보안 및 거버넌스를 갖춘 데이터 에이전트를 위한 Snowflake 관리형 MCP 서버, 공개 미리보기로 제공

Snowflake는 AI 에이전트가 Snowflake 내 AI 준비 데이터에 연결할 수 있도록 개방형 표준 기반 인터페이스를 제공하는 Snowflake 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 공개 미리보기(PuPr)로 선보입니다. Snowflake의 관리형 MCP 서버는 통합의 복잡성과 운영 부담을 제거합니다. 고객은 MCP 커넥터를 통해 Anthropic, CrewAI, Cursor 등 다양한 공급자의 에이전틱 애플리케이션과 Snowflake 데이터를 연결해 풍부한 컨텍스트를 갖춘 AI 에이전트 및 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 또한 The Washington Post, MSCI, NASDAQ, The Associated Press와 같은 파트너사의 데이터도 MCP 서버에 포함할 수 있습니다.

고객은 이제 Snowflake 데이터와 함께 관리형 MCP 서버를 생성해, Snowflake의 안전한 거버넌스 경계 내에서 정형 및 비정형 데이터로부터 인사이트를 원활하게 도출할 수 있습니다. Snowflake 관리형 MCP 서버는 AI 에이전트가 별도의 인프라를 배포하거나 사용자 지정 통합을 구축할 필요 없이 Snowflake 계정에서 데이터를 안전하게 검색할 수 있도록 지원하므로 애플리케이션 아키텍처를 단순화합니다. 이에 따라 기업은 표준 기반의 안전하고 강력한 거버넌스 모델 위에서 Snowflake 데이터를 활용한 생성형 AI 애플리케이션을 더 빠르게 제공하고, 더욱 풍부한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

이 기능은 고객에게 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다.

Anthropic, CrewAI, Cursor, Salesforce, IDE 플러그인 등의 에이전틱 플랫폼을 포함한 광범위한 에이전틱 AI 생태계와의 간소화된 상호운용성
에이전트가 도구를 탐색하고 호출하며, 정형 및 비정형 데이터를 검색할 수 있도록 지원하는 표준 기반 인터페이스
Snowflake의 보안 경계 내에서 엔터프라이즈 데이터, AI 도구, 그리고 MCP 서버 전반에 걸친 일관된 거버넌스 구현
Snowflake 내장 OAuth 서비스를 통해 MCP 통합을 위한 OAuth 기반 인증을 지원하는 포괄적인 인증 체계
Snowflake Cortex Knowledge Extensions를 통해 출처가 명확히 표기된, 공신력 있는 데이터 제공업체의 신뢰할 수 있는 데이터를 활용하여 도메인 특화 및 컨텍스트 기반 인사이트 제공

Snowflake 관리형 MCP 서버를 사용하면 사용자 지정 통합이나 서로 다른 프로토콜 없이도 쉽게 상호 운용 가능하도록 에이전트를 구성할 수 있습니다. 또한 개발자는 엔터프라이즈 데이터와 AI 애플리케이션 전반에 걸쳐 거버넌스 및 인증을 간소화할 수 있습니다.

Anthropic의 금융 서비스 산업 부문 총괄인 Jonathan Pelosi는 이렇게 말합니다. “기업들은 AI 파일럿 단계를 넘어 실제 운영 환경으로 전환하고 있지만, 지금까지는 AI를 기업의 독점 데이터에 안전하게 연결하는 것이 중대한 장애물이었습니다. Snowflake와의 파트너십은 MCP를 활용해 각 조직의 거버넌스가 적용된 데이터를 Claude에 직접 연결함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이제 고객은 엔터프라이즈 보안 기준을 유지하면서 Cortex Analyst와 Cortex Search를 통해 정형 분석 데이터와 비정형 문서 모두에 대해 Claude의 고도화된 추론 기능을 활용할 수 있습니다. Claude와 Snowflake를 통해 공동 고객들은 자사의 독점 데이터를 경쟁 우위로 전환하고 있습니다.”

