Google GenAI Toolbox: MCP 데이터베이스 통합 완전 가이드
⏱️ 예상 읽기 시간: 12분
Google의 GenAI Toolbox는 MCP(Model Context Protocol)를 통한 AI 애플리케이션의 데이터베이스 통합에 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. 이 포괄적인 튜토리얼에서는 GenAI Toolbox의 설정, 구성, 그리고 다양한 AI 프레임워크에서의 원활한 데이터베이스 운영 활용 방법을 안내합니다.
Google GenAI Toolbox란?
Google GenAI Toolbox는 데이터베이스 운영을 위해 특별히 설계된 오픈소스 MCP 서버입니다. 다양한 데이터베이스 시스템과 상호작용할 수 있는 통합 인터페이스를 제공하며, 표준화된 프로토콜을 통해 쿼리, 스키마 검사, 데이터 조작을 위한 도구를 제공합니다.
주요 기능
- 다중 데이터베이스 지원: PostgreSQL, MySQL, SQLite 등
- MCP 프로토콜 준수: AI 애플리케이션과의 원활한 통합
- 프레임워크 독립적: Genkit, LangChain, OpenAI 및 사용자 정의 구현과 호환
- 보안 우선: 내장된 인증 및 권한 제어
- 프로덕션 준비: Docker 지원을 통한 확장 가능한 아키텍처
설치 및 설정
사전 요구사항
시작하기 전에 다음이 설치되어 있는지 확인하세요:
# Go 버전 확인 (1.21+ 필요)
go version
# Docker 확인 (선택사항이지만 권장)
docker --version
# 데이터베이스 접근 확인 (PostgreSQL 예제)
psql --version
GenAI Toolbox 설치
방법 1: 직접 설치
# 저장소 복제
git clone https://github.com/googleapis/genai-toolbox.git
cd genai-toolbox
# 툴박스 빌드
go build -o toolbox ./cmd/toolbox
# 실행 권한 부여
chmod +x toolbox
# 시스템 PATH로 이동 (선택사항)
sudo mv toolbox /usr/local/bin/
방법 2: Docker 설치
# 공식 Docker 이미지 가져오기
docker pull googleapis/genai-toolbox:latest
# 데이터베이스 통신을 위한 Docker 네트워크 생성
docker network create genai-network
구성
기본 구성 파일
데이터베이스 소스와 사용 가능한 도구를 정의하는 tools.yaml 파일을 생성합니다:
# tools.yaml
sources:
# PostgreSQL 데이터베이스 구성
my-postgres-db:
kind: postgres
host: localhost
port: 5432
database: ecommerce_db
user: toolbox_user
password: secure_password
# MySQL 데이터베이스 구성
my-mysql-db:
kind: mysql
host: localhost
port: 3306
database: analytics_db
user: mysql_user
password: mysql_password
tools:
# 제품 이름으로 검색
search-products:
kind: postgres-sql
source: my-postgres-db
description: "제품 이름 또는 설명을 기반으로 제품 검색"
parameters:
- name: search_term
type: string
description: "검색할 제품 이름 또는 설명"
statement: |
SELECT product_id, name, description, price, stock_quantity
FROM products
WHERE name ILIKE '%' || $1 || '%'
OR description ILIKE '%' || $1 || '%'
LIMIT 20;
# 고객 분석 데이터 조회
customer-analytics:
kind: mysql-sql
source: my-mysql-db
description: "고객 분석 데이터 조회"
parameters:
- name: customer_id
type: integer
description: "고유 고객 식별자"
- name: date_range
type: string
description: "YYYY-MM-DD 형식의 날짜 범위 (선택사항)"
required: false
statement: |
SELECT
customer_id,
total_orders,
total_spent,
avg_order_value,
last_order_date
FROM customer_summary
WHERE customer_id = ?
{{#if date_range}}
AND last_order_date >= ?
