이트 스크린샷

DuckDB 설치

DuckDB는 DuckDB MCP 서버의 기반입니다. 다음 방법 중 하나를 사용하여 설치하십시오:

Homebrew 사용 (macOS):

brew install duckdb

pip 사용 (Python):

pip install duckdb

바이너리 다운로드: Windows, Linux 또는 macOS용 미리 빌드된 바이너리는 DuckDB 설치 페이지를 방문하십시오.

다음 명령을 실행하여 설치를 확인하십시오:

duckdb --version

성공적인 설치를 확인하는 DuckDB 버전이 표시되어야 합니다.

MCP 서버 설치

DuckDB MCP 서버는 mcp-server-motherduck 패키지를 통해 배포됩니다. uv (Python CLI 도구에 권장) 또는 pip를 사용하여 설치하십시오:

uv 설치 (선택 사항):

pip install uv

MCP 서버 설치:

uv pip install mcp-server-motherduck

또는 pip 사용:

pip install mcp-server-motherduck

설치 확인:

uvx mcp-server-motherduck --version

이 명령은 서버 버전을 반환하여 성공적인 설치를 나타냅니다.

MCP 서버 구성

DuckDB MCP 서버를 IDE 또는 AI 도구와 통합하려면 JSON 파일을 사용하여 구성하십시오. 다음은 Cursor에 대한 예입니다:

Cursor 설정 접근: 설정 > Cursor 설정 > MCP > 새 전역 MCP 서버 추가로 이동하십시오.

구성 생성: 다음 JSON 구성을 추가하십시오:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "md:",
        "--motherduck-token",
        "<여기에_MOTHERDUCK_토큰_입력>"
      ]
    }
  }
}

클라우드 접근을 위해 <여기에_MOTHERDUCK_토큰_입력>을 MotherDuck 토큰으로 바꾸십시오. 로컬 데이터베이스의 경우 다음을 사용하십시오:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/to/your/local.db"
      ]
    }
  }
}

인메모리 데이터베이스의 경우 --db-path :memory:를 사용하십시오.

읽기 전용 모드 활성화 (선택 사항): 데이터 수정을 방지하려면 --read-only 플래그를 추가하십시오:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "/path/to/your/local.db",
        "--read-only"
      ]
    }
  }
}

구성 테스트: IDE를 다시 시작하고 테스트 쿼리를 실행하십시오:

SELECT 1 AS test;

성공하면 서버가 결과를 반환하여 설정이 확인됩니다.

DuckDB MCP 서버의 실제 사용 사례

DuckDB MCP 서버는 실제 데이터 워크플로우에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 다음은 분석, 파이프라인 개발 및 스키마 탐색에 서버를 활용하는 방법에 대한 자세한 예입니다.

AI 지원을 통한 데이터 쿼리

DuckDB MCP 서버를 사용하면 AI 도구가 SQL 쿼리를 실행하고 결과를 동적으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, AWS S3에 판매 데이터가 포함된 Parquet 파일이 저장되어 있다고 가정해 보겠습니다. Cursor를 사용하여 쿼리하는 방법은 다음과 같습니다:

S3 접근 구성: MCP 서버 구성에 S3 자격 증명이 포함되어 있거나 MotherDuck의 클라우드 통합(--db-path md:)을 사용하는지 확인하십시오.

AI에게 프롬프트 제공: Cursor에서 "s3://my-bucket/sales.parquet에 있는 Parquet 파일에서 수익별로 정렬된 상위 10개 판매 기록을 보여줘."와 같은 프롬프트를 입력하십시오.

쿼리 실행: AI가 다음 쿼리를 생성하고 실행합니다:

SELECT * FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 10;

DuckDB MCP 서버는 쿼리를 처리하고 AI에게 결과를 반환하며, AI는 결과를 요약하거나 지역별 그룹화와 같은 추가 분석을 제안할 수 있습니다.

결과 반복: AI에게 쿼리를 다듬도록 프롬프트를 제공하십시오. 예를 들어, "판매 데이터를 지역별로 그룹화하고 총 수익을 계산해줘." AI는 다음을 생성합니다:

SELECT region, SUM(revenue) AS total_revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
GROUP BY region;

이 워크플로우는 수동 쿼리 작성을 줄이고 데이터 탐색 속도를 높입니다.

dbt를 사용한 데이터 파이프라인 구축

DuckDB MCP 서버는 데이터 변환을 위한 인기 도구인 dbt와 원활하게 통합됩니다. 다음은 서버를 사용하여 dbt 모델을 빌드하고 테스트하는 방법입니다:

dbt 프로젝트 초기화: 새 dbt 프로젝트를 만들고 DuckDB 또는 MotherDuck을 사용하도록 profiles.yml 파일을 구성하십시오:

my_project:
  target: dev
  outputs:
    dev:
      type: duckdb
      path: /path/to/your/local.db
      # 또는 MotherDuck의 경우:
      # path: md:
      # token: <여기에_MOTHERDUCK_토큰>

스테이징 모델 생성: AI에게 데이터를 기반으로 스테이징 모델을 생성하도록 프롬프트를 제공하십시오. 예를 들어:

-- models/staging/stg_sales.sql
SELECT
  order_id,
  customer_id,
  sale_date,
  revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
WHERE sale_date >= '2025-01-01';

테스트 추가: 모델의 .yml 파일에 테스트를 정의하여 데이터 품질을 보장하십시오:

version: 2
models:
  - name: stg_sales
    columns:
      - name: order_id
        tests:
          - not_null
          - unique
      - name: revenue
        tests:
          - positive_values

실행 및 테스트: dbt run을 실행하여 모델을 빌드하고 dbt test를 실행하여 유효성을 검사하십시오. DuckDB MCP 서버는 효율적인 쿼리 실행을 보장하며, AI는 테스트 결과를 기반으로 최적화를 제안할 수 있습니다.

