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소요 시간: ~30분 | 사전 조건: Section 2 AI Builder App 배포 완료 참조: genie-code-ai-dev-kit 전체 가이드

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왜 이 구성이 필요한가?

Genie Code는 각 제품 영역(노트북, 대시보드, 파이프라인 에디터 등) 안에서는 강력하지만, 한 대화에서 **여러 제품에 걸친 작업(크로스 프로덕트)**은 할 수 없습니다. 예를 들어, 노트북에서 Genie Code를 쓰면서 “Genie Space도 만들고 대시보드도 만들어줘”라고 할 수 없습니다.
요청Genie Code 단독Genie Code + AI Dev Kit
”이 테이블로 Genie Space 만들어줘”❌ (질의만 가능, 생성 불가)✅ manage_genie
”대시보드 만들고 Job 스케줄 걸어줘”❌ (각각 다른 UI에서)✅ 한 대화에서 동시에
”Knowledge Assistant 만들어줘”❌ 기능 없음✅ manage_ka
”Supervisor Agent 구성해줘”❌ 기능 없음✅ manage_mas
”Lakebase DB 만들어줘”❌ 기능 없음✅ manage_lakebase_database
핵심: Genie Code = “Single Product Area” / AI Dev Kit = “Across Products”
📸 [스크린샷]: Genie Code에서 “Genie Space 만들어줘” → “죄송합니다, 그 기능은…” 응답 화면

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구성 아키텍처

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                  Genie Code                       │
│  ┌────────────────┐  ┌─────────────────────────┐ │
│  │ Built-in (OOB)  │  │ MCP: mcp-ai-dev-kit App │ │
│  │ - SQL 실행      │  │ - Genie Space 생성/관리   │ │
│  │ - Genie 질의    │  │ - 대시보드 생성           │ │
│  │ - Vector Search │  │ - Job 스케줄링           │ │
│  │ - UC Functions  │  │ - KA/MAS/Apps 관리       │ │
│  └────────────────┘  │ - Lakebase/VS 관리       │ │
│                      │ - UC 권한 관리            │ │
│  ┌────────────────┐  │   ... 44개 도구           │ │
│  │ Workspace Skills│  └─────────────────────────┘ │
│  │ (자동 로딩)     │                              │
│  └────────────────┘                              │
└──────────────────────────────────────────────────┘
Genie Code를 확장하는 두 가지 경로:
경로방식설정
MCP ToolsApp 배포 → Settings에서 서버 추가수동 (이 가이드)
Skills/Workspace/.assistant/skills/에 배포자동 로딩

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Step 1: Genie Code에서 MCP 서버 연결

사전 조건: Section 2에서 mcp-ai-dev-kit 앱이 RUNNING 상태여야 합니다.
  1. Databricks Workspace 접속
  2. 아무 노트북 열기
  3. 우측 상단 Genie Code 아이콘 클릭
  4. 하단에서 Agent Mode 확인
  5. 하단 ⚙️ Settings 클릭
  6. MCP Servers → ”+ Add Server”
  7. 드롭다운에서 mcp-ai-dev-kit 선택
  8. Save
📸 [스크린샷]: Settings → MCP Servers → ”+ Add Server” 클릭 📸 [스크린샷]: 드롭다운에서 mcp-ai-dev-kit 선택 📸 [스크린샷]: Save 후 서버 연결 완료 (도구 목록 표시)

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Step 2: 도구 20개 제한 — 필요한 것만 켜기

AI Dev Kit은 44개 도구를 제공하지만, Genie Code는 전체 MCP 서버에 걸쳐 최대 20개만 활성화 가능합니다.

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선택 전략

Genie Code가 이미 잘 하는 것은 OFF, AI Dev Kit 고유 기능만 ON
OFF 권장 (OOB와 중복)이유
ask_genieGenie Code OOB Genie Space MCP가 처리
query_vs_indexGenie Code OOB Vector Search MCP가 처리
execute_sqlGenie Code OOB DBSQL MCP가 처리

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워크샵 권장 프로필: 올라운드 (15개)

이 워크샵에서는 데이터 파이프라인 + 대시보드 + 에이전트를 모두 다루므로:
#도구용도
1manage_genieGenie Space 생성/수정/테이블 연결
2manage_masSupervisor Agent 생성/관리
3manage_kaKnowledge Assistant 생성/관리
4manage_dashboard대시보드 생성 (크로스 프로덕트)
5manage_jobsJob 생성/스케줄/관리
6manage_job_runsJob 실행/모니터링
7manage_pipelineSDP 파이프라인 관리
8manage_appDatabricks App 관리
9manage_lakebase_databaseLakebase DB 생성/관리
10manage_serving_endpointModel Serving 배포
11execute_code클러스터에서 Python/Scala 실행
12manage_uc_objects카탈로그/스키마/테이블 CRUD
13manage_uc_grants권한 GRANT/REVOKE
14manage_vs_indexVector Search 인덱스 생성
15manage_workspace_files워크스페이스 파일 관리
📸 [스크린샷]: Settings → mcp-ai-dev-kit → 도구별 ON/OFF 토글 화면