Snowflake 관리형 MCP 서버

Snowflake 관리형 MCP 서버는 AI 에이전트가 별도의 인프라를 배포할 필요 없이 Snowflake 계정에서 데이터를 안전하게 검색할 수 있도록 지원합니다. MCP 클라이언트는 애플리케이션에 필요한 도구를 탐색 및 호출하고 데이터를 검색합니다. Snowflake MCP 서버는 출시 시점에 표준 기반 인터페이스 도구로 Snowflake Cortex Analyst와 Snowflake Cortex Search를 포함합니다. Cortex Analyst는 자연어 요청을 SQL 쿼리로 변환해, 거버넌스가 적용된 데이터에 대해 실행함으로써 정형 데이터에 대한 인사이트를 제공합니다. Cortex Search는 Snowflake에 저장되거나 인덱싱된 비정형 문서에 대해 시맨틱 검색 및 데이터 검색을 가능하게 합니다. 또한 고객은 Snowflake Marketplace의 Cortex Knowledge Extensions에서 The Associated Press, The Washington Post와 같은 유력 언론사의 라이선스 콘텐츠도 조회할 수 있습니다. 가까운 시일 내에 Snowflake는 MCP 서버에서 Cortex Agents도 지원할 예정이며, 이를 통해 외부 애플리케이션에서 에이전트를 도구처럼 호출할 수 있게 됩니다. 고객은 현재의 정책 및 액세스 제어 체계에 맞춰 서로 다른 데이터베이스 스키마에 도구를 정의할 수 있으며, 특정 사용 사례에 맞게 범위가 지정된 계정 내에서 여러 MCP 서버를 운영할 수도 있습니다. 이러한 유연한 구성은 기존 거버넌스 모델에 큰 변화를 주지 않고도 Snowflake AI 데이터 클라우드에 MCP 서버를 통합해, 높은 정확도와 성능을 갖춘 에이전틱 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

오픈소스, 커뮤니티 기반 표준에 기반한 관리형 MCP 서버를 제공함으로써 Snowflake는 고객이 자체 인프라에서도 MCP를 도입할 수 있도록 선택의 폭을 넓히는 동시에, 보안은 그대로 유지할 수 있게 합니다.

진화하는 엔터프라이즈 애플리케이션 아키텍처에서 MCP의 역할

에이전트는 동적으로 문제를 해결하고 추론할 수 있으며 애플리케이션 아키텍처를 변화시키고 있습니다. 기존의 경직된 API 계약과 제한적인 UI 대신, 에이전트는 유연한 자연어 경험과 적절한 도구 사용에 기반한 시맨틱 인터페이스를 제공합니다. 이러한 경직된 마이크로서비스 구조에서 에이전틱 아키텍처로의 진화는 새로운 사용자 경험과 혁신적인 애플리케이션을 가능하게 할 것입니다. 하지만 이러한 애플리케이션의 성공 여부는 접근 가능한 데이터의 품질에 달려 있습니다. 에이전트가 정확한 컨텍스트를 확보하려면 외부 시스템의 고품질 데이터에 쉽게 접근할 수 있어야 합니다. MCP는 에이전트와 외부 시스템 간의 통신을 허용하는 개방형 표준 프로토콜을 사용하여 이 접근을 지원합니다. 따라서 기업은 AI 에이전트를 더 빠르게 배포하고 더 많은 시스템에 연결하며 스택 전반에 걸쳐 일관된 거버넌스를 적용할 수 있습니다.

MCP 개요

MCP는 호스트-클라이언트-서버 아키텍처에 기반하여 설계되었습니다. 호스트는 Claude Desktop과 같은 AI 애플리케이션으로, 에이전트가 실행되는 환경을 제공합니다. 클라이언트는 서버와 직접 연결을 유지하는 호스트 내부의 구성 요소입니다. 마지막으로, 서버는 에이전트가 사용할 도구와 리소스를 제공합니다. 여기서 도구는 데이터베이스 쿼리나 태스크 수행 등, 실행 가능한 함수를 의미합니다.

이러한 설계는 AI 에이전트를 다양한 기록 시스템(systems of record)에 연결하기 위한 예측 가능하고 개방적인 인터페이스를 제공합니다. 기존처럼 개별적으로 제공되는 커넥터에 의존하는 대신, AI 에이전트는 표준 엔드포인트를 통해 사용 가능한 도구를 탐색하고, 구조화된 입력값으로 이를 호출하며, 일관된 형식으로 결과를 반환받습니다. MCP는 에이전트를 엔터프라이즈 환경에서 플러그 앤 플레이로 방식으로 활용할 수 있도록 지원해, 통합을 단순화하고 신뢰성을 향상시킵니다.