{{/if}};
# 동적 스키마 검사
inspect-table:
kind: postgres-sql
source: my-postgres-db
description: "테이블 스키마 정보 상세 조회"
parameters:
- name: table_name
type: string
description: "검사할 테이블 이름"
statement: |
SELECT
column_name,
data_type,
is_nullable,
column_default,
character_maximum_length
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = $1
AND table_schema = 'public'
ORDER BY ordinal_position;
toolsets:
ecommerce_tools:
- search-products
- inspect-table
analytics_tools:
- customer-analytics
- inspect-table
admin_tools:
- search-products
- customer-analytics
- inspect-table
고급 보안 구성
프로덕션 환경을 위한 향상된 보안 조치를 구현합니다:
# secure-tools.yaml
sources:
secure-postgres:
kind: postgres
host: localhost
port: 5432
database: production_db
user: ${POSTGRES_USER}
password: ${POSTGRES_PASSWORD}
ssl_mode: require
connection_timeout: 30
max_connections: 10
security:
authentication:
enabled: true
method: "api_key"
api_key: ${TOOLBOX_API_KEY}
rate_limiting:
enabled: true
requests_per_minute: 100
audit_logging:
enabled: true
log_level: "info"
log_file: "/var/log/genai-toolbox.log"
프레임워크 통합 예제
Genkit 통합
GenAI Toolbox는 tbgenkit 패키지를 통해 네이티브 Genkit 지원을 제공합니다:
package main
import (
"context"
"log"
"github.com/firebase/genkit/go/ai"
"github.com/firebase/genkit/go/genkit"
"github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
"github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/tbgenkit"
)
func main() {
ctx := context.Background()
// Genkit 초기화
g, err := genkit.Init(ctx)
if err != nil {
log.Fatalf("Genkit 초기화 실패: %v", err)
}
// GenAI Toolbox 서버에 연결
client, err := core.NewToolboxClient("http://localhost:5000")
if err != nil {
log.Fatalf("툴박스 연결 실패: %v", err)
}
// 사용 가능한 도구 로드
tools, err := client.LoadToolset(ctx, "ecommerce_tools")
if err != nil {
log.Fatalf("도구 로드 실패: %v", err)
}
// Genkit용 도구 변환
var genkitTools []*ai.Tool
for _, tool := range tools {
genkitTool, err := tbgenkit.ToGenkitTool(tool, g)
if err != nil {
log.Printf("도구 %s 변환 실패: %v", tool.Name(), err)
continue
}
genkitTools = append(genkitTools, genkitTool)
}
// 데이터베이스 도구가 포함된 Genkit 플로우 생성
searchFlow := genkit.DefineFlow(
"product-search-flow",
func(ctx context.Context, query string) (string, error) {
// search-products 도구 사용
result, err := client.ExecuteTool(ctx, "search-products", map[string]interface{}{
"search_term": query,
})
if err != nil {
return "", err
}
return formatSearchResults(result), nil
},
)
log.Println("데이터베이스 도구가 포함된 Genkit 플로우가 등록되었습니다")
}
func formatSearchResults(result interface{}) string {
// 데이터베이스 결과를 표시용으로 포맷
return "포맷된 검색 결과..."
}
LangChain 통합
포괄적인 AI 애플리케이션을 위한 LangChain Go와의 통합:
package main
import (
"context"
"encoding/json"
"log"
"github.com/tmc/langchaingo/llms"
"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
"github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
)
func setupLangChainWithToolbox() error {
ctx := context.Background()
// 툴박스 클라이언트 초기화
client, err := core.NewToolboxClient("http://localhost:5000")
if err != nil {
return err
}
// 도구 로드
tool, err := client.LoadTool("search-products", ctx)
if err != nil {
return err
}
// 도구 스키마 가져오기
inputSchema, err := tool.InputSchema()
if err != nil {
return err
}
var paramsSchema map[string]any
if err := json.Unmarshal(inputSchema, ¶msSchema); err != nil {
return err
}
// LangChain 도구 생성
langChainTool := llms.Tool{
Type: "function",
Function: &llms.FunctionDefinition{
Name: tool.Name(),
Description: tool.Description(),