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다른 업무 프로필

데이터 엔지니어 프로필 (파이프라인 + Job 중심) manage_pipeline, manage_jobs, manage_job_runs, execute_code, execute_sql, manage_uc_objects, manage_uc_grants, manage_dashboard, manage_workspace_files, manage_cluster, manage_sql_warehouse, manage_genie, get_table_stats_and_schema, list_compute, manage_pipeline_run AI/ML 엔지니어 프로필 (Agent Bricks + Serving 중심) manage_mas, manage_ka, manage_genie, manage_serving_endpoint, manage_vs_index, manage_vs_endpoint, manage_vs_data, execute_code, manage_uc_objects, manage_uc_grants, manage_app, manage_jobs, manage_job_runs, manage_workspace_files, manage_lakebase_database 데이터 분석가 프로필 (대시보드 + Genie 중심) manage_dashboard, manage_genie, execute_sql, execute_sql_multi, get_table_stats_and_schema, manage_uc_objects, manage_jobs, manage_job_runs, manage_uc_grants, manage_workspace_files, execute_code, manage_ka, manage_mas, manage_sql_warehouse, list_compute
💡 꿀팁: 작업 전에 Genie Code에게 물어보세요: 
SDP 파이프라인 생성을 위해 활성화하면 도움 될 MCP 도구를 알려줘

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현재 활성 도구 수 확인

현재 활성화된 MCP 도구가 총 몇 개인지, 어떤 도구들인지 목록으로 보여줘.
20개 제한에 걸리지 않는지도 확인해줘.

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Step 3: Skills를 Workspace에 배포

Skills는 MCP와 달리 설정 없이 자동 로딩됩니다. Agent Mode에서 문맥에 맞는 Skill이 자동으로 활성화됩니다.

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배포 방법

Skills 배포 스크립트(git clone → workspace import)는 AI Dev Kit 설치 — Skills 배포 섹션을 참조하세요.

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Skills 확인

Genie Code에서: 
현재 사용 가능한 Skills 목록을 보여줘
📸 [스크린샷]: Genie Code Settings → Skills 탭

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Step 4: Genie Space 접근 권한 부여 (선택)

Genie Agent를 구성할 때 MCP 서버가 Genie Space에 접근해야 합니다: 
SPACE_ID="<genie_space_id>"
TOKEN=$(databricks auth token | jq -r .access_token)
HOST=$(databricks auth env | jq -r .env.DATABRICKS_HOST)
SP_CLIENT_ID=$(databricks apps get mcp-ai-dev-kit -o json | jq -r .service_principal_client_id)

curl -X PATCH "$HOST/api/2.0/permissions/genie/$SPACE_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"access_control_list\": [{
    \"service_principal_name\": \"$SP_CLIENT_ID\",
    \"permission_level\": \"CAN_RUN\"
  }]}"
<genie_space_id> 찾는 방법: Genie Space URL에서 /genie/spaces/ 뒤의 문자열이 ID입니다. 또는 Genie Code에 현재 워크스페이스의 Genie Space 목록과 각 ID를 알려줘라고 물어보세요. 참고: 이 단계는 Section 4-04에서 Genie Space를 생성한 후에 실행하세요.

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Step 5: 테스트

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테스트 1: Skills 자동 로딩 확인

Spark Declarative Pipeline으로 medallion 아키텍처를 구성하려면 어떻게 해야 돼?
Genie Code가 SDP 관련 Skill을 자동으로 참조하여 답변하면 성공

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테스트 2: MCP 도구 — Genie Space 생성

@lge_smart_tv.gold.daily_viewing_summary와 @lge_smart_tv.gold.content_popularity 테이블로
"Smart TV 시청 분석" Genie Space를 만들어줘.

