SSAS를 다룬다면 익숙할 겁니다. 데이터는 준비되어 있고, 큐브도 잘 모델링 되어 있지만, 실제로 그 안에서 답변을 얻어내려면 DAX나 MDX를 아는 사람이 필요합니다. 대부분의 조직에게 이는 소수의 인원이 모든 임시 질문에 대한 병목 지점이 된다는 것을 의미합니다.

우리는 이러한 패턴에 지쳐서, AI 에이전트가 SSAS에 직접 접근할 수 있도록 하는 MCP 서버를 구축했습니다. 이 서버는 ADOMD.NET을 통해 연결하며, DAX와 MDX를 모두 지원하고, 어떤 MCP 클라이언트(Claude Desktop, GitHub Copilot, Cursor, Claude Code 등)와도 작동합니다.

이것은 오픈 소스이며 MIT 라이선스를 따르며, pip으로 설치할 수 있습니다.

Repo: NexusAI-Solutions/ssas-mcp-server

기능

읽기 전용인 6가지 도구들:

설정

pip install ssas-mcp-server

환경 변수:

set SSAS_SERVER=YOUR_SERVER\INSTANCE
set SSAS_DATABASE=Your Cube Name

Claude Desktop

claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ssas": {
...

VS Code / GitHub Copilot

.vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "ssas": {
...

Claude Code

claude mcp add ssas -- python -m ssas_mcp_server

CData나 Power BI MCP Server를 사용하지 않는 이유?

좋은 질문입니다. 간단히 설명드리겠습니다:

Microsoft의 Power BI MCP Server는 Power BI 시맨틱 모델에서만 작동합니다. 만약 큐브가 독립형 SSAS 또는 Azure Analysis Services에서 실행된다면 적용되지 않습니다.

이 서버는 다음과 같은 기능을 제공하며 격차를 메웁니다: 경량화, 오픈 소스, 직접적인 SSAS 연결, 네이티브 쿼리 언어 지원.

보안(Security)

설계상 읽기 전용입니다. 네트워크 엔드포인트가 노출되지 않습니다 (stdio를 통해 실행). 인증은 기존의 SSAS 인스턴스 보안을 거치므로, Windows 사용자가 가진 권한이 AI 에이전트에게 상속됩니다. 그 이상은 아닙니다.

유용한 경우(Where it's useful)

가장 흔하게 접하는 시나리오는 다음과 같습니다: 회의 중 누군가가 어떤 사전 구축된 보고서에도 존재하지 않는 숫자를 필요로 합니다. 보통 이런 요청은 하루 이틀이 걸리는 작업이 됩니다. 하지만 이것을 사용하면 분석가가 Claude를 열고 질문을 직접 할 수 있습니다. 답변은 몇 초 만에 돌아오며, 원하는 경우 실제로 실행된 DAX 쿼리를 확인할 수도 있습니다.

또한 온보딩(onboarding)에도 유용합니다. 팀의 신규 직원이 "데이터 모델을 설명해 줘"라고 요청하면, 아마도 이미 구식이 되었을 가능성이 높은 문서를 뒤지는 대신 구조화된 개요를 얻을 수 있습니다.

제한 사항(Limitations)

ADOMD.NET이 .NET Framework를 요구하기 때문에 Windows에서만 작동합니다. 크로스 플랫폼 옵션을 검토하고 있지만 아직 구체적인 내용은 없습니다.

링크(Links)

• GitHub: NexusAI-Solutions/ssas-mcp-server
• PyPI: ssas-mcp-server
• 전체 설명(Full writeup): nexus-ai.nl

문제가 발생하거나 기능 요청 사항이 있다면 GitHub에 이슈를 열어주세요. 그리고 BI 스택에 MCP 서버 통합에 도움이 필요하다면, 저희가 처리해 드립니다.