Cursor의 필드 엔지니어링 총괄인 Ricky Doar는 “모든 AI 코딩 어시스턴트의 지능은 본질적으로 접근할 수 있는 컨텍스트에 의해 결정됩니다.”라고 지적하면서 이렇게 덧붙입니다. “Snowflake와 같은 관리형 MCP 서버는 Cursor와 같은 도구가 핵심 데이터 컨텍스트를 활용할 수 있도록 풍부한 실시간 데이터 환경을 제공합니다. 이를 통해 더 빠르고, 더 정확하며, 더 안전한 프로덕션급 코드를 작성할 수 있습니다.”

Snowflake의 MCP 서버: 더 간편하고 강화된 거버넌스

Snowflake에 MCP 서버를 직접 임베드함으로써, 고객은 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터에 AI 에이전트를 손쉽게 연결할 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

설계 단계부터 적용되는 거버넌스: 역할 기반 접근 제어(RBAC)부터 데이터 마스킹까지, 기존 데이터에 적용하던 신뢰할 수 있는 거버넌스 정책을 MCP 서버에도 동일하게 적용할 수 있습니다.
통합 노력 최소화: MCP 서버를 사용하면 통합은 한 번만 수행하면 됩니다. 이후에는 호환 가능한 모든 에이전트가 추가 개발 없이 연결할 수 있어, 도입 속도를 높이고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
확장 가능한 프레임워크: 에이전트가 정형 데이터와 비정형 문서 모두에 대한 액세스를 지원합니다. 또한 에이전트가 데이터와 상호작용하는 방식을 개선할 수 있도록 도구를 세밀하게 구성하고 확장할 수 있습니다.

이러한 이점을 통해 Snowflake의 MCP 서버는 보안, 거버넌스, 신뢰를 최우선으로 유지하면서 AI 에이전트를 도입하려는 기업에 강력한 기반을 제공합니다.

Snowflake MCP 서버의 작동 방식

Snowflake의 MCP 서버는 사용 가능한 도구를 외부에 제공하는 서버로서 개방형 MCP 사양을 구현합니다. 고객은 MCP 서버 오브젝트를 생성하고, 서버 구성에서 도구와 메타데이터를 지정합니다. 이 서버는 추가 컴퓨팅 리소스를 필요로 하지 않으며 별도의 비용도 발생하지 않습니다. 또한 서버 오브젝트는 Snowflake의 역할 기반 액세스 제어(RBAC)로 관리되므로, 사용자 및 그룹 액세스 제어, 데이터 마스킹 및 각종 정책이 동일하게 적용됩니다. Snowflake 관리형 MCP 서버는 MCP 프로토콜 요구 사항을 준수하여 OAuth 2.0 기반 인증을 지원합니다.

서버에 연결된 MCP 클라이언트는 필요한 인증을 거친 후, 이러한 도구를 탐색하고 호출할 수 있습니다. 도구 탐색과 호출은 표준 MCP 흐름을 따릅니다. 에이전트는 /tools/lists 엔드포인트를 호출해 사용 가능한 도구 목록을 확인하고, /tools/call 엔드포인트를 통해 해당 도구를 실행합니다.

tools/list 메시지를 사용한 도구 탐색:

tools/call 메시지를 사용한 도구 호출:

Snowflake MCP 서버는 이러한 요청을 Snowflake의 API를 통해 실행하고, 그 결과를 반환합니다. 표준 기반 인터페이스와 Snowflake의 거버넌스를 결합함으로써 Snowflake MCP 서버는 관리형 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다.

Claude.ai에서 Snowflake MCP 서버에 연결하기

Claude.ai은 Anthropic이 개발한 차세대 AI 어시스턴트로, 안전성, 정확성, 보안을 기반으로 생산성 향상을 지원하도록 설계되었습니다. Claude는 중요한 데이터 분석을 포함해, 사용자가 수행해야 할 다양한 업무에 대해 전문가 수준의 협업을 제공합니다.

Claude.ai에 Snowflake MCP 서버를 추가하려면 ‘Add Custom Connector(사용자 지정 커넥터 추가)’를 클릭하고 Organization Connectors 메뉴로 이동합니다. 그런 다음, Snowflake MCP 서버를 사용자 지정 커넥터로 등록합니다.

