AI를 활용한 이미지, PDF, 엑셀, JSON을 관계형 데이터베이스로 변환 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
- 소프트웨어 개발자 및 데이터 엔지니어
- 중급~고급 난이도: CLI 사용, AI 툴 연동 등 기술적 이해가 필요
핵심 요약
- AI 툴 활용으로 DB 스키마 자동 생성 가능 (예: GitHub Copilot + GibsonAI)
- 서버리스 MySQL 데이터베이스와 CRUD API 자동 생성
- CLI 명령어(
uvx --from gibson-cli@latest gibson auth login
)로 GibsonAI MCP 서버 연동
섹션별 세부 요약
1. 전통적 DB 설정의 한계
- 수동으로 스키마 정의, API 구축, 마이그레이션 관리 필요
- 테스트 환경 생성 및 데이터 관리의 복잡성 증가
- 개발자 시간의 30% 이상이 DB 관리에 소요
2. AI 기반 DB 생성 프로세스
- ER 다이어그램 또는 PNG 파일 기반 자동 스키마 생성
- GitHub Copilot을 활용한 편리한 API 자동 생성
- GibsonAI MCP 서버를 통해 실시간 REST API 제공
3. GibsonAI CLI 설정 절차
uvx
CLI 설치 및 GibsonAI 계정 로그인.vscode/mcp.json
파일 생성으로 서버 구성- VS Code 내 GitHub Copilot Agent 모드로 툴 실행
4. 자동 생성 결과 확인
- GibsonAI 대시보드에서 테이블, 컬럼, 관계 시각화
- 자연어 프롬프트로 스키마 수정 가능 (예: "Add user authentication table")
- Studio에서 SQL 쿼리 직접 실행 및 실시간 ER 다이어그램 업데이트
결론
- GibsonAI MCP 서버와 GitHub Copilot Agent를 활용하면 ER 다이어그램에서 DB 생성까지 5분 이내 완료 가능
- CRUD API 자동 생성으로 개발 시간 70% 이상 절약
uvx
CLI 명령어를 통해 빠른 배포 환경 구축 권장