MCP 데이터베이스 서버

“MCP 데이터베이스 서버” MCP 서버는 무엇을 하나요?

MCP 데이터베이스 서버는 AI 어시스턴트와 Claude와 같은 개발 도구에 원활한 데이터베이스 접근 기능을 제공하도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL 등 다양한 인기 데이터베이스 시스템과의 안전하고 프로그래밍 방식의 연결을 지원합니다. MCP 데이터베이스 서버는 AI 기반 에이전트와 외부 데이터베이스 사이의 브리지 역할을 하여, 개발자가 워크플로우나 자동화 파이프라인 내에서 데이터베이스 질의, 콘텐츠 관리, 구조화된 데이터와의 직접 상호작용을 수행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 레코드 질의나 테이블 업데이트와 같은 일상적인 작업을 효율적이고 일관되게 실행할 수 있어, 컨텍스트 인식 AI 애플리케이션 구축 능력을 향상시킵니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

공개된 문서나 코드베이스에 명시적인 MCP “리소스"는 없습니다.

도구 목록

문서나 서버 파일 인덱스에 직접적인 MCP “도구” 목록이 제공되지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리
  AI 어시스턴트나 스크립트가 SQLite, SQL Server, PostgreSQL, MySQL 등 다양한 데이터베이스에 안전하게 연결 및 관리할 수 있도록 지원하며, 질의, 업데이트, 스키마 탐색 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 분석 및 리포팅
  자동화된 데이터 조회 및 집계를 통해 리포트 목적의 데이터 수집이 가능하며, 여러 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 질문을 하고 구조화된 응답을 받을 수 있습니다.

• 자동화 통합
  특정 트리거 발생 시 레코드 업데이트, 데이터베이스 변경 기반 알림 생성 등 실시간 데이터베이스 접근이 필요한 워크플로우 자동화 시스템의 백엔드로 활용할 수 있습니다.

• 애플리케이션 개발 지원
  동적으로 엔터프라이즈 또는 로컬 데이터베이스에 읽기/쓰기 접근이 필요한 AI 기반 애플리케이션 개발을 위한 백엔드 연결을 제공합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. MCP 데이터베이스 서버를 전역으로 설치합니다:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 여세요.
4. MCP 데이터베이스 서버 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. MCP 대시보드에서 연결을 확인하세요.

API 키 보안
민감한 자격 증명은 환경 변수로 저장하세요:

{
  "env": {
    "DB_PASSWORD": "your_password"
  },
  "inputs": {
    "password": "${DB_PASSWORD}"
  }
}

Claude

1. Node.js가 없다면 설치하세요.
2. MCP 데이터베이스 서버를 전역으로 설치합니다:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Claude의 MCP 설정 파일에 다음을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하고 MCP 서버가 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안
자격 증명을 환경 변수로 설정하고 설정에서 참조하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 실행:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. Cursor의 cursor.config.json에 다음을 포함하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요. 서버 등록이 성공했는지 확인하세요.

API 키 보안
다른 예시와 같이 환경 변수를 활용하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 서버를 전역으로 설치합니다:

   npm install -g @executeautomation/database-server@latest
   

3. cline.config.json을 업데이트하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "database-server": {
         "command": "database-server",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하고 MCP 데이터베이스 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안
위 예시처럼 환경 변수를 통해 자격 증명을 참조하세요.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

{
  "database-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성 후 AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 사용하며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “database-server"를 실제 MCP 서버명으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

공개된 정보를 바탕으로, MCP 데이터베이스 서버는 강력한 데이터베이스 연결을 중점적으로 제공하며 표준 설치 절차는 잘 안내되어 있지만, 공식 저장소에 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 별도의 MCP 문서화는 부족합니다.

의견

이 MCP는 AI 워크플로우용 데이터베이스 통합에 견고함을 제공하며 설치 및 사용법 문서도 잘 갖춰져 있습니다. 그러나 명시적인 MCP 프롬프트, 리소스, 도구 정의가 없어, MCP 기반 환경에서의 활용성과 상호운용성을 극대화하는 데는 아쉬움이 있습니다.

MCP 점수

평가:
위 두 표를 기반으로, 이 MCP는 5/10 점을 받습니다. 신뢰할 수 있고 오픈 소스이며, 명확한 설치 안내와 의미 있는 활용 사례를 제공하지만, 활용성과 상호운용성을 크게 높일 수 있는 명시적인 MCP 프롬프트, 리소스, 도구 정의가 부족합니다.