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Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL MCP 서버
Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL MCP 서버
Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL MCP 서버는 Alibaba Cloud의 AnalyticDB for MySQL 서비스에 접근하기 위한 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현체입니다. 이 서버를 통해 LLM(대규모 언어 모델)은 AnalyticDB for MySQL 클러스터의 데이터베이스와 테이블 메타데이터에 접근하고, 데이터를 쿼리 및 분석할 수 있습니다.
주요 기능
- 메타데이터 접근: 데이터베이스 및 테이블 메타데이터 조회
- SQL 쿼리 실행: 안전한 SQL 쿼리 실행 및 결과 검색
- 데이터 분석: 대용량 데이터에 대한 분석 쿼리 지원
- 클러스터 관리: 클러스터 정보 조회 및 운영 지원
제공 도구
Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL MCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다:
메타데이터 도구
- list_databases: AnalyticDB for MySQL 클러스터의 모든 데이터베이스 목록 조회
- list_tables: 특정 데이터베이스의 모든 테이블 목록 조회
- describe_table: 특정 테이블의 스키마 및 구조 조회
- get_table_columns: 특정 테이블의 모든 컬럼 정보 조회
쿼리 도구
- execute_query: AnalyticDB for MySQL 클러스터에서 SQL 쿼리 실행
- execute_analytical_query: 데이터 분석을 위한 복잡한 쿼리 실행
- query_sample_data: 테이블의 샘플 데이터 조회
클러스터 관리 도구
- get_cluster_info: AnalyticDB for MySQL 클러스터의 정보 조회
- get_cluster_status: 클러스터의 현재 상태 및 성능 지표 조회
향후 지원 예정 기능
향후 버전에서는 다음과 같은 기능이 추가될 예정입니다: - 클러스터 생성 및 관리 API 추가 - 데이터 가져오기/내보내기 지원 - 고급 분석 기능 및 머신러닝 통합
설정 방법
Claude Desktop에 추가하기
Claude Desktop의 claude_desktop_config.json 파일에 다음 JSON 블록을 추가합니다:
{
"mcpServers": {
"alicloud-analyticdb-mysql": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@alibabacloud/analyticdb-mysql-mcp-server"
],
"env": {
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your-access-key-secret",
"ANALYTICDB_ENDPOINT": "your-analyticdb-endpoint",
"ANALYTICDB_PORT": "your-analyticdb-port",
"ANALYTICDB_USERNAME": "your-username",
"ANALYTICDB_PASSWORD": "your-password",
"ANALYTICDB_DATABASE": "your-default-database"
}
}
}
}인증 설정
Alibaba Cloud AnalyticDB for MySQL MCP 서버는 다음과 같은 환경 변수를 통해 구성됩니다:
Alibaba Cloud 인증
- ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID: Alibaba Cloud 계정의 액세스 키 ID
- ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET: Alibaba Cloud 계정의 액세스 키 시크릿
AnalyticDB 연결 정보
- ANALYTICDB_ENDPOINT: AnalyticDB for MySQL 클러스터의 엔드포인트
- ANALYTICDB_PORT: AnalyticDB for MySQL 클러스터의 포트 (기본값: 3306)
- ANALYTICDB_USERNAME: 데이터베이스 접속
- ANALYTICDB_PASSWORD: 데이터베이스 접속 비밀번호
- ANALYTICDB_DATABASE: 기본 데이터베이스 이름 (선택 사항)
사용 사례
- 데이터 분석 및 보고서 생성: 대용량 데이터에 대한 복잡한 분석 쿼리 실행
- 비즈니스 인텔리전스: 데이터 기반 의사 결정을 위한 인사이트 도출
- 데이터 탐색 및 시각화: 데이터 구조 및 관계 이해
- 클러스터 모니터링 및 운영: 클러스터 상태 및 성능 모니터링
- 자동화된 데이터 파이프라인: AI를 활용한 데이터 처리 및 분석 자동화
사용 예시
데이터베이스 목록 조회:
> list_databases
[
"sales_db",
"marketing_db",
"customer_analytics",
"logistics_data"
]테이블 스키마 조회:
> describe_table sales_db customer_transactions
{
"table_name": "customer_transactions",
"columns": [
{ "name": "transaction_id", "type": "BIGINT", "is_primary": true },
{ "name": "customer_id", "type": "INT" },
{ "name": "transaction_date", "type": "DATETIME" },
{ "name": "amount", "type": "DECIMAL(10,2)" },
{ "name": "product_id", "type": "INT" }
],
"partition_key": "transaction_date",
"distribution_key": "customer_id"
}분석 쿼리 실행:
SELECT
DATE_FORMAT(transaction_date, '%Y-%m') as month,
COUNT(*) as transaction_count,
SUM(amount) as total_sales,
AVG(amount) as avg_transaction_value
FROM
customer_transactions
WHERE
transaction_date >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 12 MONTH)
GROUP BY
DATE_FORMAT(transaction_date, '%Y-%m')
ORDER BY
month DESC;보안 고려사항
- Alibaba Cloud 액세스 키와 데이터베이스 인증 정보는 기밀 정보로 취급하고 안전하게 관리해야 합니다.
- 읽기 전용 권한만 가진 데이터베이스 사용자를 사용하는 것이 권장됩니다.
- 민감한 데이터가 포함된 테이블에 대한 접근 제한이 필요합니다.
- 쿼리 실행 시간과 리소스 사용량에 제한을 설정하여 서비스 안정성을 유지하세요.
- 실행되는 모든 쿼리를 감사 로그에 기록하여 추적성을 확보하세요.
성능 최적화 팁
- 복잡한 분석 쿼리의 경우 적절한 파티셔닝 키를 활용하세요.
- 대용량 결과를 반환하는 쿼리는 페이지네이션이나 LIMIT 절을 사용하세요.
- 자주 사용하는 쿼리에 대해 구체화된 뷰(Materialized View)를 활용하세요.
- 적절한 인덱스를 활용하여 쿼리 성능을 최적화하세요.
- 병렬 처리 기능을 활용하여 대규모 데이터 처리 속도를 향상시키세요.
라이센스
이 서버는 Apache 2.0 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.