여러 데이터 저장소에 액세스하기 위해 MCP 에이전트를 사용하는 방법

David Tracey 작성

이 글은 Agent2Agent (A2A) 프로토콜 및 에이전트 기반 데이터 쿼리(agentic data querying)에 관한 3부작 시리즈 중 제2부입니다. 제1부에서는 A2A 개념을 소개하고 기본적인 에이전트를 구축하는 방법을 보여주었습니다. 이 포스트에서는 서로 다른 데이터 소스를 쿼리하는 두 개의 간단한 MCP 에이전트를 생성하고, Claude를 사용하여 그 출력값을 분석하는 것이 얼마나 쉬운지 보여줍니다.

시나리오: 직원이 퇴사할 때, IT 부서는 해당 직원의 세부 정보가 확인되었는지, 그리고 모든 시스템(이 경우에는 HR 데이터베이스와 로깅 플랫폼)에서 액세스 권한이 제거되었는지 확인해야 합니다. 전통적으로 IT 담당자는 맞춤형 도구를 사용하여 각 시스템을 개별적으로 확인해야 했습니다. 우리는 MCP가 이를 어떻게 획기적으로 단순화하는지 보여줄 것입니다.

아키텍처 개요 (Architecture Overview)

우리는 다음을 생성할 것입니다:

1. Bronto에서 사용자를 가져오기 위한 Bronto REST API 클라이언트
2. HR 데이터를 나타내는 SQLite 데이터베이스 서버
3. 각 데이터 소스를 래핑(wrapping)하는 두 개의 MCP 서버
4. 쿼리에 답변하기 위해 두 MCP 서버를 모두 사용하는 Claude의 시연

여기서 사용된 Bronto REST API 클라이언트를 테스트하려면 14일 무료 체험을 설정할 수 있습니다.

1단계: Bronto REST API 클라이언트 생성하기

# bronto_client.py
import json
import logging
...

실행 방법:

python -m venv ./env && source ./env/bin/activate && pip install requests
python bronto_client.py

이렇게 하면 귀하의 Bronto 계정에 있는 모든 사용자가 포함된 JSON 응답이 반환됩니다:

{
  "users": [
    {
...

2단계: 간단한 직원 데이터베이스 생성하기

SQLite를 설치하고(Mac의 경우 brew install sqlite 사용), 데이터베이스를 생성합니다:

sqlite3 bronto_employee.db

CREATE TABLE Employee (
  Id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  FirstName TEXT NOT NULL,
...

3단계: 두 소스를 MCP 서버로 래핑하기

3단계: 두 소스를 MCP 서버로 래핑하기

각 데이터 소스를 MCP 도구(tool)로 노출하기 위해 FastMCP를 사용할 것입니다.

Bronto MCP 서버

# mcp-bronto-user-get.py
import json
from requests import Session
...

서버 실행하기:

python -m venv ./env && source ./env/bin/activate && pip install fastmcp
fastmcp run mcp-bronto-user-get-server.py:mcp --transport sse --port 8080 --host 0.0.0.0

SQLite 직원 MCP 서버

# sqlite-server.py
from fastmcp import FastMCP
import sqlite3
...

포트 8081에서 서버 실행하기:

FastMCP run -p 8081 -t sse sqlite-test-server.py

MCP 서버 검사(Inspecting)

FastMCP CLI에는 유용한 inspect 명령어가 있습니다:

FastMCP inspect sqlite-test-server.py

이 명령어는 사용 가능한 도구, 프롬프트, 리소스 및 전체 검사 로그를 보여줍니다.

4단계: 두 서버를 Claude에 연결하기

Claude를 로컬에 설치한 다음, 두 MCP 서버 모두를 Claude의 설정 파일에 추가합니다. Mac의 경우: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "EmployeeDB": {
...

Settings → Developer → Local MCP Servers에서 서버들이 Claude에 로드되었는지 확인합니다.

5단계: 하나의 프롬프트로 두 데이터 소스 질의하기

Claude에 다음 프롬프트를 입력하세요:

Bronto 직원을 보여주고, 그들이 Bronto 사용자 계정을 가지고 있는지 확인한 후 발견한 내용을 요약해 주세요.

Claude는 두 MCP 서버를 모두 사용하며 다음과 유사한 결과를 반환합니다:

Bronto 직원 및 사용자 계정 요약

직원 데이터베이스: 총 4명의 직원이 있습니다.

Bronto 사용자 계정: 활성 사용자 계정 8개가 있습니다.

Bronto 계정을 가진 직원 (4명 중 3명):

1. Paul McCartney — 2개 계정 (@beatles.io, @wings.io) — 관리자(Admin) 역할
2. George Harrison — 2개 계정 (@beatles.io, @wilburys.io) — 관리자(Admin)
3. John Lennon — 4개 계정 (다양한 도메인) — 관리자/읽기 전용(Admin/ReadOnly) 역할

Bronto 계정이 없는 직원:

• Ringo Starr — 사용자 계정 없음

주요 발견 사항:

• 75% 커버리지 (coverage) — 4명의 직원 중 3명이 Bronto 계정을 보유함
• 대부분의 직원이 여러 개의 계정을 보유 (테스트용 또는 서로 다른 환경일 가능성이 높음)
• 직원 명단에 없는 추가 사용자들은 외부 계약업체이거나 직원 명단이 불완전함을 시사함

이것이 중요한 이유

이 간단한 데모가 보여주듯, MCP를 사용하면 데이터를 전혀 이동시키지 않고도 단일 LLM 프롬프트에서 여러 개의 이질적인 데이터 소스 (data sources)를 쉽게 쿼리할 수 있습니다. 로그는 Bronto(대규모 환경에서의 빠른 검색에 최적화됨)에 그대로 머물고, HR 데이터는 SQL(표 형식 쿼리에 최적화됨)에 그대로 머뭅니다. 각 데이터 소스는 해당 소스에 맞게 특수 제작된 에이전트 (agent)에 의해 액세스됩니다.

이러한 이점은 데이터 저장소와 에이전트의 수가 늘어날수록 복리로 커집니다.

Part 3에서는 A2A를 추가하여 이 시나리오를 확장할 예정입니다. 이를 통해 Claude를 조정자 (coordinator)로 의존하지 않고도, 이러한 데이터 소스 에이전트들을 자율적으로 발견하고 오케스트레이션 (orchestrate)할 수 있는 "SuperAgent"를 구현하게 됩니다.

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