「Cursor와 같은 AI 툴에, 로컬에 있는 특정 SQLite 데이터베이스의 내용을 직접 쿼리(Query)하게 하여, 데이터 분석이나 디버깅을 시키고 싶다」

이를 실현하기 위한 새로운 세계 표준이 MCP (Model Context Protocol)입니다.

이번에는 Node.js/TypeScript를 사용하여, 「로컬의 SQLite 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 툴」을 가진 MCP 서버를 스크래치(Scratch)로 직접 제작해 보겠습니다.

이것만 할 수 있다면, 자사의 독자적인 API나 로컬 파일을 AI가 자유자재로 조작할 수 있게 됩니다.

먼저 적당한 디렉터리를 생성하고, 필요한 라이브러리를 설치합니다. MCP 공식에서 제공하는 SDK (@modelcontextprotocol/sdk)를 사용합니다.

mkdir my-mcp-server
cd my-mcp-server
npm init -y
...

index.ts를 작성하고, 다음 코드를 기술합니다.

이 서버는 query_db라는 「SQL을 실행하여 SQLite에서 데이터를 가져오는 툴」을 AI에게 제공합니다.

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import {
...

빌드(Build) 설정을 하고 컴파일해 둡니다.

package.json에 아래 내용을 추가하고 npm run build를 실행합니다.

"scripts": {
"build": "tsc"
}

빌드한 MCP 서버를 Cursor와 같은 AI 툴에 등록합니다.

• Cursor의 설정 열기 (Settings -> Features -> MCP)를 클릭
• + Add New MCP Server 클릭
• 다음 정보를 입력합니다:
  • Name: sqlite-mcp
  • Type: command
  • Command: node /absolute/path/to/my-mcp-server/dist/index.js (빌드된 JS 파일의 절대 경로)

Cursor의 채팅(또는 Composer)을 열고, AI에게 다음과 같이 지시해 봅니다.

「query_db 툴을 사용해서, users 테이블에서 ID가 1인 사용자의 이메일 주소를 조사해서 알려줘」

그러면 AI는 당신이 작성한 MCP 서버의 query_db 툴을 자동으로 인식하고, 백그라운드에서 SELECT email FROM users WHERE id = 1이라는 SQL을 생성하여 서버로 전송합니다. 서버가 반환한 JSON 결과를 AI가 읽어 들여, 「ID 1인 Alice 씨의 이메일 주소는 alice@example.com 입니다」라고 자연스러운 한국어로 대답해 줍니다. 이번에는 로컬의 SQLite 데이터베이스를 연결했지만, 같은 방식으로 다음과 같은 것들을 MCP를 통해 AI에게 제공할 수 있습니다:

• 사내 시스템의 대외비 API를 호출하는 툴
• 로컬에 있는 독자적인 로그 분석 스크립트 실행 툴

AI에게 「눈과 손(툴)」을 부여함으로써, 개발 효율은 말 그대로 차원이 달라집니다. 꼭 독자적인 MCP 서버를 만들어 자신만의 AI 어시스턴트를 키워보시기 바랍니다.