> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.sifi.life/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # AI Builder App 배포 핸즈온 > **소요 시간**: \~5분 | **핵심**: AI Dev Kit Builder App을 MCP 서버와 함께 배포하기 > > **간편 배포**: 아래 수동 과정 대신 [Genie Code에 AI Dev Kit 구성하기](../section-3-ai-tools-setup/genie-code-aidevkit)의 `deploy.sh --enable-mcp`를 사용하면 한 줄로 완료됩니다. 이 페이지는 수동 설정이 필요할 때 참조하세요. *** ## 이 모듈에서 사용하는 Databricks 기능 | 기능 | 설명 | 공식 문서 | | -------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | **Databricks Apps** | Databricks 워크스페이스 안에서 웹 애플리케이션(FastAPI, Streamlit 등)을 배포·관리하는 플랫폼입니다. 앱마다 서비스 프린시펄(Service Principal)이 자동 생성되어 권한 관리가 됩니다. | [docs](https://docs.databricks.com/en/dev-tools/databricks-apps/index.html) | | **MCP (Model Context Protocol)** | AI 도구가 외부 시스템과 통신하는 표준 프로토콜입니다. MCP 서버를 앱으로 배포하면 Genie Code에서 추가 도구를 사용할 수 있습니다. | [spec](https://modelcontextprotocol.io/) | | **Service Principal** | 사람이 아닌 **앱/자동화 프로세스 전용 계정**입니다. 앱이 API를 호출할 때 이 계정의 권한으로 동작합니다. | [docs](https://docs.databricks.com/en/admin/users-groups/service-principals.html) | | **Databricks CLI** | 터미널에서 Databricks 리소스를 관리하는 명령줄 도구입니다. | [docs](https://docs.databricks.com/en/dev-tools/cli/index.html) | ## 개요 AI Dev Kit의 **Builder App**을 `--enable-mcp` 옵션으로 배포하면, 한 앱에서 두 가지 기능을 동시에 제공합니다: 1. **Builder 웹 UI** — 브라우저에서 Vibe Coding으로 앱 빌드 2. **MCP 서버** (`/mcp`) — Genie Code에서 75+ 도구 사용 ``` ┌────────────────────────────────────────────┐ │ Builder App (mcp-builder-app) │ │ │ │ 브라우저 접속 → Builder 웹 UI │ │ Genie Code 연결 → MCP 서버 (/mcp) │ └────────────────────────────────────────────┘ ``` *** ## 간편 배포 (권장) ```bash theme={null} # AI Dev Kit 클론 git clone https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit.git cd ai-dev-kit/databricks-builder-app # Builder App + MCP 서버 배포 ./scripts/deploy.sh mcp-builder-app --enable-mcp --profile ``` > **중요**: 앱 이름은 반드시 `mcp-`로 시작해야 Genie Code에서 MCP 서버로 인식됩니다. deploy.sh가 자동으로 처리: 1. 앱 생성 + 소스 코드 업로드 + 배포 2. 서비스 프린시펄 권한 부여 3. Skills 배포 (Genie Code 자동 로딩) 4. MCP 엔드포인트 활성화 (`/mcp`) *** ## 수동 배포 (deploy.sh가 안 될 때) ### Step 1: 사전 준비 ```bash theme={null} # CLI 설치 확인 databricks --version # 인증 databricks auth login --host https:// databricks current-user me ``` ### Step 2: 레포 클론 ```bash theme={null} git clone https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit.git cd ai-dev-kit ``` ### Step 3: 앱 생성 ```bash theme={null} databricks apps create mcp-builder-app \ --description "AI Dev Kit Builder App with MCP" ``` ### Step 4: 소스 코드 업로드 & 배포 ```bash theme={null} DBUSER=$(databricks current-user me | jq -r .userName) APP_PATH="/Workspace/Users/$DBUSER/mcp-builder-app" databricks workspace mkdirs "$APP_PATH" # Builder App 소스 업로드 for f in databricks-builder-app/app/*; do [ -f "$f" ] || continue databricks workspace