MCP + 스킬 프레임워크: 효율적인 데이터 과학 워크플로우를 위한 AI 에이전트 안내
특정 데이터 플랫폼 내에서 AI 에이전트(Claude, GPT)가 올바르게 작동하도록 안내하는 DevTalk로, MCP 서버와 스킬 프레임워크를 사용합니다. 핵심 문제: 에이전트는 데이터 과학 워크플로에서 무엇을 할지 파악하는 데는 능숙하지만, 실제 데이터 플랫폼에서 효율적으로 어떻게 수행할지 선택하는 데는 부족합니다.
일반적인 에이전트 비효율성
- 작업을 데이터베이스에 푸시하지 않고 클라이언트 중심 코드를 생성
- 필요 이상으로 많은 데이터/토큰 이동
- 네이티브 기능(분석 함수, ML 등) 무시
- 확장되지 않는 일반적인 패턴으로 대체
해결책: MCP 서버 + 스킬 프레임워크
에이전트가 "스스로 알아내도록" 두는 대신, 플랫폼 인식 컨텍스트로 제한하고 안내합니다. 이 접근 방식은 다음에 중점을 둡니다:
- 올바른 분석 함수 선택
- SQL만으로 충분하지 않은 경우 인식
- 데이터베이스 내 ML/통계/텍스트/벡터 연산 사용
- 실제 배포 가능한 엔드투엔드 워크플로로 연결
리소스
- Repo: github.com/ksturgeon-td/tdsql-mcp
- 무료 체험 환경: Teradata ClearScape Analytics Demo
- 라이브 세션 녹화: YouTube
Claude + MCP 또는 도구 사용을 실험해보고 실제 데이터 시스템에서 비효율성이나 환각 문제에 부딪혔다면, 이 접근 방식을 살펴볼 가치가 있습니다.
📖 전체 출처 읽기: r/ClaudeAI
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