Databricks Marketplace에서 즉시 사용 가능한 MCP로 헬스케어 에이전트의 역량을 강화하세요
작성자: 옌 로, Mark Lee, Matthew Giglia, Nicholas Siebenlist, 제이 반카리아, Paul Ford , Itai Weiss
- 파트너사인 Climb, Atropos Health, Kythera Labs 및 Redox가 제공하는 마켓플레이스의 주요 생물의학 및 임상 Model Context Protocol (MCP) 서버로 에이전트의 성능을 극대화하세요.
- 에이전트에 자체 MCP 서버나 데이터를 추가해 보세요. 모든 MCP 서버는 중앙 집중식 MCP 카탈로그에서 안전하게 관리됩니다.
- 개발 경험에 관계없이 맞춤형 에이전트를 프로덕션에 쉽게 구축하고 배포하는 방법을 알아보세요.
AI 에이전트가 헬스케어 산업을 혁신할 것이라는 큰 기대가 있지만, 에이전트가 성공적으로 작동하려면 정제된 지식, 실시간 데이터, 전문화된 도구의 정교한 통합이 필요합니다. 바로 이 부분에서 개방형 표준 인터페이스인 Model Context Protocol (MCP)이 위의 모든 추가 기능을 통합하여 에이전트에 적절한 기능을 부여하는 핵심 역할을 합니다.
헬스케어 분야의 에이전트 도입 장벽
헬스케어 분야에서 효과적인 AI 에이전트를 구축하는 데는 고유한 어려움이 따릅니다. 첫째, 헬스케어 워크플로는 유전체 데이터부터 임상 지침에 이르기까지 처음부터 구축하기 어려운 고도로 전문화되고 정제된 지식을 요구합니다. 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)은 신약 개발이나 임상 의사 결정 지원에 필요한 전문 정보가 부족한 경우가 많습니다. 또한, 생명과 직결되는 헬스케어의 특성상, LLM이 안전하고 정확한 답변을 제공하려면 근거가 확실한 맥락(grounded context)과 목적에 맞게 구축된 도구에 대한 직접적인 액세스가 필요합니다.
기존에는 헬스케어 데이터와 도구가 서로 다른 시스템에 격리되어 있어 이를 통합하는 데 막대한 엔지니어링 노력이 필요했고, 이는 AI 도입에 큰 장벽이 되었습니다. 이로 인해 헬스케어 전문가들은 여전히 문서 중심의 데이터 집약적인 워크플로에서 고군분투하고 있으며, 이는 바로 에이전트가 단순화하고 덜어주기 위해 설계된 작업들입니다.
MCP 서버를 포함하여 재사용 가능한 빌딩 블록을 갖춘 통합 에이전트 에코시스템, Databricks
Databricks는 이미 Unity Catalog의 강력한 보안 아래 관리되는 MCP 서버, 함수 도구, Genie 공간, Vector Search 등 필수 빌딩 블록을 쉽게 찾고 재사용할 수 있는 풀서비스 에이전트 에코시스템을 제공합니다.
Databricks Marketplace의 새로운 MCP 서버
Databricks Marketplace에서 바로 사용할 수 있는 MCP 서버를 통해 그 어느 때보다 쉽게 개발을 시작할 수 있도록 지원합니다. 이러한 MCP 서버를 통해 다음과 같은 새로운 기능을 도입할 수 있습니다.
Climb에서 제공하는 MCP 서버 | |
   | 질병-표적-약물 상호작용에서 가설을 생성하거나 독성을 포함한 생리활성을 조회합니다. |
| 생물의학 문헌 검색: |
 | clinicaltrials.gov를 쿼리하여 현재 진행 중인 임상시험 및 상태 확인: |
 | 의약품 라벨 및 의약품/의료기기 안전 정보 검토: |
 | 메디케어 보장 정책 쿼리: |
 | 온톨로지 검색: |
Databricks Marketplace의 추가 MCP 제공업체 | |
 | Atropos Evidence Library인 Alexandria에서 독점적인 실제 임상 근거(RWE)를 통해 임상 질문에 대한 답변을 얻으세요. |
 | Kythera의 Medical Semantics Gateway는 복잡한 헬스케어 데이터를 접근 가능하고 쿼리할 수 있으며 실행 가능한 인텔리전스로 변환합니다. |
 | Redox MCP를 사용하여 자연어로 헬스케어 데이터 통합을 설계하고 관리하세요. |
Climb
Databricks는 신뢰할 수 있는 시스템 통합업체 파트너인 Climb과 협력하여 PubMed, Clinicaltrials.gov, US Census를 포함한 주요 생물의학 MCP 서버에 대한 직접적인 액세스를 제공합니다.