import "$APP_PATH/$(basename $f)" \ --file "$f" --format RAW --overwrite done # 배포 databricks apps deploy mcp-builder-app --source-code-path "$APP_PATH" databricks apps get mcp-builder-app ``` ### Step 5: 서비스 프린시펄 권한 부여 ```bash theme={null} # SP 정보 확인 SP_CLIENT_ID=$(databricks apps get mcp-builder-app -o json | jq -r .service_principal_client_id) SP_ID=$(databricks apps get mcp-builder-app -o json | jq -r .service_principal_id) # 엔타이틀먼트 부여 databricks api patch /api/2.0/preview/scim/v2/ServicePrincipals/$SP_ID --json '{ "schemas": ["urn:ietf:params:scim:api:messages:2.0:PatchOp"], "Operations": [{"op": "add", "value": { "entitlements": [ {"value": "allow-cluster-create"}, {"value": "workspace-access"}, {"value": "databricks-sql-access"} ] }}] }' ``` ```sql theme={null} -- 카탈로그 권한 (노트북에서 실행) GRANT ALL PRIVILEGES ON CATALOG lge_smart_tv TO ``; ``` ```bash theme={null} # SQL Warehouse 권한 WH_ID="" TOKEN=$(databricks auth token | jq -r .access_token) HOST=$(databricks auth env | jq -r .env.DATABRICKS_HOST) curl -X PATCH "$HOST/api/2.0/permissions/warehouses/$WH_ID" \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"access_control_list\": [{ \"service_principal_name\": \"$SP_CLIENT_ID\", \"permission_level\": \"CAN_USE\" }]}" ``` ### Step 6: Skills 배포 ```bash theme={null} # Skills를 Workspace에 업로드 TARGET="/Workspace/.assistant/skills" for skill_dir in databricks-skills/*/; do skill_name=$(basename "$skill_dir") [ "$skill_name" = "TEMPLATE" ] && continue databricks workspace mkdirs "$TARGET/$skill_name" for f in "$skill_dir"*; do [ -f "$f" ] || continue databricks workspace import "$TARGET/$skill_name/$(basename $f)" \ --file "$f" --format RAW --overwrite done echo "✓ $skill_name" done ``` > Skills는 `/Workspace/.assistant/skills/`에 업로드하면 Genie Code가 **자동으로 로딩**합니다. *** ## 배포 확인 ```bash theme={null} # 앱 상태 확인 databricks apps get mcp-builder-app # 앱 URL 확인 (Builder 웹 UI) databricks apps get mcp-builder-app -o json | jq -r .url ``` 앱이 `RUNNING` 상태이면 성공입니다! *** ## Genie Code 연결 배포 완료 후 \*\*[Section 3: Genie Code에 AI Dev Kit 구성하기](../section-3-ai-tools-setup/genie-code-aidevkit)\*\*의 Step 3\~5를 따라 Genie Code에서 MCP 서버를 연결하고 도구를 선택합니다. *** ## 트러블슈팅 | 문제 | 원인 | 해결 | | ----------------- | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- | | 앱 상태 `FAILED` | 의존성 오류 | `databricks apps logs mcp-builder-app`로 로그 확인 | | Genie Code에서 안 보임 | 앱 이름이 `mcp-`로 시작 안 함 | 앱 삭제 후 `mcp-` 접두사로 재생성 | | 권한 오류 | 서비스 프린시펄 권한 부족 | Step 5 재실행 | | 도구가 20개 초과 | MCP 도구 제한 | Settings에서 필요한 도구만 ON | | MCP 도구 타임아웃 | 앱이 유휴 상태 | `databricks apps stop mcp-builder-app && databricks apps start mcp-builder-app` | *** ## 다음 단계 * **[Section 3: Genie Code + AI Dev Kit 연결](../section-3-ai-tools-setup/genie-code-aidevkit)** — MCP 서버를 Genie Code에 연결하고 도구 선택/테스트