이제 Genie One MCP를 정식 버전으로 사용할 수 있습니다

AI 동료와 코딩 에이전트가 조직 전반에 빠르게 확산되고 있으며, 각 에이전트는 비즈니스에 대해 저마다의 관점을 가지고 도입됩니다. 개별적으로 배포된 에이전트는 정확한 답변을 제공하는 데 필요한 의미 체계(semantics)와 비즈니스 정의가 부족하고, 설정 시 수동으로 모델링되어 이미 오래된 컨텍스트에 의존하며, 동일한 데이터를 가리키는 다른 에이전트와 모순되는 답변을 반환하기도 합니다. 공유된 데이터 기반과 비즈니스 컨텍스트이 없다면 조직 전체로 에이전트를 자신 있게 확장할 수 없습니다. 

이제 모든 Databricks 사용자가 Genie One Model Context Protocol (MCP) 서버를 정식 버전으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 모든 에이전트는 Genie Ontology의 거버넌스가 적용된 비즈니스 컨텍스트를 기반으로 Genie One에서 정형 및 비정형 데이터, 인사이트, 답변을 검색할 수 있는 단일 인터페이스를 갖게 됩니다. Genie One MCP는 이제 Unity Gateway 내에서 관리형 MCP 서비스로 제공되어, 모든 호출에 대해 중앙 집중식 거버넌스, 세분화된 정책 및 감사 로깅을 제공합니다.

저희에게 Genie One MCP가 매우 유용한 이유는 팀이 어떤 AI 도구를 선택하든 분석 품질을 높게 유지해 주기 때문입니다. 일부는 Genie One UI에서 직접 작업하고, 다른 이들은 하루 종일 Claude Cowork나 자체 IDE에서 작업합니다. MCP는 그들이 이미 일하고 있는 환경에서 바로 연결할 수 있는 단일 통합 지점을 제공하므로, 어떤 도구를 사용하든 신뢰할 수 있고 거버넌스가 적용된 동일한 답변이 일관되게 표시됩니다.—Fenny Sanyoto, Engineering Manager - Growth & Traveler Data Engineering, GetYourGuide

Genie One MCP로 모든 에이전트에 Genie 도입하기 

Genie One MCP는 MCP를 통해 Genie One을 노출하여 모든 에이전트가 Genie One과 피어 에이전트로서 통신할 수 있도록 합니다. 

MCP는 Genie One에 질문하기, 쿼리 결과 가져오기, 점진적 진행 상황 확인하기, 답변 조정하기를 위한 도구를 제공합니다. 지원되는 에이전트 클라이언트는 Genie One MCP 앱을 통해 대화형 시각화 및 Genie Ontology 인용과 함께 Genie One의 전체 프로세스를 실시간으로 임베드할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 워크플로를 변경하지 않고도 Genie One을 데이터 스마트 AI 동료로서 모든 에이전트에 통합할 수 있습니다.

MCP 앱은 대화형 시각화 및 Genie Ontology 인용을 제공합니다

Genie One MCP는 에이전트 상호작용을 위한 단일 거버넌스 진입점 역할을 함으로써 에이전트 급증(agent sprawl)으로 인한 마찰을 직접적으로 해결합니다. 연결된 에이전트 클라이언트는 Genie One을 통해 Genie Ontology를 자동으로 활용하여 도메인 의미 체계를 해석하므로, 형식별 맞춤형 커넥터 없이도 정형 관계형 데이터와 비정형 문서 저장소를 연결할 수 있습니다. 이 통합 인터페이스 덕분에 사용자가 Claude, ChatGPT, Cursor 또는 맞춤형 내부 인터페이스 중 어디에서 작업하든 모든 사용자 질문에 대해 단일 엔터프라이즈 컨텍스트 레이어에 의해 거버넌스가 적용된 일관된 답변을 얻을 수 있으며, 지능형 라우팅은 복잡한 하위 작업을 도메인 맞춤형 Genie 에이전트에 동적으로 위임합니다.

