MCP(Model Context Protocol) 연동

이 문서는 Genie Space 섹션의 일부입니다.

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MCP가 Genie Space를 변화시키는 방식

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전략적 관점: Genie Space가 “AI Agent의 도구”가 된다

참고 핵심 인사이트: MCP는 Genie Space를 “사람이 사용하는 채팅 도구”에서 “AI 생태계의 데이터 인터페이스”로 격상시킵니다. 잘 구축된 Genie Space(정확한 메타데이터, 풍부한 인스트럭션)는 MCP를 통해 조직 전체의 AI Agent들이 공유하는 데이터 접근 표준 레이어 가 됩니다.

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Genie Space MCP 활용 시나리오

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MCP 개요

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MCP란 무엇인가?

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핵심 아키텍처

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MCP 서버가 제공하는 3가지 기본 구성 요소

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MCP 통신 방식

참고 Databricks에서 외부 MCP 서버를 연결하려면 해당 서버가 Streamable HTTP 전송 방식 을 지원해야 합니다.

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Databricks에서 MCP 서버 설정

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유형 1: Managed MCP (관리형)

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유형 2: External MCP (외부)

https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/external/{connection_name}

• 공유 인증(Shared Principal): Bearer 토큰, OAuth M2M, 공유 OAuth U2M
• 사용자별 인증(Per-user): 리소스별 개별 사용자 자격 증명

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유형 3: Custom MCP (커스텀)

1. MCP 서버 코드 작성 (pyproject.toml, app.yaml 구성)
2. Databricks App 생성: databricks apps create <app-name>
3. 소스 코드 업로드 및 배포
4. MCP 엔드포인트: https://<app-url>/mcp

주의 커스텀 MCP 앱은 stateless 아키텍처 로 구현해야 하며, 동일 워크스페이스 내에 배포해야 합니다. CORS 이슈 방지를 위해 워크스페이스 URL을 허용 오리진에 추가하세요.

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MCP 서버 확인 방법

1. 워크스페이스의 Agents 섹션으로 이동합니다.
2. MCP Servers 탭을 선택합니다.
3. 등록된 서버 목록과 상태를 확인할 수 있습니다.

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Genie Code에서 MCP 활용

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MCP 서버를 Genie Code에 연결하기

주의 MCP 서버는 Genie Code Agent 모드에서만 지원됩니다. Chat 모드에서는 사용할 수 없습니다.

1. Genie Code 패널을 열고 설정 아이콘 을 클릭합니다.
2. MCP Servers 섹션에서 Add Server 를 선택합니다.
3. 사용할 서버 유형을 선택합니다:
   • Unity Catalog Functions
   • Vector Search Indexes
   • Genie Spaces
   • Unity Catalog Connections (외부 MCP)
   • Databricks Apps (커스텀 MCP)
4. Save 를 클릭하면 즉시 사용 가능합니다.

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사용 방식

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활용 예시: GitHub MCP 서버

1. GitHub App 생성: GitHub > Settings > Developer settings에서 앱 생성
   • Callback URL: https://<databricks-workspace-url>/login/oauth/http.html
2. Unity Catalog Connection 생성:
   • Auth type: OAuth User to Machine
   • Host: https://api.githubcopilot.com
   • OAuth scope: mcp:access read:user user:email repo read:org
   • Base path: /mcp
   • “Is mcp connection” 체크박스 활성화
3. Genie Code에서 연결 추가: Settings > MCP Servers > Add Server

프롬프트: "우리 리포지토리에서 데이터 처리 파이프라인 관련 코드를 찾아줘"
프롬프트: "main 브랜치의 config.yaml 파일 내용을 보여줘"

팁 특정 리포지토리를 대상으로 검색하려면 Genie Code 인스트럭션 파일에 repo: repository_name, owner: username 형식으로 지정할 수 있습니다.

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활용 예시: 기타 외부 서비스

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제한 사항

참고 MCP 서버가 제공하는 도구가 20개를 초과하는 경우, Genie Code 설정에서 특정 도구나 서버를 선택적으로 활성화/비활성화하여 20개 한도 내에서 관리할 수 있습니다.

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MCP 비용 구조

참고 MCP 프로토콜 자체에 대한 추가 비용은 없습니다. 실제 도구를 실행할 때 사용되는 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용이 부과됩니다.

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MCP 보안 고려사항

주의 Genie Space MCP는 읽기 전용 입니다. AI Agent가 Genie Space를 통해 데이터를 조회할 수 있지만, 데이터를 수정하거나 삭제할 수는 없습니다. 반면 Databricks SQL MCP는 읽기/쓰기 가 가능하므로, 권한 설정에 더욱 주의가 필요합니다.

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MCP 에이전트 개발 베스트 프랙티스

1. 도구 이름 하드코딩 금지: MCP 서버의 도구 목록은 변경될 수 있으므로, 에이전트가 런타임에 tools/list를 호출하여 동적으로 도구를 탐색 하도록 구현합니다.
2. 출력 파싱 금지: 도구 출력 형식은 안정적이지 않으므로, 결과 해석은 LLM에 위임 합니다.
3. LLM 기반 도구 선택: 어떤 도구를 호출할지는 LLM이 사용자 요청에 따라 자동으로 결정하도록 합니다.

# 1. OAuth 인증
databricks auth login --host https://<workspace-hostname>

# 2. 의존성 설치
pip install -U "mcp>=1.9" "databricks-sdk[openai]" "mlflow>=3.1.0" \
    "databricks-agents>=1.0.0" "databricks-mcp"

# 3. DatabricksMCPClient를 사용한 연결
from databricks_mcp import DatabricksMCPClient

client = DatabricksMCPClient(
    server_url="https://<hostname>/api/2.0/mcp/functions/{catalog}/{schema}/{func}",
    databricks_cli_profile="DEFAULT"
)

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MCP 트러블슈팅

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MCP 도입 전략 — 단계적 접근

팁 MCP와 Genie Space의 시너지: Genie Space의 Knowledge Store를 풍부하게 구축해두면, MCP를 통해 AI Agent가 호출할 때도 동일한 정확도를 보장받습니다. “사람이 사용할 때 정확한 Space = AI Agent가 사용할 때도 정확한 Space”입니다.

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참고 자료

• MCP on Databricks 공식 문서
• Genie Code MCP 연결 가이드
• Databricks Managed MCP 서버
• 외부 MCP 서버 연결
• 커스텀 MCP 서버 호스팅
• GitHub MCP 서버 연동
• MCP 공식 사이트