데이터 에이전트의 통합 및 확장을 지원하는 Snowflake MCP 서버

지난 2024년 Anthropic Open은 AI 에이전트와 데이터가 저장된 엔터프라이즈 시스템(예: 콘텐츠 리포지토리, 비즈니스 애플리케이션, 개발 환경, 데이터베이스 등) 간의 안전한 상호 작용을 지원하는 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 오픈소스로 공개했습니다. MCP는 엔터프라이즈급 기업들의 수동 워크플로우 통합 문제를 줄여줌으로써 모델 결과를 더 빠르게 제공할 수 있도록 해줍니다. MCP 공개 이후, MCP 서버는 에이전틱 애플리케이션의 기본 요소로 자리매김하여, 호출 및 데이터 검색을 위한 일관되고 안전한 메커니즘을 제공하고 있습니다 .

이러한 상황에서 Snowflake는 MCP의 엔터프라이즈 채택을 가속화하기 위해 Snowflake 서비스에 연결된 MCP 서버의 구축을 단순화하는 오픈소스 리소스들을 공개했습니다. 이에 따라, 조직은 최소한의 설정으로 구성 파일에서 서비스를 지정하고 프로그래밍 방식의 액세스 토큰을 통해 인증함으로써 AI 에이전트가 Snowflake Cortex Analyst 및 Cortex Search 기능에 대한 액세스를 제공하는 MCP 서버를 가동할 수 있습니다. 구성된 MCP 클라이언트는 Cortex Search, Cortex Analyst 또는 다른 구성된 옵션 등 적절한 MCP 서버 요청을 동적으로 라우팅하여 다양한 태스크를 완료할 수 있습니다. Snowflake는 정형 및 비정형 데이터 소스 전반에 걸쳐 다단계 워크플로우를 계획, 실행 및 개선할 수 있는 오케스트레이션 계층 역할을 담당하는 Cortex Agent용 MCP 서버 구축을 위한 Quickstart 가이드도 발표했습니다.

Cortex Agent는 여러 도구를 조율하여 복잡한 데이터 태스크를 실행하는 데 특화되어 있습니다. Cortex Agent는 추론을 수행하고 태스크에 적합한 도구를 선택하며, 중간 결과물을 반복적으로 반영하여 고품질의 엔드투엔드 태스크 실행을 제공합니다. 조직은 Cortex Agent MCP 서버를 등록함으로써, MCP 클라이언트 태스크의 복잡성에 따라 적절한 에이전트를 지능적으로 선택하는 멀티 에이전트 상호 작용을 지원할 수 있습니다.

AI 지원 데이터를 에이전트에 연결

오픈소스 Snowflake MCP 서버를 통해 AI 에이전트는 통합된 표준 기반 인터페이스를 사용하여 Snowflake에 저장된 데이터와 상호 작용이 가능합니다. 이에 따라, 에이전트의 기능이 단순한 쿼리를 넘어, 거버넌스가 적용된 데이터 플랫폼 내에서 직접 실행되는 복잡한 검색, 요약 및 분석 워크플로우로까지 확장될 수 있습니다.

MCP 서버의 이점

기업은 아래와 같은 방식으로 Snowflake MCP 서버를 활용할 수 있습니다.

에이전트의 데이터 액세스 확장: MCP 서버는 통합된 데이터 검색 도구들을 에이전트에 제공하여 Snowflake 데이터에 대한 검색 및 질문에 대한 답변 작업 수행 능력을 확장합니다.

서드 파티 데이터 검색: 또한, MCP 서버는 내부 데이터를 넘어 확장이 가능합니다. Snowlake의 데이터 공유 및 마켓플레이스 기능을 통해 에이전트는 서드 파티 데이터를 안전하고 원활하게 검색할 수 있습니다.

정형 데이터의 경우, 최근 도입된 시맨틱 공유 기능(현재 PrPr로 제공)을 통해 내부 데이터 생산자와 CARTO 및 Cotality와 같은 외부 파트너로부터 AI 지원 데이터 세트를 손쉽게 통합할 수 있습니다.

비정형 데이터의 경우에는 Cortex Search가 방대한 양의 문서, PDF, 이메일 및 메모에 대한 자연어 검색 기능을 제공합니다. Cortex Search는 Snowflake에 저장된 비정형 콘텐츠를 인덱싱하여 에이전트가 정확하고 컨텍스트가 풍부한 응답을 제공할 수 있도록 지원합니다.

아울러, Snowflake Marketplace에서 제공되는 Cortex Knowledge Extensions 기능을 통해 에이전트는 적절한 출처 표기와 지식재산권 보호를 유지하면서 신뢰할 수 있는 서드 파티 공급자의 독점 콘텐츠(예: The Associated Press, USA TODAY, Washington Post, CB Insights, Packt 등에서 제공되는 프리미엄 콘텐츠)를 안전하게 검색할 수 있습니다.

Snowflake에서 MCP 서버를 사용해야 하는 이유

Snowflake Cortex AI는 정형 및 비정형 데이터 모두를 높은 정확도로 바로 처리하고 검색할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 수집에서 적용까지 전 단계를 아우르는 엔드투엔드 통합 거버넌스를 통해 관련 팀들은 새로운 데이터 에이전트를 제공할 수 있습니다. 이제 고객은 Snowflake MCP 서버를 통해 액세스 및 개인정보 보호 제어를 유지하면서 확장 가능한 엔터프라이즈급 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Snowflake에서 MCP 서버를 사용할 경우 누릴 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

표준화된 통합: Snowflake의 MCP에 대한 지원은 도구 호출을 위한 통합 인터페이스를 제공하여, 취약한 지점 간(point-to-point) 커넥터의 필요성을 없애고 벤더와 AI 어시스턴트 간의 상호운용성을 지원합니다. 이를 통해 기업은 Snowflake 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AI 사용 사례 개발 가속화: 보고서 생성, 대시보드 생성, 문서 보강과 같은 다단계 작업을 사용자 지정 커넥터나 수동 개입 없이 Snowflake 및 Cortex Agent의 MCP를 사용하여 자동화할 수 있습니다.

인증, 액세스 및 거버넌스: 이제 Snowfake의 강력한 인증 지원을 MCP로 확장할 수 있습니다. 모든 데이터 검색은 Snowflake 계정 내에서 이루어지므로 옵저버빌리티, 액세스 제어 및 규정 준수 워크플로우가 간소화됩니다.

MCP를 활용한 엔터프라이즈 사용 사례

MCP 서버는 이미 Claude 및 goose와 같은 인기 도구에서 사용되고 있으며, 엔터프라이즈 데이터를 위한 대화형 인터페이스를 가능하게 합니다. 개발자들은 또한 이를 Cursor 및 Copilot과 같은 환경에 통합하여 지능형 데이터 중심 지원을 통해 코딩 워크플로우를 개선하고 있습니다.

Snowflake 관리형 MCP 서버, Cortex AI에 도입

Snowflake Cortex AI MCP 서버가 곧 도입될 예정입니다. 이 관리형 MCP 서버는 에이전트가 자체 서버 인프라를 배포할 필요 없이 Snowflake 계정에서 원격으로 안전하게 데이터를 검색할 수 있도록 지원합니다. MCP는 외부 도구와 AI 모델을 통합하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공함으로써 AI 상호운용성을 혁신하고 있습니다. 이에 따라, MCP는 에이전트와 도구 및 리소스 간 통신을 위한 기본 프로토콜이 될 것으로 예상됩니다.

지금 바로 Cortex AI를 살펴보고, 조직 내 관련 팀들이 생산성과 혁신을 촉진하는 차세대 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원을 고려해 보세요.