YugabyteDB MCP 서버

“YugabyteDB” MCP 서버가 하는 일

YugabyteDB MCP 서버는 대형 언어 모델과 AI 어시스턴트가 YugabyteDB 데이터베이스와 직접 상호작용할 수 있도록 설계된 Model Context Protocol(MCP) 구현체입니다. AI 클라이언트와 데이터베이스 사이의 브릿지 역할을 하며, 데이터베이스 테이블 목록 조회, 스키마 세부정보 확인, 읽기 전용 SQL 쿼리 실행 등의 작업을 표준 MCP 인터페이스를 통해 수행할 수 있게 합니다. 이를 통해 AI 기반 도구와 에이전트가 YugabyteDB의 구조화된 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있어, 데이터 탐색, 감사, 개발 파이프라인 통합 등의 개발자 워크플로우가 크게 향상됩니다. 서버는 Claude Desktop, Cursor, Windsurf Editor 등 다양한 MCP 클라이언트와 호환되며, 손쉬운 배포와 안전한 운영을 위해 설계되었습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적 MCP 리소스가 나열되어 있지 않습니다.

도구 목록

• summarize_database
  YugabyteDB 데이터베이스의 모든 테이블(스키마와 행 개수 포함)을 나열합니다. 이 도구는 LLM과 사용자가 데이터베이스 구조와 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다.

• run_read_only_query
  연결된 YugabyteDB 인스턴스에서 사용자가 지정한 읽기 전용 SQL 쿼리를 실행하고, 결과를 JSON으로 반환합니다. 이 도구는 데이터베이스를 수정할 위험 없이 안전하게 데이터를 탐색하고 조회할 수 있게 해줍니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 탐색
  개발자와 AI 에이전트가 모든 테이블과 스키마를 조회하여, 대규모 YugabyteDB 배포의 구조와 내용을 쉽게 파악할 수 있습니다.

• 데이터 감사
  읽기 전용 쿼리를 실행해 테이블 전반의 데이터를 감사하고, 이상을 확인하거나 비즈니스 로직을 검증할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터가 변경될 위험이 없습니다.

• AI 어시스턴트와 통합
  YugabyteDB를 AI 기반 어시스턴트(예: Claude, Cursor)와 연결하여 대화형 쿼리 및 지능형 데이터 탐색이 가능합니다.

• 빠른 프로토타이핑 및 개발
  개발자가 스키마 설계, 테스트, 디버깅 과정에서 데이터베이스 내용을 빠르고 인터랙티브하게 탐색할 수 있습니다.

• 안전한 데이터 공유
  외부 협업자나 도구가 MCP를 통해 안전하게 데이터를 쿼리할 수 있게 하여 직접적인 데이터베이스 접근이나 데이터 변조 위험 없이 사용할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Windsurf Editor를 설치합니다.
2. Windsurf > Settings > Windsurf Settings > Cascade > Model Context Protocol (MCP) Servers > Add server > Add custom server로 이동합니다.
3. 아래의 JSON 예시와 같이 설정을 추가합니다.
4. 저장 후 새로고침합니다.

JSON 설정 예시

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 설정 편집: Claude → Settings → Developer → Edit Config.
2. mcpServers 아래에 설정을 추가합니다.
3. env 필드에 자신의 YugabyteDB URL을 입력합니다.
4. Claude Desktop을 재시작합니다.

JSON 설정 예시

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Cursor를 설치합니다.
2. Cursor > Settings > Cursor Settings > MCP > Add a new global MCP server로 이동합니다.
3. 위와 같이 설정을 추가합니다.
4. 설정을 저장합니다.
5. 서버가 활성화되었는지 새로고침합니다.

JSON 설정 예시

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/cloned/yugabytedb-mcp-server/",
        "run",
        "src/server.py"
      ],
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

Cline

저장소에 Cline에 대한 설정 안내가 제공되어 있지 않습니다.

API 키 보안

데이터베이스 자격 증명은 환경 변수를 사용해 안전하게 관리할 것을 권장합니다. 설정 JSON의 env 섹션에서 YUGABYTEDB_URL을 구성할 수 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "yugabytedb-mcp": {
      "env": {
        "YUGABYTEDB_URL": "dbname=database_name host=hostname port=5433 user=username password=password"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결합니다:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서, 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

{
  "yugabytedb-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 해당 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “yugabytedb-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 바꿔주세요.

개요

의견

YugabyteDB MCP 서버는 데이터베이스 접근에 특화된 실용적인 MCP 구현체로, 명확한 문서와 강력한 보안 가이드를 제공합니다. 다만 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스 정의, Sampling이나 Roots와 같은 고급 MCP 기능은 미지원입니다. 주요 강점은 AI 클라이언트를 통한 데이터베이스 탐색과 안전한 쿼리 제공입니다.

MCP 점수

평가:
설정 및 도구 문서화가 명확하고 충실하나, 프롬프트 템플릿/리소스 정의/고급 기능이 부족하여, 이 MCP 서버는 실용적이고 집중된 데이터베이스 활용에 6/10 점수를 부여합니다. MCP 기능 지원 폭은 제한적입니다.