MCP 데이터베이스 서버는 AI 모델이 다양한 데이터베이스 시스템에 안전하게 접근하여 쿼리, 분석, 관리 작업을 수행할 수 있게 해주는 도구입니다. README.md 파일에 포함된 주요 데이터베이스 MCP 서버들을 살펴보겠습니다.
주요 기능
- 스키마 검사: 데이터베이스 구조 및 관계 파악
- 데이터 쿼리: SQL 쿼리 실행 및 결과 분석
- 보안 제어: 읽기 전용 액세스 등 구성 가능한 보안 제어
- 데이터 분석: 대규모 데이터셋 분석 기능
지원하는 데이터베이스 시스템
관계형 데이터베이스
- MySQL/MariaDB:
designcomputer/mysql_mcp_server– 구성 가능한 액세스 제어와 스키마 검사 기능f4ww4z/mcp-mysql-server– Node.js 기반 MySQL 통합
- PostgreSQL:
@modelcontextprotocol/server-postgres– 스키마 검사 및 쿼리 기능neondatabase/mcp-server-neon– Neon 서버리스 PostgreSQL 기반 데이터베이스 관리
- SQLite:
@modelcontextprotocol/server-sqlite– 내장된 분석 기능이 있는 SQLite 작업hannesrudolph/sqlite-explorer-fastmcp-mcp-server– FastMCP 프레임워크 기반의 안전한 읽기 전용 액세스
클라우드 데이터베이스
- BigQuery:
LucasHild/mcp-server-bigquery,ergut/mcp-bigquery-server– Google BigQuery 통합
- Snowflake:
isaacwasserman/mcp-snowflake-server– 읽기 및 쓰기 작업과 인사이트 추적 기능
NoSQL 데이터베이스
- MongoDB:
furey/mongodb-lens,QuantGeekDev/mongo-mcp– MongoDB 데이터베이스 상호작용
- Neo4j:
neo4j-contrib/mcp-neo4j– 그래프 데이터베이스 Neo4j와 통합
벡터 데이터베이스
- Pinecone:
sirmews/mcp-pinecone– 벡터 검색 기능
- VikingDB:
KashiwaByte/vikingdb-mcp-server– 벡터 저장 및 검색 기능
시계열 데이터베이스
- InfluxDB:
idoru/influxdb-mcp-server– InfluxDB OSS API v2 쿼리
- TimePlus:
jovezhong/mcp-timeplus– Apache Kafka 및 TimePlus를 통한 스트리밍 데이터 SQL 쿼리
통합 솔루션
- runekaagaard/mcp-alchemy – SQLAlchemy 기반 범용 데이터베이스 통합 (PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle, MS SQL Server 등 지원)
- bytebase/dbhub – 주류 데이터베이스를 지원하는 범용 데이터베이스 MCP 서버
- mcp-server-jdbc – JDBC 호환 데이터베이스 연결 및 쿼리
장점 및 활용 사례
- 데이터 분석: AI가 대규모 데이터셋을 직접 쿼리하고 분석할 수 있음
- 데이터베이스 관리: 스키마 검사, 쿼리 최적화, 데이터베이스 운영 지원
- 자연어 쿼리: 일부 서버는 자연어 쿼리를 SQL로 변환하는 기능 제공
- 보안 액세스: 대부분의 서버는 안전한 연결과 액세스 제어 기능을 강조
이러한 MCP 데이터베이스 서버들은 AI 모델이 구조화된 데이터에 안전하게 접근하고 분석할 수 있는 표준화된 방법을 제공하여, 데이터 기반 질문에 정확하고 통찰력 있는 응답을 제공할 수 있게 합니다.
