VoltAgent와 Peaka 연동을 통한 데이터 검색 AI 에이전트 구축 가이드

핵심 기술

이 글은 VoltAgent 프레임워크와 Peaka 데이터 통합 플랫폼을 Model Context Protocol(MCP)을 통해 연동하여, 외부 데이터 소스에 접근할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• Peaka: 데이터 소스(DB, 스프레드시트 등)를 연결하고, SQL 또는 자연어로 질의하여 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 데이터 미들맨 플랫폼입니다.
• VoltAgent: AI 기반 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, @voltagent/core를 통해 기본적인 에이전트 엔진을 제공하며, @voltagent/voice 등 다양한 기능을 확장할 수 있습니다.
• MCP (Model Context Protocol): 프로그램 간에 작업을 주고받기 위한 표준 프로토콜로, VoltAgent와 Peaka 간의 상호 작용을 가능하게 합니다.
• 구현 단계:
  1. npm create voltagent-app@latest my-peaka-agent 명령어로 VoltAgent 프로젝트 생성.
  2. src/index.ts 파일에서 MCPConfiguration을 사용하여 Peaka MCP 툴 설정 (stdio 타입, @peaka/mcp-server-peaka@latest 실행, PEAKA_API_KEY 환경변수 설정).
  3. mcp.getTools()를 통해 Peaka가 제공하는 기능(툴) 목록을 동적으로 가져옴.
  4. new Agent()를 사용하여 AI 에이전트 생성 시, 가져온 Peaka 툴 목록을 tools 매개변수로 전달.
  5. LLM (예: openai('gpt-4o-mini')) 및 AI 제공자 (예: VercelAIProvider) 설정.
  6. .env 파일에 PEAKA_API_KEY 및 OPENAI_API_KEY 설정.
  7. npm run dev 명령어로 에이전트 실행 및 VoltAgent 콘솔에서 테스트.
• 동작 방식: 사용자의 질문 → AI 에이전트가 데이터 필요성 인지 → Peaka 툴 사용 결정 → MCP를 통해 Peaka로 질의 요청 → Peaka 데이터 소스 쿼리 및 결과 반환 → VoltAgent 경유 → AI 에이전트가 결과를 자연어 답변으로 가공하여 사용자에게 제공.

개발 임팩트

이 방식을 통해 AI 에이전트는 학습된 데이터뿐만 아니라, 실시간으로 변동되는 외부 데이터 소스의 정보를 활용하여 더욱 정확하고 유용한 답변을 제공할 수 있습니다. 이는 내부 툴, 고객 지원 봇 등 실제 데이터를 기반으로 동작해야 하는 다양한 AI 애플리케이션 개발에 혁신적인 가능성을 제시합니다.

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