데이터베이스 초보자를 위한 Google MCP Toolbox 가이드

MCP Toolbox 소개

MCP Toolbox는 Google에서 제공하는 무료 도구로, AI 애플리케이션이 데이터베이스와 통신하도록 돕습니다. 특별한 번역기라고 생각하시면 됩니다. AI는 간단한 방식으로 정보를 요청할 수 있으며, MCP Toolbox는 해당 요청을 SQL과 같이 데이터베이스가 이해하는 언어로 번역합니다. 이는 Model Context Protocol(MCP)이라는 것을 사용하는데, 이는 이러한 종류의 통신을 위한 표준 규칙 집합입니다.

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MCP Toolbox를 사용해야 하는 이유

MCP Toolbox는 단순한 번역기가 아닙니다. AI 애플리케이션을 훨씬 더 쉽고 효과적으로 구축할 수 있도록 돕습니다.

MCP Toolbox는 코드를 더 간결하게 만듭니다

MCP Toolbox가 없으면 AI를 데이터베이스에 연결하기 위해 많은 코드를 작성해야 합니다. 연결, 오류 처리 및 보안을 위한 코드가 필요합니다. MCP Toolbox를 사용하면 tools.yaml이라는 간단한 텍스트 파일에 데이터베이스 작업을 정의하기만 하면 됩니다. 이 파일은 Toolbox에 가능한 작업을 알려주고, Toolbox는 데이터베이스에 안전하게 연결하는 모든 어려운 작업을 처리합니다.

MCP Toolbox는 속도와 보안을 향상시킵니다

MCP Toolbox는 빠르게 작동하도록 설계되었습니다. "연결 풀링(connection pooling)"이라는 기술을 사용하는데, 이는 데이터베이스 연결을 열어두고 재사용하는 것을 의미합니다. 이는 각 요청마다 새로운 연결을 여는 것보다 훨씬 많은 시간을 절약합니다. 또한 모든 데이터베이스 액세스를 한 중앙 위치에서 관리하므로 실수의 위험을 줄여 보안에도 강합니다.

MCP Toolbox는 현재 상황을 보여줍니다

AI, Toolbox, 데이터베이스가 모두 함께 작동할 때, 무엇이 어떻게 돌아가는지 파악하기 어려울 수 있습니다. MCP Toolbox는 "관찰 가능성(observability)"에 대한 내장 지원을 제공하며, 이는 모든 작업에 대한 로그와 추적을 생성할 수 있음을 의미합니다. 이는 도구가 무엇을 하는지 이해하고, 문제를 찾고, 더 빠르게 만드는 방법을 파악하는 데 도움이 됩니다.

MCP Toolbox가 프로젝트에 어떻게 통합되는가

MCP Toolbox는 애플리케이션의 중간에 위치합니다. 흐름은 다음과 같습니다:

AI 애플리케이션: AI 모델이 있는 곳입니다. 질문에 답하기 위해 데이터베이스에서 정보가 필요하다고 판단합니다.
MCP Toolbox: AI 애플리케이션은 MCP Toolbox에 요청을 보냅니다. Toolbox는 tools.yaml 파일을 확인하고, 작업에 적합한 도구를 찾아 데이터베이스에서 해당 명령을 실행합니다.
데이터베이스: 데이터베이스는 명령을 실행하고 데이터를 MCP Toolbox로 다시 보내며, Toolbox는 이를 AI에 전달합니다.

이러한 설정은 주요 AI 애플리케이션이 데이터베이스가 어떻게 작동하는지에 대한 복잡한 세부 사항을 알 필요가 없음을 의미합니다. AI 애플리케이션 코드를 다시 작성할 필요 없이 도구나 데이터베이스를 변경할 수도 있습니다.

MCP Toolbox 사용을 위한 단계별 가이드

컴퓨터에서 MCP Toolbox를 작동시키는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

1단계: MCP Toolbox를 위한 데이터베이스 준비

먼저 데이터베이스가 필요합니다. 이 단계에서는 PostgreSQL을 예시로 사용합니다. Toolbox가 사용할 특별한 사용자 및 데이터베이스를 생성할 것입니다.

