SQL 봇에는 MCP와 검색 기반 지식 연결을 함께 봐야 한다
사내 데이터 분석용 SQL 봇을 만들 때 핵심 고민은 에이전트가 SQL을 잘 쓰도록 어떤 정보를 어떻게 줄지이다. 한 방법은 의 파일을 로 연결하고, 문서를 잘게 나누는 크기와 겹치는 범위를 정한 뒤 검색해서 에이전트에 넣는 방식이다. 다른 방법은 MCP로 GitLab이나 같은 외부 도구에 직접 연결하는 방식이다.
현재 용 MCP에는 쿼리를 실행하는 도구만 있고, 테이블 설명, 지표 정의, 업무 규칙 같은 와 지표 정보는 따로 넣어야 한다. 그래서 실제 구조는 쿼리 실행 도구만으로 끝나지 않고, 에이전트가 참고할 문서 정보와 실행 도구를 어떻게 나눌지가 중요하다.
핵심 포인트
- 목표는 데이터 분석용 SQL 봇이 올바른 SQL 쿼리를 쓰게 만드는 것이다.
- 한 선택지는 깃허브의 파일을 검색 가능한 로 만드는 것이다.
- 다른 선택지는 MCP로 GitLab이나 같은 외부 시스템에 직접 연결하는 것이다.
- 현재 MCP는 쿼리 실행 도구만 있어 와 지표 정보는 별도로 공급해야 한다.
- 실전에서는 문서 검색과 을 함께 쓰는 구조가 필요할 수 있다.