Databricks MCP용 AI 에이전트
AI 에이전트가 Model Context Protocol(MCP) 서버를 활용해 Databricks 환경을 자율적으로 탐색·이해·질의할 수 있도록 지원합니다. Unity Catalog의 포괄적 메타데이터와 고급 계보 추적, 코드 수준 분석을 통해 정밀한 SQL을 생성하고, 수동 개입 없이 데이터 생태계에서 인사이트를 도출하세요.
자율 데이터 탐색 및 계보 분석
AI 에이전트가 Databricks Unity Catalog를 독립적으로 탐색하여 카탈로그, 스키마, 테이블, 컬럼 메타데이터를 파악합니다. MCP 서버는 컨텍스트 수집, 코드·노트북·잡 의존성까지 아우르는 심층 계보 분석, 그리고 정밀하고 준수하는 SQL 생성을 위한 인사이트를 제공합니다.
- 포괄적 카탈로그 네비게이션.
- 에이전트가 Unity Catalog, 스키마, 테이블, 컬럼을 나열·설명하며, 쿼리 작성을 위한 모든 메타데이터를 파악할 수 있습니다.
- 자동 계보 추적.
- 테이블, 노트북, 잡의 의존성을 추적하여 완전한 영향 분석과 강력한 데이터 거버넌스를 실현합니다.
- 코드 수준 탐색.
- AI 에이전트가 데이터 변환 및 품질 점검을 담당하는 실제 코드와 비즈니스 로직을 식별·분석할 수 있습니다.
- 의미 기반 메타데이터 접근.
- 카탈로그, 스키마, 테이블, 컬럼 등 모든 레벨에서 상세 설명을 활용해 더 많은 맥락·명확성·정확성을 확보합니다.
지능형 SQL 쿼리 생성
Databricks 메타데이터를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 만들어보세요. 데이터 구조와 관계에 대한 풍부한 맥락을 바탕으로 AI 에이전트가 정확하고 의미론적으로 올바른 SQL을 생성하여 오류를 줄이고 분석을 가속화합니다. 모든 쿼리는 데이터 거버넌스와 권한을 준수합니다.
- SQL 쿼리 실행.
- 에이전트가 Databricks SDK를 활용해 임의의 SQL을 실행할 수 있어, 필요한 데이터 조회와 분석에 적합합니다.
- LLM 최적화 출력.
- 모든 설명 도구는 LLM 파싱 및 컨텍스트 수집에 최적화된 Markdown 형식으로 결과를 반환합니다.
- 권한 인지형 운영.
- 모든 쿼리 및 탐색은 Databricks Unity Catalog와 SQL Warehouse 권한을 준수하여 안전하게 데이터에 접근합니다.
AI 기반 메타데이터 관리의 운영 자동화
메타데이터를 코드처럼 통합 관리하여 데이터 워크플로우를 가속화하세요. Terraform을 통해 Unity Catalog 자산을 관리·자동화·감사하고, 프로덕션 AI 워크플로우에 안전하고 확장 가능한 접근 권한을 제공합니다. Cursor, Agent Composer 등과의 매끄러운 통합과 준수·감사성을 보장합니다.
- 안전하고 감사 가능한 접근.
- 세분화된 권한과 토큰 기반 접근 제어로 안전하고 준수하는 운영, 그리고 손쉬운 감사 추적을 실현합니다.
- 코드형 인프라.
- Terraform을 활용하여 Unity Catalog 자산과 메타데이터를 일관되고 버전 관리되는 방식으로 프로그래밍하게 관리합니다.
MCP 통합
사용 가능한 Databricks MCP 통합 도구
다음 도구들은 Databricks MCP 통합의 일부로 제공됩니다:
- list_uc_catalogs
데이터 소스 탐색을 위해 이름, 설명, 유형과 함께 사용 가능한 모든 Unity Catalog를 나열합니다.
- describe_uc_catalog
특정 Unity Catalog의 요약 정보를 제공하며, 모든 스키마의 이름과 설명을 나열합니다.
- describe_uc_schema
스키마에 대한 상세 정보를 제공하며, 해당 테이블과(선택적으로) 컬럼 정보를 포함합니다.
- describe_uc_table
Unity Catalog 테이블의 구조 및 계보 정보를 포함한 종합적인 설명을 제공합니다.
- execute_sql_query
Databricks SQL 창고에 SQL 쿼리를 실행하고, 형식화된 결과를 반환합니다.
AI 기반 데이터 탐색의 힘을 경험하세요
LLM 에이전트와 함께 Databricks Unity Catalog 메타데이터를 활용하여 더 똑똑하고 자율적인 데이터 탐색과 쿼리 생성을 실현하세요. 데이터 계보 분석과 코드 탐색을 통해 문서화된 자산의 가치를 극대화할 수 있습니다.
Databricks란?
Databricks는 Apache Spark의 창립자들이 2013년에 설립한 세계적인 데이터·분석·인공지능(AI) 기업입니다. 이 회사는 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 머신러닝, 분석을 하나의 통합 플랫폼에서 제공하여 조직이 데이터를 원활하게 통합·처리·활용할 수 있도록 지원합니다. Databricks는 전 세계 10,000개 이상의 조직(포춘 500대 기업 포함)이 방대한 데이터를 관리하고 ETL 프로세스를 간소화하며, AI 솔루션의 개발과 배포 속도를 높이도록 돕고 있습니다. 데이터 엔지니어, 사이언티스트, 비즈니스 분석가 간의 협업 공간을 제공해 데이터 기반 의사결정에서 혁신과 효율성을 주도하는 것으로 잘 알려져 있습니다.
주요 기능
Databricks로 할 수 있는 일
Databricks를 통해 사용자는 통합 데이터 분석의 힘을 활용하고, AI 및 머신러닝 프로젝트의 원활한 협업과 빠른 확장을 실현할 수 있습니다. 이 플랫폼은 대규모 데이터셋의 통합·처리, 머신러닝 모델의 구축 및 배포, 실질적인 인사이트 도출을 안전하고 협업적인 환경에서 가능하게 합니다.
- 통합 분석
- ETL, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 분석을 하나의 플랫폼에서 통합
- 협업 공간
- 데이터 엔지니어, 사이언티스트, 분석가가 노트북과 도구를 공유하며 협력
- 확장형 머신러닝
- 산업 표준 프레임워크로 대규모 머신러닝 모델 구축·학습·배포
- 데이터 웨어하우징
- 강력한 데이터 관리로 데이터 웨어하우징 단순화 및 실시간 분석
- 엔드투엔드 보안
- 민감한 데이터 워크플로우에 대한 엔터프라이즈급 보안·거버넌스·컴플라이언스 보장
AI 에이전트가 Databricks에서 얻는 이점
AI 에이전트는 Databricks를 활용해 데이터 처리, 모델 학습, 실시간 분석을 자동화·가속화할 수 있습니다. Databricks와의 통합을 통해 AI 에이전트는 확장 가능한 컴퓨팅 리소스, 협업 도구, 풍부한 데이터 파이프라인에 접근하여 인사이트 생성, 의사결정 자동화, 역동적인 비즈니스 환경에서 실질적인 성과를 창출할 수 있습니다.