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설정 & 모범사례 페이지에서 이어지는 내용입니다.

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5. MCP 서버 연동

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5.1 MCP 서버 추가 방법

MCP 서버는 Genie Code가 외부 도구를 호출할 수 있게 해주는 연결 통로입니다. Agent 모드에서만 동작합니다. 설정 경로:
  1. Genie Code 패널 > Settings > MCP servers
  2. “Add MCP server” 클릭
  3. MCP 서버 이름, URL, 인증 정보 입력
  4. 연결 테스트 후 저장
참고 MCP 서버 연동의 상세 설정 방법과 아키텍처는 MCP 연동 페이지에서 자세히 다룹니다. 이 섹션에서는 어떤 서버를 어떻게 조합하면 효과적인지 에 집중합니다.

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5.2 유용한 MCP 서버 조합

단일 MCP 서버도 유용하지만, 여러 서버를 조합 하면 워크플로 자동화의 진정한 가치가 드러납니다. 다음은 역할별로 검증된 조합입니다. 데이터 엔지니어 추천 조합: 이 조합으로 가능한 워크플로 예시: “파이프라인 실패 원인을 분석하고, 수정 코드를 GitHub PR로 올리고, #data-eng 채널에 요약을 공유해줘” 데이터 분석가 추천 조합: ML 엔지니어 추천 조합:

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6. Agent 모드 실전 팁

Agent 모드에서 Genie Code는 단순한 코드 생성기에서 자율적으로 계획하고, 실행하고, 검증하는 AI 에이전트 로 변환됩니다. 이 자율성은 강력하지만, 제대로 다루지 않으면 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

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6.1 컨텍스트 격리 전략

Genie Code의 대화 세션은 컨텍스트 윈도우 를 공유합니다. 하나의 세션에서 여러 작업을 처리하면 이전 작업의 맥락이 새 작업에 영향을 줍니다. 원칙: 하나의 세션 = 하나의 작업 단위
주의 브라우저 탭을 전환하면 Agent 모드가 일시정지 됩니다. 장시간 작업을 실행 중일 때 탭을 떠나면 작업이 중단될 수 있습니다. 또한 브라우저 새로고침 은 현재 세션의 실행 상태를 초기화합니다.

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6.2 권한 관리: “Always Allow” 주의

Agent 모드에서 Genie Code가 도구를 호출하거나 코드를 실행할 때, 사용자에게 승인(Approve) 을 요청합니다. 이때 “Always Allow” 옵션이 표시됩니다. “Always Allow”를 사용해도 되는 경우:
  • 읽기 전용 작업 (테이블 스키마 조회, SELECT 쿼리)
  • sandbox/dev 환경에서의 개발 작업
“Always Allow”를 사용하면 안 되는 경우:
  • 프로덕션 데이터에 대한 쓰기 작업
  • 외부 시스템으로의 데이터 전송 (Slack 메시지, JIRA 티켓 생성)
  • DROP, DELETE, UPDATE 등 파괴적 작업이 포함될 수 있는 경우
주의 “Always Allow”는 편리하지만 안전망을 제거 합니다. Agent가 자율적으로 판단하여 실행하는 작업의 범위가 넓어질수록, 개별 액션 확인이 더 중요해집니다. 특히 프로덕션 환경에서는 매 액션을 직접 확인하는 것을 원칙으로 하세요.

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6.3 작업 정의 방식: 목표 중심 + 제한 설정

Agent 모드에서는 단계별 지시 보다 최종 목표 + 제한 조건 을 주는 것이 더 효과적입니다. Agent가 스스로 최적 경로를 찾도록 하되, 넘지 말아야 할 경계를 명확히 하는 것입니다. 비효과적인 프롬프트 (단계별 지시):
효과적인 프롬프트 (목표 + 제한):
이 접근법이 더 나은 이유는, Agent가 중간 단계에서 최적화할 여지를 갖게 되기 때문입니다. 예를 들어 데이터 크기에 따라 파티셔닝 전략을 자율적으로 결정하거나, 더 효율적인 집계 방식을 선택할 수 있습니다.

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6.4 보안 제한 설정

Agent 모드에서 가장 중요한 것은 위험한 작업을 사전에 차단 하는 것입니다. 프롬프트에 명시적 제한을 포함하세요:
팁 이 보안 규칙들은 User Instructions에 한 번 설정해두면 매 프롬프트에 반복하지 않아도 됩니다. 하지만 특히 민감한 작업에서는 프롬프트에서 한 번 더 강조 하는 이중 방어가 안전합니다.

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6.5 개발/테스트 시 제한 설정

Agent가 대규모 테이블에 대해 작업할 때, 처음부터 전체 데이터를 처리하면 시간과 비용이 낭비됩니다:
이 한 줄이 클러스터 비용을 크게 절약합니다. Agent가 로직을 완성하고 사용자의 확인을 받은 후에만 전체 스케일로 확장하기 때문입니다.

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6.6 무한 루프 대응

Agent 모드에서 드물게 오류 → 수정 → 오류 → 수정 의 무한 루프에 빠질 수 있습니다. 같은 에러가 2-3번 반복되면 Agent가 스스로 벗어나지 못할 가능성이 높습니다. 대응 방법:
  1. 즉시 Stop 버튼으로 실행 중단
  2. 현재까지의 에러 메시지를 복사
  3. 새 채팅 세션 을 열어서 에러 원인을 텍스트로 설명하고 해결 방향을 질문
  4. Agent에게 단계별로 실행시키되, 각 단계를 확인한 후 다음으로 진행
주의 무한 루프가 발생하면 같은 세션에서 계속 시도하지 마세요. 세션의 컨텍스트가 이미 에러 정보로 가득 차 있어서, Agent가 잘못된 맥락에서 벗어나기 어렵습니다. 깔끔한 새 세션에서 문제를 다시 정의하는 것이 훨씬 빠릅니다.

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7. 추천 설정 조합 (역할별)

모든 설정을 처음부터 완벽하게 구성할 필요는 없습니다. 역할에 맞는 핵심 설정부터 시작하고, 사용하면서 점진적으로 확장하세요. 다음 표는 Databricks 데이터 팀의 주요 역할별로 검증된 설정 조합을 보여줍니다. 이 표에서 모든 역할에 Databricks MCP 와 Slack MCP 가 공통으로 포함된 것에 주목하세요. Databricks MCP는 워크스페이스 내 자원에 접근하는 기본 도구이고, Slack MCP는 결과를 팀과 공유하는 가장 빈번한 채널이기 때문입니다. GitHub MCP는 코드를 직접 관리하는 역할(엔지니어)에게 특히 유용합니다.

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설정 우선순위 가이드

처음 Genie Code를 사용한다면, 다음 순서로 설정하는 것을 권장합니다:
  1. Workspace Instructions 확인: 관리자가 이미 설정했는지 확인하고, 내용을 숙지합니다
  2. User Instructions 작성: 자신의 역할, 선호 라이브러리, 보안 규칙을 정의합니다
  3. MCP 서버 추가: Databricks MCP부터 시작하고, 필요에 따라 Slack/GitHub를 추가합니다
  4. Skills 생성: 반복 작업이 2-3번 이상 발생하면 스킬로 만듭니다
참고 설정은 살아있는 문서 입니다. 처음에 완벽할 필요 없습니다. 사용하면서 “이걸 매번 말하고 있네”라고 느끼는 순간이 User Instructions에 추가할 타이밍이고, “이 절차를 또 설명하고 있네”라고 느끼는 순간이 스킬을 만들 타이밍입니다.

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