GitHub용 호스팅 MCP 서버
GitHub MCP 서버는 AI 도구와 GitHub 간의 원활한 통합을 가능하게 하여, AI 어시스턴트에서 리포지토리, 이슈, 풀 리퀘스트를 직접 관리하는 자동화된 워크플로우를 제공합니다. FlowHunt 사용자는 이 통합을 통해 개발 업무를 자동화하고 AI 워크플로우를 실시간 GitH...
4 분 읽기
AI
GitHub
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기능
FlowHunt를 사용하여 MCP 서버 호스팅하기
FlowHunt의 플랫폼을 통해 사용자는 MCP 서버의 일반적인 번거로움 없이 모든 서비스를 위한 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. 모든 서비스를 위한 MCP 서버를 호스팅하고, 워크플로를 자동화하며, 몇 초 만에 엔터프라이즈 데이터와 연결하세요.
- 시각적으로 AI 에이전트 구축
- MCP 서버의 복잡성 없이 BigQuery용 AI 에이전트를 구축하세요.
- MCP 서버 호스팅
- 쉬운 통합으로 모든 서비스를 위한 MCP 서버를 호스팅하세요.
- 원클릭 인증
- 안전한 Google 로그인을 사용하여 Google BigQuery에 연결하세요.
- 워크플로 자동화
- SQL 실행 및 데이터 작업 관리를 자동화하세요.
- 성능 분석
- 인사이트를 활용하여 AI 에이전트 성능을 향상시키세요.
BigQuery 환경 설정하기
Google 로그인을 통한 연결
- FlowHunt 액세스: FlowHunt.io 대시보드 에 로그인하세요.
- 통합으로 이동: 왼쪽 사이드바에서 “통합” 섹션을 찾으세요.
- Google BigQuery 선택: BigQuery 통합 옵션을 클릭하세요.
- 인증: “Google로 로그인” 버튼을 클릭하세요.
- Google Cloud 프로젝트와 연결된 Google 계정을 선택하세요.
- FlowHunt가 BigQuery 데이터에 액세스하는 데 필요한 권한을 부여하세요.
💡 참고: Google 로그인을 사용하면 FlowHunt가 기존 Google Cloud IAM 권한을 따르므로 JSON 키를 관리할 필요 없이 안전하고 원활한 연결을 제공합니다.
BigQuery MCP 서버 배포하기
MCP 서버 추가하기
- MCP 서버로 이동: FlowHunt의 “MCP 서버” 탭으로 이동하세요.
- 새 서버 추가: “새 MCP 서버 추가"를 클릭하세요.
- BigQuery 선택: 목록에서 “BigQuery MCP 서버"를 선택하세요.
- 도구 구성: AI 에이전트가 액세스할 특정 도구를 선택하세요.
MCP 통합
다음 도구들은 Google BigQuery MCP 통합의 일부로 제공됩니다:
- bq_execute_query
SQL 쿼리(SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)를 실행합니다. 유효성 검사를 위한 dry_run을 지원합니다.
- bq_list_datasets
Google Cloud 프로젝트에서 사용 가능한 모든 BigQuery 데이터셋을 나열합니다.
- bq_get_dataset_info
위치 및 설명을 포함한 특정 데이터셋의 메타데이터를 가져옵니다.
- bq_list_tables
특정 BigQuery 데이터셋 내의 모든 테이블과 뷰를 나열합니다.
- bq_get_table_info
테이블에 대한 상세한 스키마 정보, 컬럼 타입 및 행 수를 가져옵니다.
- bq_get_projects
Google 계정으로 액세스할 수 있는 모든 Google Cloud 프로젝트를 나열합니다.
MCP 서버를 클라이언트에 연결하기
구성 가져오기
- MCP 탭 액세스: FlowHunt 대시보드의 “MCP” 탭으로 이동하세요.
- 서버 선택: BigQuery MCP 서버를 선택하세요.
- 구성 복사: 로컬 AI 도구 또는 커스텀 애플리케이션을 연결하기 위해 JSON 구성을 복사하세요.
AI 기반 데이터 워크플로 생성하기
사전 구성된 플로우로 빠른 시작
- 템플릿: MCP 서버 설정에서 **“사전 구성된 플로우 생성”**을 클릭하세요.
- 설정: “데이터 분석가 에이전트” 템플릿을 선택하세요.
- 자동화: 이제 에이전트가 스키마를 탐색하고 “지난 30일간 가장 많이 팔린 제품을 보여주세요"와 같은 프롬프트에 답변하기 위해 SQL을 작성할 수 있습니다.
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프롬프트 목록
BigQuery가 활성화된 AI 에이전트로 다음과 같은 실용적인 프롬프트를 시도해보세요:
- 내 프로젝트의 모든 데이터셋 목록을 보여주세요.
- ecommerce 데이터셋의 orders 테이블 스키마는 무엇인가요?
- 2025년 총 수익을 계산하는 쿼리의 드라이 런을 실행하세요.
- sales 테이블에서 총 지출 기준 상위 5명의 고객을 요약하세요.
- 내 프로젝트에 PII 또는 user_data가 이름에 포함된 테이블이 있나요?
결론
FlowHunt.io의 Google BigQuery MCP 서버는 데이터 웨어하우스를 AI를 위한 대화형 리소스로 전환합니다. 간단한 Google 로그인과 강력한 SQL 도구를 통해 보고서를 자동화하고, 스키마를 감사하며, 즉시 인사이트를 생성할 수 있습니다.
시작할 준비가 되셨나요? FlowHunt에서 Google 계정으로 로그인하고 오늘 BigQuery MCP 서버를 배포하세요!