Parameters: paramsSchema,
},
}
// 도구가 포함된 OpenAI 클라이언트 초기화
llm, err := openai.New(
openai.WithModel("gpt-4"),
openai.WithToken("your-openai-api-key"),
)
if err != nil {
return err
}
// 채팅 완성에서 도구 사용
response, err := llm.GenerateContent(ctx, []llms.MessageContent{
llms.TextParts(llms.ChatMessageTypeHuman, "'노트북'이 포함된 제품을 검색해주세요"),
}, llms.WithTools([]llms.Tool{langChainTool}))
if err != nil {
return err
}
log.Printf("LangChain 응답: %s", response.Choices[0].Content)
return nil
}
OpenAI 직접 통합
직접적인 OpenAI API 통합을 위해:
package main
import (
"context"
"encoding/json"
"log"
"github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-go/core"
openai "github.com/openai/openai-go"
)
func integrateWithOpenAI() error {
ctx := context.Background()
// 툴박스 클라이언트 설정
client, err := core.NewToolboxClient("http://localhost:5000")
if err != nil {
return err
}
// 분석 도구 로드
tool, err := client.LoadTool("customer-analytics", ctx)
if err != nil {
return err
}
// OpenAI 도구 정의 준비
inputSchema, err := tool.InputSchema()
if err != nil {
return err
}
var paramsSchema openai.FunctionParameters
if err := json.Unmarshal(inputSchema, ¶msSchema); err != nil {
return err
}
openAITool := openai.ChatCompletionToolParam{
Function: openai.FunctionDefinitionParam{
Name: tool.Name(),
Description: openai.String(tool.Description()),
Parameters: paramsSchema,
},
}
// OpenAI 클라이언트 초기화
openaiClient := openai.NewClient()
// 도구가 포함된 채팅 완성 생성
completion, err := openaiClient.Chat.Completions.New(ctx, openai.ChatCompletionNewParams{
Messages: openai.F([]openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("고객 ID 12345의 분석 데이터를 가져와주세요"),
}),
Model: openai.F(openai.ChatModelGPT4),
Tools: openai.F([]openai.ChatCompletionToolParam{openAITool}),
})
if err != nil {
return err
}
log.Printf("OpenAI 응답: %+v", completion)
return nil
}
고급 데이터베이스 작업
복잡한 쿼리 예제
실제 시나리오를 위한 정교한 데이터베이스 작업을 생성합니다:
tools:
# 이커머스 매출 분석
sales-analytics:
kind: postgres-sql
source: my-postgres-db
description: "종합적인 매출 분석 보고서 생성"
parameters:
- name: start_date
type: string
description: "YYYY-MM-DD 형식의 시작 날짜"
- name: end_date
type: string
description: "YYYY-MM-DD 형식의 종료 날짜"
- name: category
type: string
description: "제품 카테고리 필터 (선택사항)"
required: false
statement: |
WITH daily_sales AS (
SELECT
DATE(o.created_at) as sale_date,
p.category,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as daily_revenue,
COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count,
COUNT(oi.product_id) as items_sold
FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE o.created_at BETWEEN $1 AND $2
{{#if category}}
AND p.category = $3
{{/if}}
GROUP BY DATE(o.created_at), p.category
)
SELECT
sale_date,
category,
daily_revenue,
order_count,
items_sold,
ROUND(daily_revenue / NULLIF(order_count, 0), 2) as avg_order_value
FROM daily_sales
ORDER BY sale_date DESC, daily_revenue DESC;
# 고객 세분화
customer-segmentation:
kind: postgres-sql
source: my-postgres-db
description: "구매 행동을 기반으로 고객 세분화"
parameters:
- name: months_lookback
type: integer
description: "분석할 개월 수 (기본값: 6)"
required: false
statement: |
WITH customer_metrics AS (
SELECT
c.customer_id,
c.email,
COUNT(o.order_id) as total_orders,
SUM(o.total_amount) as total_spent,
AVG(o.total_amount) as avg_order_value,
MAX(o.created_at) as last_order_date,
EXTRACT(DAYS FROM NOW() - MAX(o.created_at)) as days_since_last_order
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.created_at >= NOW() - INTERVAL '{{months_lookback | default: 6}} months'