위 다이어그램은 Climb이 공공 생명과학 데이터와 귀하의 비공개 데이터를 Databricks 워크스페이스에서 어떻게 통합하는지 보여줍니다. 정식 공공 소스는 실시간 MCP 서비스를 통해 연결되므로, 동기화할 복사본이나 ETL이 필요 없습니다. Databricks 내부에서 이 데이터는 이미 운영 중인 Unity Catalog 거버넌스 아래 귀하의 비공개 골드 레이어(Gold-layer) 레코드 및 자체 모델과 만나게 됩니다. Genie 및 Agent Bricks와 같은 인터페이스를 통해 팀은 공공 및 비공개 근거 데이터를 함께 쿼리할 수 있으며, 반응자/비반응자 대시보드 및 이상사례 모니터링과 같은 사용 사례를 단 한 번의 감사된 실행으로 처리할 수 있습니다.
Atropos Health
Atropos Health MCP를 사용하면 3,300만 개 이상의 정밀 근거 기반 결과(pEPF™) 및 정밀 실제 임상 근거(pRWE™) 요약 모음집인 Atropos Evidence™ Library인 Alexandria®에 신속하게 액세스할 수 있습니다. 이러한 관찰 연구는 임상 시험 및 기타 기존 연구에서 제대로 반영되지 않는 실제 다중 질환 코호트에 대한 근거 격차를 줄여줍니다. 또한 개별 환자 프로필에 적합한 근거를 제시함으로써 근거 기반 의학을 장려하고 임상 운영을 간소화합니다.
"가장 훌륭한 파트너십은 단순히 두 제품을 연결하는 데 그치지 않고, 어느 한 쪽도 단독으로는 제공할 수 없었던 가치를 창출합니다. 이것이 바로 저희가 Databricks Marketplace 파트너로서 느끼는 보람입니다. 실제 임상 근거를 Data Intelligence Platform에 직접 도입함으로써, 저희는 생명과학 및 헬스케어 팀이 단순한 데이터가 아닌 임상적 현실에 기반한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하고 있으며, 이는 실제로 실현 가능한 영역을 완전히 바꾸어 놓았습니다."
- Atropos Health의 CEO 겸 공동 창립자, Brigham Hyde 박사
Kythera Labs
Kythera Labs는 헬스케어 AI를 위한 임상 의미론적 인프라를 제공하여, 에이전트가 자연어 임상 개념을 실제 헬스케어 데이터 작업에 필요한 표준 의학 용어 로직으로 변환할 수 있도록 돕습니다. Kythera Clinical Semantic Translation MCP 서버를 통해 사용자는 질병, 약물, 처치, 실험실 검사, 결과 및 적격성 기준을 쉬운 언어로 설명할 수 있으며, 이는 ICD-10-CM, SNOMED CT, CPT, HCPCS, NDC, RxNorm, LOINC 등의 용어 체계 전반에서 검색 가능한 코드 세트로 자동 변환됩니다. 임상 언어와 정형화된 헬스케어 데이터 간의 격차를 해소함으로써, Kythera는 코호트 발견, 환자 발굴, 임상 시험 타당성 조사, 상업적 분석, 시장 진입 연구 및 실제 임상 근거 생성을 가속화합니다. 조직은 수동 코드 조회나 전문적인 헬스케어 데이터 지식에 의존하는 대신, Kythera의 MCP 서버를 사용하여 임상적 질문에서 실행 가능한 인사이트로 빠르게 전환할 수 있으며, 이를 통해 AI 에이전트와 분석가는 청구, EHR, 약국, 실험실 및 연구 데이터 세트 전반에서 더 효과적으로 작업할 수 있습니다.