AI와 함께 반복: AI를 사용하여 모델을 다듬으십시오. 예를 들어, "전년 대비 수익 증가율에 대한 열을 추가해줘." AI는 필요한 SQL을 생성하며, 이를 dbt 프로젝트에 통합할 수 있습니다.

스키마 검사 및 데이터 탐색

DuckDB MCP 서버는 스키마 검사를 지원하여 AI 도구가 데이터베이스 구조를 이해할 수 있도록 합니다. 예를 들어:

AI에게 프롬프트 제공: "sales.db에 있는 테이블의 스키마를 설명해줘."라고 물어보십시오.

생성된 쿼리: AI는 다음을 실행합니다:

DESCRIBE SELECT * FROM 'sales.db'.sales_table;

서버는 열 이름, 데이터 유형 및 제약 조건을 반환하며, AI는 이를 사용하여 변환, 조인 또는 집계를 제안합니다.

관계 탐색: AI에게 관계를 식별하도록 프롬프트를 제공하십시오. 예를 들어, "데이터베이스에서 customer_id 열이 있는 테이블을 찾아줘." 서버는 테이블 전체에서 일련의 DESCRIBE 쿼리를 실행하고 AI는 결과를 컴파일합니다.

이 기능은 복잡한 데이터셋을 이해하고 변환을 계획하는 데 매우 유용합니다.

DuckDB MCP 서버의 고급 기능

DuckDB MCP 서버는 성능, 보안 및 유연성을 향상시키는 고급 기능을 제공합니다.

읽기 전용 모드 및 보안

민감한 데이터를 보호하기 위해 --read-only 플래그를 사용하여 DuckDB MCP 서버를 읽기 전용 모드로 실행하십시오. 이렇게 하면 AI 도구가 INSERT, UPDATE 또는 DELETE 쿼리를 실행하는 것을 방지하여 데이터 무결성을 보장합니다. MotherDuck 사용자의 경우 읽기 스케일링 토큰을 사용하면 최대 4개의 동시 읽기 복제본을 허용하여 여러 사용자에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다. JSON 파일에서 이를 구성하십시오:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-motherduck": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-motherduck",
        "--db-path",
        "md:",
        "--motherduck-token",
        "<여기에_읽기_스케일링_토큰_입력>",
        "--saas-mode"
      ]
    }
  }
}

SaaS 모드는 로컬 파일 및 확장에 대한 접근을 제한하여 안전한 클라우드 배포에 이상적입니다.

클라우드 스토리지 통합

DuckDB MCP 서버는 AWS S3, Google Cloud Storage 또는 Cloudflare R2와 같은 클라우드 스토리지 플랫폼에서 데이터를 쿼리하는 것을 지원합니다. 예를 들어, S3 파일을 쿼리하려면:

SELECT
  customer_id,
  AVG(revenue) AS avg_revenue
FROM read_parquet('s3://my-bucket/sales.parquet')
GROUP BY customer_id;

서버는 인증 및 데이터 검색을 처리하여 AI 도구가 수동 설정 없이 결과를 처리할 수 있도록 합니다.

단기 연결

여러 도구(예: dbt, Cursor 및 Jupyter 노트북)를 포함하는 워크플로우의 경우 DuckDB MCP 서버는 읽기 전용 모드에서 단기 연결을 지원합니다. 각 쿼리는 임시 연결을 생성하고 실행한 후 닫히므로 잠금 충돌을 방지하고 동시성을 향상시킵니다. 이는 반복적인 탐색 또는 다중 사용자 환경에 특히 유용합니다.

사용자 정의 확장

DuckDB는 전체 텍스트 검색 또는 지리 공간 쿼리와 같은 고급 기능을 위한 확장을 지원합니다. DuckDB MCP 서버는 데이터베이스와 호환되는 경우 이러한 확장을 로드할 수 있습니다. 예를 들어, S3 접근을 위해 httpfs 확장을 활성화하려면:

INSTALL httpfs;
LOAD httpfs;

필요한 경우 --extensions 플래그에 확장을 포함하도록 서버를 구성하십시오.

DuckDB MCP 서버로 성능 최적화

DuckDB MCP 서버가 효율적으로 작동하도록 하려면 다음 최적화를 고려하십시오:

일반적인 문제 해결

DuckDB MCP 서버에 문제가 발생하는 경우 다음 해결 방법을 시도해 보십시오:

결론

DuckDB MCP 서버는 AI 기반 워크플로우를 DuckDB의 고성능 데이터베이스와 통합하는 강력한 도구입니다. AI 도구와 데이터베이스 간의 원활한 통신을 가능하게 함으로써 데이터 분석, 파이프라인 개발 및 스키마 탐색을 간소화합니다. 이 가이드에서는 서버를 효과적으로 활용하는 데 도움이 되는 설치, 구성, 실제 사용 사례, 고급 기능 및 모범 사례를 다루었습니다.

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