GROUP BY c.customer_id, c.email
)
SELECT
customer_id,
email,
total_orders,
ROUND(total_spent, 2) as total_spent,
ROUND(avg_order_value, 2) as avg_order_value,
last_order_date,
days_since_last_order,
CASE
WHEN total_orders >= 10 AND total_spent >= 1000 THEN 'VIP'
WHEN total_orders >= 5 AND total_spent >= 500 THEN '일반'
WHEN total_orders >= 2 THEN '가끔'
ELSE '신규'
END as customer_segment,
CASE
WHEN days_since_last_order <= 30 THEN '활성'
WHEN days_since_last_order <= 90 THEN '위험'
ELSE '이탈'
END as activity_status
FROM customer_metrics
ORDER BY total_spent DESC;
다중 데이터베이스 조인
여러 데이터베이스에 걸친 복잡한 작업을 위해:
tools:
# 교차 데이터베이스 분석
unified-analytics:
kind: custom
description: "여러 데이터베이스 소스의 데이터 결합"
parameters:
- name: metric_type
type: string
description: "계산할 메트릭 유형"
enum: ["revenue", "customers", "products"]
implementation: |
async function unifiedAnalytics(params) {
const pgClient = await getPostgresClient();
const mysqlClient = await getMySQLClient();
let result = {};
switch(params.metric_type) {
case 'revenue':
const revenueData = await pgClient.query(`
SELECT SUM(total_amount) as total_revenue
FROM orders
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '30 days'
`);
const conversionData = await mysqlClient.query(`
SELECT conversion_rate
FROM marketing_metrics
WHERE date >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY)
`);
result = {
total_revenue: revenueData.rows[0].total_revenue,
avg_conversion_rate: conversionData[0].conversion_rate,
revenue_per_visitor: revenueData.rows[0].total_revenue * conversionData[0].conversion_rate
};
break;
// 추가 케이스들...
}
return result;
}
프로덕션 배포
Docker 배포
프로덕션 준비된 Docker 설정을 생성합니다:
# Dockerfile
FROM golang:1.21-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o toolbox ./cmd/toolbox
FROM alpine:latest
RUN apk --no-cache add ca-certificates
WORKDIR /root/
COPY --from=builder /app/toolbox .
COPY tools.yaml .
EXPOSE 5000
CMD ["./toolbox", "--tools-file", "tools.yaml", "--port", "5000"]
Docker Compose 설정
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
genai-toolbox:
build: .
ports:
- "5000:5000"
environment:
- POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER}
- POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
- TOOLBOX_API_KEY=${TOOLBOX_API_KEY}
volumes:
- ./tools.yaml:/root/tools.yaml
- ./logs:/var/log
depends_on:
- postgres
- redis
networks:
- genai-network
postgres:
image: postgres:15-alpine
environment:
- POSTGRES_DB=toolbox_db
- POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER}
- POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
- ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql
networks:
- genai-network
redis:
image: redis:7-alpine
volumes:
- redis_data:/data
networks:
- genai-network
volumes:
postgres_data:
redis_data:
networks:
genai-network:
driver: bridge
Kubernetes 배포
엔터프라이즈 규모 배포를 위해:
# k8s-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: genai-toolbox
labels:
app: genai-toolbox
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: genai-toolbox
template:
metadata:
labels:
app: genai-toolbox
spec:
containers:
- name: toolbox
image: your-registry/genai-toolbox:latest
ports:
- containerPort: 5000
env:
- name: POSTGRES_USER
valueFrom:
secretKeyRef:
name: db-credentials
key: username
- name: POSTGRES_PASSWORD
valueFrom:
secretKeyRef:
name: db-credentials
key: password
resources:
