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MCP 안내서

Model Context Protocol (MCP)는 Anthropic에서 개발한 표준으로, AI 어시스턴트가 외부 시스템과 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 이 프로토콜을 사용하면 AI 어시스턴트가 데이터 소스, API, 데이터베이스 등과 안전하고 표준화된 방식으로 연결할 수 있습니다.

MCP는 AI 모델과 다양한 서비스 간의 범용 인터페이스를 제공하여, 각 통합마다 개별적인 도구를 별도로 구현할 필요가 없게 합니다. AI 시스템을 위해 특별히 설계된 범용 API 표준이라고 이해할 수 있습니다.

MCP의 핵심 장점은 AI 라이브러리가 이 프로토콜에 대한 지원만 한 번 구현하면 된다는 점입니다. 그 이후에는 MCP와 호환되는 모든 서비스를 즉시 사용할 수 있게 되어, AI 라이브러리 유지 관리자의 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

MCP의 아키텍처는 무엇인가요?

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다:

  • Claude Desktop, Cursor, VS Code와 같은 클라이언트는 MCP 서버에 연결을 생성합니다. awesome-mcp-clients GitHub 저장소에서 다양한 클라이언트를 확인할 수 있습니다.
  • 서버는 표준화된 인터페이스를 통해 도구와 기능을 제공합니다. awesome-mcp-servers GitHub 저장소에서 다양한 서버를 확인할 수 있습니다.
  • 그런 다음 AI 모델은 필요한 경우 이러한 도구를 사용해 외부 데이터와 기능에 접근할 수 있습니다.

아키텍처를 보여 주는 다이어그램은 아래와 같습니다:

MCP overview

ClickHouse에 MCP 서버가 있습니까?

예, 있습니다. ClickHouse MCP Server는 다음과 같은 도구를 제공합니다:

  • run_select_query - ClickHouse 클러스터에서 SQL 쿼리를 실행합니다.
  • list_databases - ClickHouse 클러스터의 모든 데이터베이스를 나열합니다.
  • list_tables - 데이터베이스의 모든 테이블을 나열합니다.

ClickHouse Cloud에서 원격 MCP 서버를 사용하려는 경우, "Cloud의 원격 MCP 서버" 페이지를 참고하십시오.

에이전트 스킬

ClickHouse Agent Skills 리포지토리는 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Copilot 등)를 도메인 특화 전문성으로 확장하는 패키지화된 지침을 제공합니다. 이 리포지토리는 ClickHouse 데이터베이스용 스킬을 제공하며, 스키마 설계, 쿼리 최적화, 데이터 수집 패턴을 다룹니다.

ClickHouse MCP 서버 사용 가이드

다음은 ClickHouse MCP 서버 사용 방법을 안내하는 가이드입니다.

페이지설명
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