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MCP 서버를 통한 데이터베이스와 AI 통합

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

AI 및 데이터베이스 통합을 위한 개발자 (중간 난이도)

핵심 요약

  • MCP 프로토콜은 AI 모델과 외부 데이터 소스(예: 데이터베이스, API) 간 통합을 표준화한 Model Context Protocol
  • Python 기반 MCP 서버 구축anthropic-mcp-server SDK 사용, MCPServer 클래스를 통해 라우트 정의
  • PostgreSQL 통합claude mcp add 명령어로 연결, Claude를 통해 SQL 쿼리 자동 생성 및 실행 가능
  • 보안 강화를 위해 read-only 접근, 암호 저장, 로깅 및 정기 업데이트 권장

섹션별 세부 요약

1. MCP 프로토콜 개요

  • MCP는 AI 모델(예: Claude)과 외부 시스템(데이터베이스, API) 간 표준화된 커뮤니케이션 프로토콜
  • MCP 서버는 AI 모델이 외부 데이터에 접근할 수 있도록 보안된 브리지 역할 수행
  • 예: 스트리밍 플랫폼에서 사용자 검색 쿼리 최적화 시 데이터베이스 메타데이터를 AI에 제공

2. Python 기반 MCP 서버 구축 단계

  • Python 3.7+ 및 pip 설치 필수
  • pip install anthropic-mcp-server 명령어로 SDK 설치
  • MCPServer 클래스를 상속한 SimpleRouteHandler 정의, /simple-context 라우트 설정
  • python simple_mcp_server.py 실행 후 http://localhost:8000에서 테스트 가능

3. PostgreSQL 통합 방법

  • claude mcp add postgres-server 명령어로 연결, 연결 문자열(postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb) 설정
  • Claude에서 "Describe the schema of our users table."과 같은 자연어 쿼리 입력 시 자동으로 SQL 생성 및 실행
  • PostgreSQL MCP 서버는 read-only 접근만 허용

4. 커스텀 MCP 서버 개발

  • MCP 서버 SDK를 사용해 데이터베이스 연결 로직 구현, MCP 스펙 준수 필요
  • 특정 쿼리(예: 사용자 데이터 조회)를 처리하는 라우트 정의
  • 인증/인가 기능 구현을 통해 보안 강화

5. 보안 및 운영 고려사항

  • read-only 접근 권한 부여로 데이터 손상 방지
  • 환경 변수 또는 보안 저장소를 통해 데이터베이스 암호 저장
  • 로깅 및 모니터링으로 비정상적인 접근 감지
  • 정기적인 업데이트로 취약점 방지

결론

  • MCP 서버 구축 시 read-only 접근, 암호 보안, 로깅을 필수적으로 적용해야 하며, PostgreSQL 통합 시 claude mcp add 명령어 사용을 권장합니다.