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 5000
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 10
readinessProbe:
httpGet:
path: /ready
port: 5000
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: genai-toolbox-service
spec:
selector:
app: genai-toolbox
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 5000
type: ClusterIP
성능 최적화
연결 풀링
높은 처리량 시나리오를 위한 데이터베이스 연결 최적화:
sources:
optimized-postgres:
kind: postgres
host: localhost
port: 5432
database: production_db
user: ${POSTGRES_USER}
password: ${POSTGRES_PASSWORD}
# 연결 풀 설정
max_open_connections: 25
max_idle_connections: 5
connection_max_lifetime: "5m"
connection_max_idle_time: "30s"
# 쿼리 최적화
default_query_timeout: "30s"
slow_query_log: true
slow_query_threshold: "1s"
캐싱 전략
자주 액세스되는 데이터에 대한 지능적 캐싱 구현:
caching:
enabled: true
provider: "redis"
redis:
host: "localhost:6379"
password: ${REDIS_PASSWORD}
db: 0
policies:
- pattern: "search-*"
ttl: "5m"
cache_null_results: false
- pattern: "analytics-*"
ttl: "15m"
cache_on_query_params: ["customer_id"]
- pattern: "schema-*"
ttl: "1h"
cache_globally: true
모니터링 및 관찰성
메트릭 수집
monitoring:
metrics:
enabled: true
port: 9090
path: "/metrics"
logging:
level: "info"
format: "json"
output: "/var/log/genai-toolbox.log"
tracing:
enabled: true
jaeger_endpoint: "http://localhost:14268/api/traces"
health_checks:
enabled: true
database_ping: true
cache_connectivity: true
Grafana 대시보드
포괄적인 모니터링 대시보드 생성:
{
"dashboard": {
"title": "GenAI Toolbox 모니터링",
"panels": [
{
"title": "요청 비율",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "rate(toolbox_requests_total[5m])",
"legendFormat": "요청/초"
}
]
},
{
"title": "데이터베이스 연결 풀",
"type": "graph",
"targets": [
{
"expr": "toolbox_db_connections_active",
"legendFormat": "활성 연결"
},
{
"expr": "toolbox_db_connections_idle",
"legendFormat": "유휴 연결"
}
]
},
{
"title": "쿼리 성능",
"type": "heatmap",
"targets": [
{
"expr": "toolbox_query_duration_seconds",
"legendFormat": "쿼리 지속시간"
}
]
}
]
}
}
모범 사례 및 보안
보안 강화
- 환경 변수: 자격 증명을 하드코딩하지 마세요
- 네트워크 격리: 데이터베이스 통신에 사설 네트워크 사용
- TLS 암호화: 모든 데이터베이스 연결에 SSL/TLS 활성화
- 입력 검증: 엄격한 매개변수 검증 구현
- 쿼리 위생화: 매개변수화된 쿼리만 사용
성능 모범 사례
- 쿼리 최적화: 쿼리 튜닝을 위해 EXPLAIN ANALYZE 사용
- 인덱스 전략: 빈번한 쿼리에 적절한 인덱싱 보장
- 연결 제한: 적절한 연결 풀 크기 설정
- 타임아웃 구성: 합리적인 쿼리 타임아웃 구현
- 리소스 모니터링: CPU, 메모리, I/O 사용량 모니터링
일반적인 문제 해결
연결 문제
# 데이터베이스 연결 테스트
docker exec -it genai-toolbox ./toolbox test-connection --source my-postgres-db
# 연결 오류 로그 확인
docker logs genai-toolbox | grep -i "connection"
# 네트워크 연결 확인
docker exec -it genai-toolbox ping postgres-host
성능 문제
# 쿼리 로깅 활성화
docker exec -it genai-toolbox ./toolbox --log-level debug
# 활성 연결 모니터링
docker exec -it postgres psql -U user -d database -c "SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;"
# 느린 쿼리 확인
docker exec -it postgres psql -U user -d database -c "SELECT query, mean_time FROM pg_stat_statements ORDER BY mean_time DESC LIMIT 10;"
결론
Google GenAI Toolbox는 MCP 프로토콜을 통해 AI 애플리케이션에 데이터베이스 운영을 통합하는 견고하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 프레임워크 독립적인 설계, 포괄적인 보안 기능, 프로덕션 준비된 아키텍처는 엔터프라이즈 AI 배포에 탁월한 선택입니다.
이 튜토리얼의 주요 사항:
- 쉬운 설정: YAML 파일을 통한 간단한 구성
- 프레임워크 유연성: Genkit, LangChain, OpenAI 및 사용자 정의 구현과 호환
- 프로덕션 준비: 내장된 보안, 모니터링 및 확장 기능
- 성능 최적화: 연결 풀링, 캐싱 및 쿼리 최적화
- 포괄적인 도구: 풍부한 데이터베이스 운영 및 분석 도구 세트
데이터베이스 쿼리가 포함된 간단한 챗봇을 구축하든, 정교한 데이터 운영이 필요한 복잡한 다중 에이전트 시스템을 구축하든, GenAI Toolbox는 신뢰할 수 있고 안전하며 고성능의 데이터베이스 통합을 위한 기반을 제공합니다.
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