PostgreSQL 서버에 연결합니다.

다음 SQL 명령을 실행하여 toolbox_user라는 사용자 및 toolbox_db라는 데이터베이스를 생성합니다:

CREATE USER toolbox_user WITH PASSWORD 'my-password';
CREATE DATABASE toolbox_db;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE toolbox_db TO toolbox_user;

hotels 테이블과 같은 샘플 테이블을 생성하여 도구가 작업할 데이터를 가질 수 있도록 합니다.

2단계: MCP Toolbox 설치 및 구성

다음으로, Toolbox 자체를 설정합니다.

GitHub의 공식 릴리스 페이지에서 MCP Toolbox 프로그램을 다운로드합니다. 컴퓨터에 맞는 올바른 버전(예: Windows, Mac 또는 Linux)을 다운로드했는지 확인하십시오.

tools.yaml이라는 새 파일을 생성합니다. 이 파일은 AI가 수행할 수 있는 모든 작업을 정의하는 곳입니다. 다음은 간단한 예시입니다:

sources:
  my-pg-source:
    kind: postgres
    host: 127.0.0.1
    port: 5432
    database: toolbox_db
    user: toolbox_user
    password: my-password

tools:
  search-hotels-by-location:
    kind: postgres-sql
    source: my-pg-source
    description: Finds hotels in a specific city.
    parameters:
      - name: location
        type: string
        description: The city to search for hotels in.
    statement: SELECT * FROM hotels WHERE location = $1;

3단계: MCP Toolbox 서버 실행

이제 Toolbox를 시작할 수 있습니다. 터미널을 열고 Toolbox를 다운로드한 폴더로 이동한 다음 이 명령을 실행합니다:

./toolbox --tools-file "tools.yaml"

서버가 시작되고 정의한 도구를 로드합니다.

MCP Toolbox Inspector로 테스트하는 방법

MCP Toolbox는 Inspector라는 테스트 도구를 제공합니다. 이는 코드를 작성할 필요 없이 도구를 시험해 볼 수 있는 웹 페이지입니다.

터미널에서 npx @modelcontextprotocol/inspector 명령으로 Inspector를 실행합니다.
브라우저에서 제공되는 웹 주소를 엽니다.
실행 중인 MCP Toolbox 서버(일반적으로 http://127.0.0.1:5000/mcp/sse)에 연결하도록 지시합니다.
연결되면 도구 목록을 보고, 매개변수를 채우고, 실행하여 올바르게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

앱을 MCP Toolbox에 연결하는 방법

테스트 후 실제 AI 애플리케이션을 연결할 수 있습니다. MCP Toolbox는 이를 쉽게 할 수 있도록 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 제공합니다. 다음은 간단한 Python 예시입니다:

Python SDK를 설치합니다: pip install toolbox-core.

다음 코드를 사용하여 Toolbox에 연결하고 도구를 로드합니다:

from toolbox_core import ToolboxClient
import asyncio

async def main():
    async with ToolboxClient("http://127.0.0.1:5000") as client:
        tools = await client.load_toolset()
        # The 'tools' variable now holds your database tools
        # and you can give them to your AI model.
        print("Tools loaded successfully!")

asyncio.run(main())

이 코드는 Toolbox 서버에 연결하고 정의한 도구를 다운로드합니다. 그런 다음 이 도구를 AI 에이전트에 제공할 수 있으며, AI 에이전트는 이를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다.

MCP Toolbox에 대한 최종 의견

Google의 MCP Toolbox는 AI 및 데이터베이스를 다루는 모든 개발자에게 환상적인 도구입니다. 코드를 단순화하고, 애플리케이션을 더 빠르고 안전하게 만들며, 모든 것이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 필요한 가시성을 제공합니다. 이 가이드의 단계를 따르면 MCP Toolbox를 사용하여 더 강력하고 데이터 중심적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

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