Genie One MCP 사용하기

Genie One MCP를 사용하면 전체 데이터 자산에서 신뢰할 수 있는 컨텍스트에 액세스하고 이를 모든 에이전트 워크플로에 통합할 수 있습니다. 먼저 Unity Gateway에서 에이전트에 Genie One MCP를 추가합니다. 추가하고 나면 MCP를 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지금까지 고객들이 가장 많이 활용한 몇 가지 대표적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

더 풍부한 데이터와 컨텍스트로 슬라이드 제작하기 

프레젠테이션을 제작하도록 구성된 에이전트가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 에이전트는 조직의 스타일 가이드를 준수하고 임원진이 선호하는 형식을 파악하고 있어 사내 여러 팀에서 널리 사용되고 있습니다. 하지만 슬라이드에 실제 비즈니스 성과를 채워 넣어야 할 때가 되면, 팀원들은 여전히 정확한 수치를 찾아내고, 상충되는 정의를 조율하며, 데이터가 의미하는 바를 설명해야 합니다. 이제 이 에이전트에 Genie One MCP를 추가하면 단순히 뼈대만 있는 슬라이드를 만드는 것을 넘어 신뢰할 수 있는 데이터와 컨텍스트를 슬라이드에 직접 가져올 수 있습니다. 에이전트가 프레젠테이션을 작업하는 동안 Genie One MCP에 요청을 보내 올바른 데이터를 검색하고, 에이전트는 이 데이터를 프레젠테이션에 통합합니다. 

고객 사용량 데이터를 고객 아웃리치에 활용하기

고객 성공 팀은 제품 사용 패턴에서 흥미로운 발견을 토대로 고객에게 자동으로 연락하는 에이전트를 생성할 수 있습니다. 하지만 사용량 감소가 모든 고객에게 동일한 의미를 갖는 것은 아닙니다. 에이전트가 관련 메시지를 보내기 전에 팀에서는 여전히 무엇이 변경되었고 해당 계정에 어떤 의미가 있는지 조사해야 합니다.

 Genie One MCP를 추가하면 에이전트가 Genie One에 쿼리하여 사용량을 조사하고 Genie Ontology를 기반으로 신뢰할 수 있는 원격 측정(telemetry) 신호를 가져올 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터와 사용량이 나타내는 의미에 대한 관련 컨텍스트를 아웃리치 에이전트에 다시 전달하고, 에이전트는 CRM을 통해 타겟팅된 이메일을 발송합니다. 

개발자 워크플로에 비즈니스 기준 통합하기 

코딩 에이전트를 사용하는 엔지니어링 팀은 Genie One MCP를 통합하여 Genie Ontology를 기반으로 개발을 진행할 수 있습니다. 예를 들어 개발자가 제품에 로깅을 추가하기 위해 PR 작업을 하는 경우, 코딩 에이전트는 Genie One MCP에 요청을 보내 해당 제품과 관련된 현재 정의 및 쿼리를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 변경 사항이 합의된 비즈니스 정의와 일치하도록 보장할 수 있습니다. 

선호하는 에이전트가 거버넌스가 적용된 비즈니스 데이터에 액세스해야 할 때마다 Genie One MCP를 호출하여 자신 있게 조치를 취하는 데 필요한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

지금 바로 Genie One MCP 시작하기

Genie One MCP를 사용하면 사용자가 선호하는 모든 에이전트에서 Genie One을 데이터 스마트 동료로 활용할 수 있습니다. Genie One MCP를 통해 여러 에이전트 전반에서 답변이 일관되게 유지되고 Genie Ontology에 기반을 두게 됩니다.

Genie One MCP의 실제 작동 모습을 확인하고 자체 사용 사례에 맞게 설정하려면 새 블로그인 Genie One MCP: 모든 AI 에이전트에 올바른 비즈니스 컨텍스트를 제공하는 방법을 확인해 보세요. 자세한 내용은 제품 설명서를 방문하거나 Databricks 계정 팀에 문의하여 지원을 받으시기 바랍니다.

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