연결이 설정되면 Claude.ai에서 Snowflake 데이터와 직접 상호작용할 수 있습니다.

Snowflake 데이터에 연결하면 Claude는 정형 및 비정형 데이터를 안전하게 검색할 수 있어, 파일을 수동으로 업로드하거나 비즈니스 또는 제품에 대한 컨텍스트를 반복적으로 제공할 필요가 없습니다. Snowflake MCP 서버를 통해 Claude는 이러한 인사이트를 직접 제공하므로, 수작업에 소요되던 시간을 크게 줄이고 팀이 정보 수집이 아닌 전략 수립에 집중할 수 있도록 지원합니다.

CrewAI의 공동 창립자이자 CEO인 João Moura는 이렇게 밝혔습니다. “차세대 엔터프라이즈 AI의 성공 여부는 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있도록 전문화된 에이전트 크루를 효과적으로 오케스트레이션하는 역량에 달려 있습니다. 이러한 에이전틱 워크플로우가 기업 환경에서 성공하려면, 반드시 안전하고 고품질의 데이터에 기반해야 합니다. Snowflake의 관리형 MCP 서버 출시는 에이전트 크루가 AI 데이터 클라우드 내에서 거버넌스가 적용된 데이터에 접근하고, 이를 분석하며, 실행으로 옮길 수 있도록 지원하는 필수적이고 안전한 파이프라인을 제공합니다. CrewAI와 Snowflake의 이번 파트너십은 공동 고객들이 멀티 에이전트 시스템을 이론적 개념에서 실질적인 엔터프라이즈급 현실로 전환하는 계기가 될 것이며, CrewAI는 출시 파트너로서 Snowflake와 함께하게 되어 매우 기쁩니다.”

MCP 서버에서 Cortex Knowledge Extensions 활용하기

Snowflake Cortex Knowledge Extensions는 서드 파티 제공업체 및 퍼블리셔의 독점적 컨텍스트 정보와 지식을 AI 애플리케이션에 제공하며, 이와 동시에 콘텐츠 소유자를 위한 지식재산권 보호와 적절한 출처 표기를 보장합니다. Cortex Knowledge Extensions는 Snowflake Marketplace에서 이용할 수 있으며, The Associated Press, The Washington Post, Gannett | USA TODAY Network, Stack Overflow, Packt Publishing, PubMed(Snowflake 발행) 등 주요 콘텐츠 제공업체의 데이터를 포함합니다.

Cortex Knowledge Extension을 Snowflake 계정에 설치하면, 이를 MCP 서버에서 Cortex Search 서비스 도구로 추가해 활용할 수 있습니다:

Snowflake MCP 서버 시작하기

Snowflake MCP 서버는 현재 공개 미리보기(PuPr)로 제공되고 있으며, 빠르게 시작할 수 있도록 다양한 리소스를 지원합니다. 서버 설정은 다음 네 가지 주요 단계로 이루어집니다.

도구를 생성하고 필요한 권한을 부여합니다.
사양에 따라 도구를 명시하여 MCP 서버 오브젝트를 생성합니다.
클라이언트를 위한 보안 통합 및 클라이언트 시크릿을 설정해 인증을 구성합니다.
Claude.ai와 같은 클라이언트를 사용해 Snowflake MCP 서버 엔드포인트에 연결합니다.

이제 Cortex Analyst를 통해 자연어 쿼리를 처리하거나, Cortex Search를 통해 문서를 검색할 수 있습니다. 대부분의 경우, 사용자 정의 함수(UDF) 또는 승인된 작업을 위한 저장 프로시저를 포함하는 워크플로우로 확장하기 전에 간단한 읽기 전용 사용 사례부터 시작합니다.

자세히 알아보기

Snowflake의 MCP 서버는 Snowflake 기반 AI 애플리케이션의 에이전틱 아키텍처 진화 과정에서 중요한 전환점입니다. AI 에이전트가 Snowflake에서 AI 준비 데이터에 쉽게 연결할 수 있도록 거버넌스가 적용된 개방형 표준 인터페이스를 지원합니다. 고객은 정형 및 비정형 데이터를 활용해 더욱 풍부한 인사이트를 도출하고 생성형 AI 애플리케이션의 구현과 배포를 가속화할 수 있습니다.

지금 바로 시작해 보세요.