
MCP 서버용 AI 에이전트
KurrentDB의 MCP 서버와 FlowHunt의 AI 에이전트를 통합하여 원활하고 확장 가능한 실시간 데이터 동기화와 효율적인 데이터베이스 오케스트레이션을 구현하세요. 자동화된 데이터 관리, 실시간 이벤트 스트리밍, 분산 시스템을 위한 강력한 변경 전파로 워크플로우를 강화합니다.

실시간 데이터 동기화
KurrentDB의 MCP 서버와 FlowHunt AI를 활용해 분산 시스템 간 실시간 데이터 전송을 자동화하세요. 수동 동기화 작업을 없애고 오류를 줄이며, 마이크로서비스 아키텍처 전반에 걸쳐 최신 정보를 유지할 수 있습니다.
- 실시간 데이터 전파.
- 분산 데이터베이스 전반에 걸친 변경 사항을 실시간으로 자동 전파합니다.
- 이벤트 기반 아키텍처.
- 실시간 데이터베이스 이벤트에 기반하여 워크플로우를 반응형으로 트리거하세요.
- 확장 가능한 클라우드 동기화.
- 클라우드 네이티브 환경 전반에서 데이터를 효율적으로 동기화합니다.
- 데이터 무결성 보장.
- 강력한 변경 추적으로 데이터의 일관성과 신뢰성을 확보합니다.

자동화된 데이터베이스 오케스트레이션
FlowHunt AI가 KurrentDB MCP 서버 클러스터를 관리하고, 자동 확장과 상태 모니터링, 지능형 오케스트레이션과 알림으로 운영 부담을 줄여줍니다.
- 클러스터 관리.
- KurrentDB MCP 클러스터의 배포 및 확장을 자동화합니다.
- 사전 예방적 모니터링.
- 시스템 상태와 성능에 대한 실시간 알림을 받아보세요.
- 분석 통합.
- 동기화 이벤트와 데이터베이스 성능에 대한 통합 분석으로 인사이트를 얻으세요.

안전하고 신뢰할 수 있으며 유연한 구조
엔터프라이즈급 보안, 유연한 구성 옵션, 강력한 신뢰성으로 데이터를 보호하세요. FlowHunt AI는 KurrentDB MCP 서버 통합이 가장 까다로운 요구사항도 충족할 수 있도록 보장합니다.
- 엔터프라이즈 보안.
- 암호화된 데이터 전송과 고급 접근 제어로 안전하게 보호하세요.
- 유연한 구성.
- 독자적인 인프라 요구에 맞춰 통합 설정을 사용자화하세요.
- 고가용성.
- 미션 크리티컬 워크로드를 위한 강력한 장애 조치와 이중화에 의존하세요.
FlowHunt의 실제 활용을 만나보세요
맞춤형 데모를 예약하거나 FlowHunt를 무료로 체험해 보시고, 챗봇이 어떻게 고객 경험을 향상시킬 수 있는지 확인해보세요.

Kurrent란 무엇인가
Kurrent는 비즈니스에 중요한 데이터를 실시간으로 스트리밍하며, 과거 맥락까지 제공하는 최첨단 이벤트 네이티브 데이터 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 현대 소프트웨어와 이벤트 기반 아키텍처를 위해 정교하게 설계되어, 데이터의 수집, 처리, 전달을 원활하게 지원합니다. Kurrent는 데이터 모델링을 단순화하고, 확장성을 높이며, 실시간 및 이력 데이터가 모두 필요한 데이터 집약적·반응형 시스템 구축을 지원합니다. 혁신적인 접근 방식으로 Kurrent는 기업이 분석, 자동화, 실시간 의사결정에서 새로운 역량을 발휘하도록 돕습니다.
주요 기능
Kurrent로 할 수 있는 일
Kurrent는 개발자와 조직이 강력한 실시간, 이벤트 기반 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다. 고속 데이터 스트림의 수집, 저장, 처리를 위한 강력한 도구를 제공하여 현대적인 분석, 모니터링, 자동화에 이상적입니다. 이벤트 네이티브 설계로 데이터 모델링이 단순화되고, 확장성이 향상되며, 현재와 이력 데이터 모두에 대해 즉각적으로 대응할 수 있습니다.
- 실시간 분석
- 데이터 스트림을 즉시 분석 및 시각화하여 인사이트를 도출합니다.
- 이벤트 소싱
- 이벤트 로그 재생, 감사를 통한 애플리케이션 상태 복원 및 추적이 가능합니다.
- 데이터 동기화
- 마이크로서비스, 데이터베이스, 외부 시스템 간 데이터를 원활하게 동기화합니다.
- 자동화 트리거
- 복잡한 이벤트 감지 및 처리를 기반으로 자동화된 워크플로우를 실행합니다.
- 이력 데이터 맥락
- 실시간 스트림과 이력 데이터를 함께 활용하여 포괄적 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다.

AI 에이전트가 Kurrent에서 얻는 이점
AI 에이전트는 Kurrent의 실시간 데이터 스트림과 이벤트 소싱 기능을 활용하여 더 빠르고 정확하게 변화에 대응하고, 현재 및 과거 데이터를 통해 지속적으로 학습할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 집약적 상황에서도 더 정확한 예측, 동적 자동화, 맞춤화된 사용자 경험을 제공합니다.