OceanBase MCP 서버

“OceanBase” MCP 서버는 무엇을 하나요?

OceanBase MCP 서버는 OceanBase 데이터베이스와의 안전하고 구조화된 상호작용을 돕기 위해 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. AI 어시스턴트와 OceanBase 데이터베이스 사이의 브릿지 역할을 하며, 테이블 목록 조회, 데이터 읽기, SQL 쿼리 실행 등의 작업을 제어된 환경에서 가능하게 합니다. 이 서버는 세분화된 접근 제어와 종합적인 로깅을 제공하여 데이터베이스 탐색과 분석의 안전성과 효율성을 높입니다. 개발자는 이 MCP 서버를 활용해 실시간 데이터베이스 작업을 AI 워크플로우에 통합함으로써, 보안이나 데이터 무결성을 해치지 않으면서 동적으로 데이터를 조회하고 조작할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

• OceanBase 테이블 목록
  연결된 OceanBase 데이터베이스에서 사용 가능한 테이블을 리소스로 제공합니다.
• 테이블 내용
  클라이언트가 특정 테이블에 포함된 데이터를 읽을 수 있도록 합니다.
• SQL 쿼리 결과
  OceanBase 데이터베이스에서 SQL 쿼리를 실행한 결과를 제공합니다.

도구 목록

• 테이블 목록 조회
  OceanBase 데이터베이스 내 모든 테이블의 목록을 클라이언트가 조회할 수 있습니다.
• 테이블 읽기
  특정 테이블의 내용을 읽을 수 있습니다.
• SQL 쿼리 실행
  적절한 에러 처리를 포함하여 임의의 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 데이터베이스 관리
  OceanBase 데이터베이스의 테이블을 안전하게 조회 및 탐색하여, 관리 효율성을 높이고 위험을 줄입니다.
• 데이터 분석
  AI 어시스턴트가 데이터베이스에서 직접 데이터를 추출, 분석하여 인사이트를 생성할 수 있습니다.
• 자동 리포팅
  AI 기반 워크플로우를 통해 데이터베이스 쿼리 및 집계를 자동화하여 리포트를 생성합니다.
• 안전한 쿼리 실행
  개발자와 AI 에이전트가 제어되고 로깅된 안전한 환경에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.
• 컴플라이언스 감사
  모든 데이터베이스 작업이 로깅되어, 추적성과 컴플라이언스 요건을 충족합니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 전용 설정 방법은 제공되지 않습니다.

Claude

1. 의존성 설치
   Python과 pip가 설치되어 있는지 확인 후 패키지를 설치합니다:

   pip install oceanbase-mcp-server
   

2. 환경 변수 설정
   OceanBase 자격 증명을 환경 변수에 등록합니다.
3. claude_desktop_config.json 위치 확인
   Claude Desktop 설정 파일을 찾아 엽니다.
4. OceanBase MCP 서버 추가
   "mcpServers" 아래에 다음 코드를 추가합니다:

   {
     "oceanbase": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "path/to/oceanbase_mcp_server",
         "run",
         "oceanbase_mcp_server"
       ],
       "env": {
         "OB_HOST": "localhost",
         "OB_PORT": "2881",
         "OB_USER": "your_username",
         "OB_PASSWORD": "your_password",
         "OB_DATABASE": "your_database"
       }
     }
   }
   

5. 저장 및 Claude Desktop 재시작
   저장 후 재시작하면 MCP 서버 연결이 활성화됩니다.

Cursor

저장소에 Cursor 전용 설정 방법은 제공되지 않습니다.

Cline

저장소에 Cline 전용 설정 방법은 제공되지 않습니다.

API 키 보안

모든 민감한 자격 증명은 환경 변수로 관리하는 것이 권장됩니다. 예시:

"env": {
  "OB_HOST": "localhost",
  "OB_PORT": "2881",
  "OB_USER": "your_username",
  "OB_PASSWORD": "your_password",
  "OB_DATABASE": "your_database"
}

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{ “oceanbase”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 리소스에 접근할 수 있습니다. “oceanbase"는 실제 MCP 서버 인스턴스 명칭으로 변경하고, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 교체해야 합니다.

개요

제공된 정보를 종합하면, OceanBase MCP 서버는 명확한 데이터베이스 도구와 리소스, 안전한 구성 가이드, Claude용 기본 플랫폼 통합을 갖추고 있습니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 샘플링, 다양한 플랫폼별 설정 안내가 부족합니다. 오픈 소스 라이선스와 로깅 기능은 강점이나, 범위가 다소 제한적이고 포괄적이지는 않습니다.

의견

이 MCP 서버는 AI 워크플로우에서 안전한 OceanBase 데이터베이스 접근에 매우 견고하지만, 프롬프트/워크플로우 템플릿과 다양한 플랫폼 통합 문서가 부족한 점은 한계입니다. 명확성과 보안 측면에서는 높은 평가를 받을 수 있으나, 문서 및 기능 확장이 더해지면 더욱 유용할 것입니다.

MCP 점수