Redox
Redox는 대규모의 지능형 헬스케어 데이터 교환을 지원하는 상호운용성 파트너입니다. 의료 제공자, 보험사, 헬스테크, EHR 및 의료 기기 기업들은 12,000개 이상의 시스템으로 연결된 네트워크 전반에서 복잡한 데이터 워크플로우를 연결, 준비, 라우팅 및 실행하기 위해 Redox에 의존하고 있습니다. Redox MCP 서버는 고객이 자연어를 사용하여 실시간 헬스케어 상호운용성 피드를 관리하고 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 과거에는 새로운 통합 연결을 생성하려면 기술 사용자가 여러 화면을 탐색하거나 여러 플랫폼 API 호출을 체인으로 연결하여 반복 가능한 패턴으로 설정해야 했습니다. 이 블로그에서는 거의 모든 사용자가 Redox MCP 서버를 사용하여 단 한 번의 세션만으로 새로운 통합을 설정하고, 테스트하고, 출력을 검토하고, 프로덕션으로 이동하고, 로그를 모니터링하고, Databricks로 유입되는 실시간 데이터를 검토하는 방법을 보여줍니다.
MCP 서버를 위한 중앙 집중식 검색 및 거버넌스
자체 MCP 서버를 Databricks의 MCP Catalog에 추가하여 가져올 수도 있습니다. 이는 외부에서 호스팅되거나 Databricks Apps에서 호스팅되는 MCP 서버일 수 있습니다. 또한 Genie Spaces, AI Search, Unity Catalog 함수 및 SQL Warehouses와 같은 많은 Databricks 리소스도 관리형 MCP 서버로 사용할 수 있습니다. 더욱 중요한 것은 귀하의 데이터가 이미 Databricks에 있으므로, 이를 활용해 맞춤형 에이전트를 구축하고 데이터 자산에서 가치 있는 인사이트를 도출할 수 있다는 점입니다.
Databricks Marketplace에서 가져왔든 자체적으로 커스텀 빌드했든 관계없이 모든 MCP 서버는 Databricks MCP Catalog에 중앙 집중화되며, 세분화되고 안전한 액세스를 보장하기 위해 Databricks의 Unity AI Gateway를 통해 제어됩니다.
외부 호스트에서 제공되든 Databricks에서 호스팅되든 모든 MCP 서버는 빠른 검색 및 재사용성을 위해 Databricks MCP Catalog에서 중앙 집중화되고 관리됩니다.
모든 구성원이 데이터에서 에이전트 기반 인사이트를 추출할 수 있도록 지원
Agent Bricks를 사용하는 로우코드 방식을 선호하든, Databricks Notebooks(현재 Genie Code AI 어시스턴트 포함)를 통한 유연한 코딩 옵션을 선호하든, 초보자와 고급 사용자 모두 에이전트를 손쉽게 구축하고 프로덕션에 배포할 수 있습니다.
Databricks는 MLflow traces에서 에이전트 워크플로우에 대한 완전한 관찰 가능성(observability)을 제공하며, 내장된 AI 판정단(judges) 및 커스텀 스코어러를 통해 평가를 용이하게 합니다. 또한 Databricks는 전문가의 피드백을 수집할 수 있는 Review App을 함께 제공합니다. 배포된 에이전트는 악의적인 활동으로부터 보호하기 위해 AI 가드레일을 통해 지속적으로 모니터링됩니다.
에이전트에 MCP 서버 추가하기
초보자, 중급자, 고급 Databricks 사용자 모두가 이러한 MCP 서버를 사용하는 방법을 아래에서 보여드립니다!
초급(2분): Playground로 빠른 시작
- 귀하의 Marketplace에서 MCP 서버를 실행합니다.
- AI Playground로 이동합니다. 모델과 도구(Tools)를 선택하고 외부 MCP 서버를 선택합니다.
“orforglipron의 분자 특성을 알려줘”와 같은 질문을 시작할 수 있습니다. ChEMBL MCP 서버를 연결했다면 다음과 같이 답변할 것입니다.
- 진행 상황에 만족하신다면, “Get Code” 버튼을 클릭하여 이를 Databricks Apps로 배포해 보세요. FastAPI 엔드포인트와 React 사용자 인터페이스(UI)를 갖춘 MLflow Agent Server가 배포됩니다.