General Instructions:
- 날짜 미지정 시 최근 7일
- 비율은 소수점 1자리
Genie Code가 manage_genie MCP 도구를 호출하여 Genie Space를 생성하면 성공
📸 [스크린샷]: Genie Code에서 MCP 도구 호출 로그 — “Using tool: manage_genie”

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테스트 3: 크로스 프로덕트 오케스트레이션

다음 3가지를 한번에 해줘:
1. gold 스키마 테이블들로 Genie Space 생성
2. 같은 데이터로 매출 추이 대시보드 만들기
3. 매일 오전 6시에 데이터를 리프레시하는 Job 설정
한 대화에서 Genie Space + 대시보드 + Job이 모두 생성되면 성공
📸 [스크린샷]: 크로스 프로덕트 작업 완료 — Genie Space, 대시보드, Job 각각 생성 확인

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트러블슈팅

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구성 시 문제

문제원인해결
MCP 서버가 Settings에 안 보임앱 이름이 mcp-로 시작 안 함앱 이름 확인, mcp- 접두사 필수
”도구 제한 초과” 경고20개 초과 활성화불필요한 도구 OFF
manage_genie 호출 실패서비스 프린시펄 권한 부족Step 4 Genie Space 권한 부여
Skills가 로딩 안 됨경로가 틀림/Workspace/.assistant/skills/ 확인
Agent Mode가 아님Chat Mode 선택됨MCP/Skills는 Agent Mode에서만 동작

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워크샵 실습 중 MCP 도구 문제

워크샵에서 Genie Code + AI Dev Kit MCP를 사용할 때 자주 발생하는 문제와 대응 방법:
증상가능한 원인즉시 대응근본 해결
”Using tool: manage_genie” 후 응답 없음MCP 앱이 슬립 또는 타임아웃30초 대기 후 재시도. 안 되면 새 대화 시작databricks apps stop/start mcp-ai-dev-kit
”Tool execution failed” 에러앱 크래시 또는 서비스 프린시펄 권한 문제Genie Code Settings → MCP Servers에서 서버 연결 해제 후 다시 추가Section 2 트러블슈팅 참조
MCP 도구를 호출하지 않고 “그 기능은 할 수 없습니다”도구가 OFF 상태이거나 Agent Mode가 아님Settings → MCP에서 해당 도구 ON 확인 + Agent Mode 확인도구 프로필 재설정 (Step 2 참조)
Genie Space 생성은 됐는데 테이블이 비어있음서비스 프린시펄에 테이블 읽기 권한 없음Genie Space UI에서 수동으로 테이블 추가 시도서비스 프린시펄에 GRANT SELECT ON SCHEMA
대시보드 생성 중 “Warehouse not accessible”서비스 프린시펄에 SQL Warehouse 권한 없음Databricks UI에서 수동 생성Section 2 Step 5 권한 재부여
여러 명이 동시 사용 시 느려짐MCP 앱의 동시 요청 처리 한계순서대로 사용하거나, 실패 시 재시도앱 스케일업 검토 (운영 환경에서)

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MCP 문제 발생 시 대안 경로

MCP 도구가 작동하지 않을 때, Databricks UI에서 수동으로 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
MCP 도구대안 (Databricks UI)
manage_genie (Genie Space 생성)왼쪽 사이드바 → Genie → ”+ New”
manage_dashboard (대시보드 생성)왼쪽 사이드바 → Dashboards → ”+ Create” (Genie Code 사이드 패널 활용)
manage_jobs (Job 생성)왼쪽 사이드바 → Workflows → Jobs → “Create job”
manage_ka (Knowledge Assistant)왼쪽 사이드바 → Agent Bricks → Knowledge → ”+ Create”
manage_mas (Supervisor Agent)왼쪽 사이드바 → Agent Bricks → Supervisor → ”+ Create”
💡 팁: MCP가 안 될 때 당황하지 마세요. 워크샵의 핵심은 Genie Code로 코드를 생성하는 것이고, MCP는 편의 기능입니다. Genie Space나 대시보드는 UI에서 직접 만들 수 있습니다.

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MCP 서버 상태 확인 프롬프트

MCP 서버 상태를 확인해줘:
1. 연결된 MCP 서버 목록과 각 상태
2. 활성화된 도구 수 (20개 제한 대비)
3. manage_uc_objects 도구로 lge_smart_tv 카탈로그 조회 테스트
문제가 있으면 원인과 해결 방법을 알려줘.

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핵심 정리

구성 요소역할설정 방식
Genie Code OOBSQL 실행, Genie 질의, Vector Search설정 불필요
MCP (AI Dev Kit)크로스 프로덕트 작업 44개 도구수동 — Settings에서 서버 추가 + 도구 선택
Skills도메인 전문 지식 자동 로딩자동 — Workspace에 배포하면 끝

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다음 단계

구성이 완료되었으면 **Section 4: 환경 설정**으로 이동하여 실습 환경을 준비합니다.