AI 기반 리포팅 애플리케이션 구축: LLM과 MCP를 활용한 자동화 및 데이터 시각화

핵심 기술: LLM(Anthropic)과 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 자연어 쿼리로 복잡한 데이터 분석 및 시각화 보고서를 자동 생성하는 AI 기반 리포팅 애플리케이션 구축 방법을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 아키텍처: 사용자 쿼리를 처리하고 LLM 및 MCP 서버와 연동하는 중앙 앱(App)을 중심으로 구성됩니다.
* 주요 구성 요소:
* 애플리케이션(App): 사용자 쿼리 처리, MCP 서버 연결 및 도구 통합, LLM 호출, 응답 취합을 담당하는 핵심 오케스트레이터입니다.
* LLM(Anthropic): 자연어 쿼리 이해 및 분석 결과 생성을 담당합니다.
* Postgres MCP Server: 구조화된 데이터 소스(Postgres)에 대한 쿼리를 처리합니다.
* Custom MCP Server (Visualization): 데이터 시각화 생성을 담당합니다.
* 워크플로우:
1. 사용자 쿼리 제출
2. MCP 서버(Postgres, Visualization) 연결 및 도구 통합
3. 쿼리를 LLM에 전달하여 자연어 처리 및 분석 수행
4. LLM이 필요한 경우 MCP 서버의 도구를 호출하여 데이터 쿼리 또는 시각화 생성
5. LLM 결과와 MCP 서버 결과를 통합하여 사용자에게 응답 제공
* 주요 기술 스택:
* Python v3.12+
* Postgres Database
* Anthropic API
* Node v23.10+ (MCP 서버 구동용)
* API 엔드포인트:
* /servers: 연결된 MCP 서버 목록 조회
* /tools: 동적으로 추가된 도구 목록 조회
* /query: 자연어 쿼리를 받아 분석 결과 및 시각화(base64 인코딩) 제공

개발 임팩트:
* 데이터 분석 및 보고서 생성 프로세스의 자동화를 통해 생산성을 크게 향상시킵니다.
* 자연어 인터페이스를 통해 비전문가도 쉽게 데이터 기반의 인사이트를 얻을 수 있습니다.
* 동적이고 유연한 보고서 생성이 가능하여 다양한 요구사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.
* 복잡한 데이터 분석 워크플로우를 AI 기술로 단순화하여 개발 및 운영 부담을 줄입니다.

톤앤매너: 전문적이고 실용적인 기술 가이드이며, 독자가 직접 프로젝트를 따라 하며 배울 수 있도록 구성되었습니다.