중급 (5분): Agent Bricks를 활용한 Supervisor Agent
수많은 도구와 MCP 서버가 포함된 시나리오의 경우, 수퍼바이저 에이전트(Supervisor Agent)를 구축하는 것을 권장합니다. 이 오케스트레이터는 각 도구 세트에 특화된 다양한 하위 에이전트로 쿼리를 효율적으로 라우팅합니다. 코드 없이 제공되는 Agent Bricks Supervisor Agent를 사용하면 5분 만에 이를 수행할 수 있습니다.
- Marketplace에서 MCP 서버를 실행합니다.
- Agent Bricks로 이동합니다. 수퍼바이저 에이전트(Supervisor Agent)를 선택합니다.
- MCP 서버, 도구 및 지침을 추가합니다.
독점 정보와 함께 MCP 결과에서 더 깊은 인사이트를 얻으려면, 자체 데이터를 Genie Spaces 또는 Vector Search 형태로 추가 도구로 통합할 수 있습니다.
예를 들어, 화학 라이브러리를 대체하기 위해 DrugBank Genie Space를 연결했습니다. 이를 통해 "DrugBank의 GLP-1 작용제 목록과 해당 ADMET 특성을 나열해 줘"와 같은 질문을 할 수 있습니다. 다음과 같은 답변을 얻기 위해 적절한 SQL이 생성되어야 합니다:
배포 시 Agent Bricks는 쉽게 호출할 수 있도록 REST 엔드포인트를 자동으로 제공합니다. 맞춤형 인터페이스가 필요한 경우, 제공되는 다양한 앱 템플릿을 사용하여 Databricks Apps 내에서 개발할 수 있습니다.
고급 (20분): 맞춤형 수퍼바이저 에이전트(Custom Supervisor Agent)
완전한 커스터마이징을 위해 클라우드의 Databricks Notebooks 또는 로컬 IDE에서 원하는 에이전트 프레임워크(예: Langgraph, OpenAI Agents)를 사용하여 수퍼바이저 에이전트를 코딩할 수 있습니다. 선택할 수 있는 여러 에이전트 및 앱 템플릿이 있으므로 처음부터 시작할 필요가 거의 없습니다. 더 빠른 시작을 위해 Genie Code 또는 Claude Code와 같은 AI 코딩 어시스턴트를 위한 Agent Skills도 함께 제공됩니다. 또한, 이러한 템플릿은 도구를 간단히 정의할 수 있는 Supervisor API와 연동됩니다.
예를 들어, 당사의 신약 개발 에이전트인 AiChemy는 구성 가능한 MCP 서버가 포함된 이 코드 리포지토리를 사용하여 개발되었습니다. 이를 통해 외부 지식 베이스(예: PubChem)와 자체 데이터(예: ECFP 임베딩이 적용된 AI Search의 ZINC 화학 라이브러리)를 함께 검색하여 다음과 같이 구조적으로 유사한 분자를 찾을 수 있습니다:
다음 단계
이제 막 시작하는 초보자이든 숙련된 개발자이든 관계없이, 자체 데이터와 MCP 서버를 사용하여 단 몇 분 만에 자신만의 에이전트를 만들 수 있습니다. Databricks Marketplace에서 점점 늘어나는 MCP 서버 선택지를 통해 에이전트의 성능을 빠르게 한 단계 끌어올릴 수 있습니다.
또한 데이터 전환, 에이전트 개발 및 MCP 서버 요구 사항을 가속화하려면 신뢰할 수 있는 Databricks 파트너인 Climb에 문의해 주세요. Climb은 측정 가능한 비즈니스 성과를 제공하는 프로덕션 준비가 완료된 솔루션을 통해 엔터프라이즈 AI를 운영하는 데 특화되어 있습니다. 헬스케어 및 생명 과학 분야를 위해 새롭게 출시된 MCP 서비스에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
성장하고 있는 Databricks Marketplace에 상용 MCP 서버를 등록하는 데 관심이 있는 파트너는 여기에서 MCP 파트너 검증 포털을 검토해 주시기 바랍니다.
(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)
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