Vertica MCP 서버

“Vertica” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Vertica MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Vertica(OpenText Vertica) 데이터베이스 시스템 간의 원활한 통합을 위해 설계되었습니다. 이 서버는 브릿지 역할을 하며, AI 클라이언트가 복잡한 데이터베이스 작업을 실행하고, 스키마를 관리하며, 대용량 데이터셋과 효율적으로 상호작용할 수 있게 합니다. 커넥션 풀링, SSL/TLS 보안, 세밀한 권한 제어와 같은 기능을 갖추고 있어 SQL 쿼리 실행, 쿼리 결과 배치 스트리밍, 데이터베이스 스키마 검사, 인덱스 및 뷰 관리 등 다양한 작업을 지원합니다. 이 서버는 엔터프라이즈급 Vertica 데이터베이스와 AI 도구를 연동해야 하는 개발자 및 데이터 엔지니어의 워크플로우를 크게 단순화하며, 자동화 데이터 분석, 리포팅, 실시간 데이터 처리와 같은 활용 사례를 지원합니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 문서에는 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 문서화된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• execute_query
  모든 SQL 작업을 지원하는 SQL 쿼리 실행

• stream_query
  대용량 쿼리 결과를 배치 단위로 스트리밍하며, 효율적인 데이터 처리를 위해 배치 크기를 설정 가능

• copy_data
  Vertica의 COPY 명령을 사용한 대량 데이터 적재, 대규모 데이터셋에 적합

• get_table_structure
  컬럼 정보와 제약 조건을 포함한 상세 테이블 구조 조회

• list_indexes
  지정 테이블의 모든 인덱스, 인덱스 유형, 고유성, 관련 컬럼을 목록화

• list_views
  스키마 내 모든 뷰와 그 정의를 목록화

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 쿼리 자동화
  AI 에이전트가 Vertica 데이터베이스에서 복잡한 SQL 쿼리를 실행하여 데이터 조회 및 리포트 생성을 자동화합니다.

• 대용량 데이터 적재
  COPY 명령을 통해 대용량 데이터셋을 Vertica에 효율적으로 적재하여 빅데이터 워크플로우 및 ETL 처리에 활용합니다.

• 스키마 및 구조 검사
  개발자가 테이블 구조, 인덱스, 뷰를 자동으로 검사하여 데이터베이스 스키마를 파악하고 문서화합니다.

• 실시간 데이터 스트리밍
  대용량 쿼리 결과를 관리 가능한 배치로 스트리밍하여 확장성 있는 분석 및 실시간 모니터링 대시보드를 지원합니다.

• 보안 및 권한 기반 접근
  민감한 데이터 작업을 위한 세밀한 작업 및 스키마 수준 권한을 적용하여 엔터프라이즈 환경에서의 컴플라이언스와 보안을 보장합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 uvx 런타임이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 찾으세요.
3. 아래 JSON 스니펫으로 Vertica MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "vertica": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "mcp-vertica",
           "--host=localhost",
           "--db-port=5433",
           "--database=VMart",
           "--user=dbadmin",
           "--password=",
           "--connection-limit=10"
         ]
       }
     }
   }
   

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 인터페이스에서 서버 연결을 확인하세요.

API 키 보안(환경 변수)

{
  "mcpServers": {
    "vertica": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-vertica"],
      "env": {
        "VERTICA_HOST": "localhost",
        "VERTICA_PORT": 5433,
        "VERTICA_DATABASE": "VMart",
        "VERTICA_USER": "dbadmin",
        "VERTICA_PASSWORD": "",
        "VERTICA_CONNECTION_LIMIT": 10,
        "VERTICA_SSL": false,
        "VERTICA_SSL_REJECT_UNAUTHORIZED": true
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js와 uvx를 설치하세요.
2. Claude 구성 파일을 여세요.
3. 위와 같이 Vertica MCP 서버를 추가하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude UI에서 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

Cursor

1. 필요한 의존성(Node.js, uvx)을 설치하세요.
2. Cursor의 구성 파일을 수정하세요.
3. Vertica MCP 서버 구성 JSON을 삽입하세요.
4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 대시보드에서 연결 상태를 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 uvx로 환경을 준비하세요.
2. Cline MCP 구성을 접근하세요.
3. JSON 예시대로 Vertica MCP 서버 블록을 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cline 내에서 연결을 검증하세요.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 열고, 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "vertica": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면, AI 에이전트는 이제 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “vertica"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

Vertica를 위한 견고하고 집중된 MCP 서버로, 데이터베이스 작업을 위한 강력한 도구를 제공하지만 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스 정의, 루트 경계, 샘플링 지원은 부족합니다. 보안 및 설치 문서화는 우수합니다. 평점: 6/10.

MCP 점수