Notion 데이터를 AI 기반으로 자동 변환하여 데이터베이스 삽입 준비하기: MCP Server와 Cursor Agent 활용

핵심 기술

이 글은 Notion에서 비개발자가 관리하는 데이터를 엔지니어링 요구사항에 맞춰 구조화하고 데이터베이스에 삽입할 수 있도록 자동화하는 방법을 소개합니다. Notion MCP Server와 AI 기반의 Cursor Agent를 활용하여 데이터 변환 및 Foreign Key 추론 과정을 자동화하는 것이 핵심입니다.

기술적 세부사항

• 문제 정의: Notion의 비정형 데이터(예: 'Tokyo, JPN')를 데이터베이스의 Foreign Key(예: country_id)와 매칭시키는 문제.
• 솔루션 구성:
  • Notion: 비개발자의 데이터 입력 플랫폼으로 사용.
  • MCP Server: Notion API를 통해 구조화된 데이터를 검색하고, AI 에이전트가 접근할 수 있도록 하는 브릿지 역할.
  • Cursor Agent: AI 기반 에이전트로, 데이터 변환, 의미론적 추론(Foreign Key 매핑), 프롬프트 실행을 자동화.
  • TypeScript: 자동화 스크립트 전반에 걸쳐 타입 안전성과 견고한 데이터 처리를 보장.
• 프로세스:
  1. Notion에서 이벤트 데이터를 검색합니다.
  2. MCP Server와 Cursor Agent를 사용하여 Notion 데이터를 검색합니다.
  3. API를 통해 국가 마스터 데이터를 가져와 Cursor Agent에 제공합니다.
  4. Cursor Agent에게 location 필드의 의미론적 정보를 바탕으로 country_id를 추론하도록 지시합니다.
  5. AI Agent가 추론한 country_id를 포함하여 최종적으로 데이터베이스 삽입을 위한 페이로드(payload)를 생성합니다.
• 구성 파일: mcp.json 파일에 Notion API 접근을 위한 설정 정보 포함.
• Prompt 활용: create-events.md 파일에 이벤트 데이터를 검색하고, 스키마에 맞춰 페이로드를 생성하며, 외부 API(Supabase)에서 국가 데이터를 가져와 country_id를 매핑하는 등의 작업을 지시하는 프롬프트 작성.

개발 임팩트

• 비개발자와 개발자 간의 데이터 워크플로우를 크게 간소화합니다.
• 수동 데이터 변환 및 매핑 작업을 자동화하여 시간과 오류를 줄입니다.
• AI를 활용하여 복잡한 데이터 매핑 문제를 해결할 수 있습니다.
• 생산성 도구와 개발 파이프라인 간의 연동성을 강화합니다.

커뮤니티 반응

해당 콘텐츠는 특정 커뮤니티의 반응을 직접적으로 언급하고 있지 않지만, 자동화, AI 활용, 생산성 도구 통합과 같은 주제는 개발자 커뮤니티에서 높은 관심을 받는 주제입니다.