Unity 카탈로그와 Mosaic AI 통합을 통한 관리형 MCP 서버 발표

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 최근 몇 개월 동안 LLM에 도구를 제공하는 표준으로 업계 전반에 걸쳐 열광적으로 받아들여졌습니다. 이것은 중요한 진전 단계입니다. 왜냐하면 이것은 LLM들에게 더 자연스러운 형태로 행동을 취할 수 있는 맥락을 제공하기 때문입니다. 그러나 전 세계의 기업들은 거버넌스, 보안, 검색 가능성을 희생하지 않고 이를 어떻게 사용할지를 파악하려고 노력하고 있습니다. 에이전트에게 비즈니스에 대한 컨텍스트를 제공하면서 데이터를 안전하게 유지해야 합니다: 인증 및 권한 부여, 액세스, 제어에 대한 질문이 제기되고 있습니다.

우리는 MCP를 환영하고 Unity Catalog와 Mosaic AI의 힘을 결합하는 것에 흥분하고 있습니다. 이것은 여러분에게 모든 세계의 최고를 제공합니다: MCP는 에이전트가 행동을 취하도록, Mosaic AI는 에이전트를 구축하고 평가하도록, 그리고 Unity Catalog는 거버넌스와 발견을 위해 사용됩니다. 이제, 조직의 보안 및 거버넌스를 존중하는 방식으로 에이전트에게 데이터 지능을 장착할 수 있습니다.

이번 출시를 통해 우리는 MCP의 어려운 부분을 대신 처리해 드립니다: 우리의 관리 서버는 사용자 대신 인증을 지원하며, 이미 Unity 카탈로그에서 설정한 거버넌스를 준수합니다. 또한, Databricks 앱에서는 OAuth를 표준으로 지원하여 호스팅이 쉽고, Playground는 빠르게 프로토타입을 만들 수 있는 안전한 환경입니다.

안전한 데이터 접근을 위해 Databricks의 관리 서버를 사용하세요

우리의 초기 관리 서버 세트는 Genie, Vector Search, UC Functions를 통해 Databricks의 데이터에 안전하게 액세스할 수 있게 해줍니다. 기업용 보안을 염두에 두고 구축된 우리의 관리 MCP 서버는 자동으로 사용자의 권한을 존중합니다. 이는 Unity 카탈로그에서 모든 데이터를 계속 관리하고 MCP를 또 다른 관리 및 거버넌스 장소 없이 활용할 수 있음을 의미합니다. 

당신이 통신사에서 고객 지원 대표를 돕는 고객 지원 에이전트를 구축한다고 상상해보십시오. Unity 카탈로그의 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 활용하여 에이전트를 더 똑똑하게 만들 수 있습니다:

1. Genie를 통해 계정 및 플랜 정보와 같은 구조화된 데이터에 액세스할 수 있습니다
2. Vector Search를 사용하면 지원 및 지식 기반 기사와 같은 비구조화된 데이터에 접근할 수 있습니다
3. UC Functions를 통해 청구에 대한 질문에 답할 수 있는 결정적인 함수를 구축할 수 있습니다

이 서버들은 또한 유지보수나 관리가 필요 없이 당신을 위해 관리됩니다. MCP 표준이 계속 발전함에 따라, 우리는 이를 최신의 것들을 지원하도록 업데이트할 것입니다. 이를 통해 귀사에 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

Databricks Apps를 사용하여 자신의 MCP 서버를 안전하게 호스팅하십시오

우리의 텔레콤 지원 에이전트를 계속 발전시켜 봅시다: 우리는 현재의 문제점을 알려주고 새로운 것들을 보고하는 내부 API들을 가지고 있습니다. 그러나, 이 모든 정보는 우리의 인프라에 갇혀 있어 에이전트에게 접근 가능하게 하는 명확한 방법이 없습니다.

이것이 Databricks Apps가 에이전트를 활성화하는 데 도움이 되는 곳입니다: 상자 밖에서 OAuth 지원, 쉬운 Git 기반 배포, 내장된 권한 및 거버넌스를 통해 기존 서비스와 API를 몇 분 만에 MCP 서버로 전환할 수 있습니다. Databricks Apps는 우리의 서버리스 인프라에 직접 구축되어, 에이전트가 더 많이 사용될수록 확장성에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

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Agent Bricks 또는 AI Playground를 사용하여 MCP를 사용하여 에이전트를 구축하고 배포하십시오

Databricks는 그 후에 MCP를 이용하여 에이전트를 구축하고 배포하는 것을 쉽게 만듭니다. Agent Bricks에서, Multi-Agent Supervisor는 Databricks Apps에서 구축한 MCP 서버를 지원하며, 단지 버튼 클릭으로 에이전트를 내부 서비스와 연결할 수 있게 해줍니다.

우리의 AI Playground를 사용하여 MCP를 사용하는 에이전트를 프로토타입으로 만들 수도 있습니다. 이를 통해 MCP 서버와 에이전트 로직을 코드를 작성하기 전에 테스트할 수 있습니다. 도구가 활성화된 LLM과 함께 "도구" 드롭다운을 사용하여 우리의 관리 서버 또는 Databricks 앱을 통한 사용자 정의 서버를 시도해 보세요.

Databricks를 사용하여 에이전트를 배포하면, 어떤 도구가 어떻게 MLflow와 Agent Evaluation을 사용하는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 사용 사례에 맞게 에이전트 로직이나 도구 로직을 조정할 수 있으며, 에이전트가 어떻게 작동하는지에 대한 전체적인 통찰력을 제공합니다:

미래의 확장

우리는 우리가 출시하는 것에 대해 정말로 흥분하고 있으며, 우리는 막 시작했습니다. 미래에는 DBSQL과 같은 다른 유형의 Databricks 리소스에 대한 관리 서버를 지원을 확대할 예정입니다. 우리는 또한 다른 회사와 서비스가 제공하는 MCP 서버를 관리, 발견, 거버넌스하기 위한 카탈로그 지원을 구축할 계획입니다. 이를 통해 오늘날처럼 중앙화할 수 있습니다.

시작하기

Databricks에서 관리하는 MCP 서버가 이제 베타 버전입니다. 자세한 내용을 알아보려면 문서를 참조하세요 그들에게 연결하는 방법이나 Databricks 앱에서 자신의 MCP 서버를 호스팅하는 방법에 대해 알아보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)