Snowflake 관리형 MCP 서버¶

개요¶

MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 비즈니스 애플리케이션 및 외부 데이터 시스템(예: 데이터베이스 및 콘텐츠 리포지토리)과 안전하게 상호 작용할 수 있도록 하는 `오픈 소스 표준<https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro>`_입니다. MCP를 사용하면 엔터프라이즈 비즈니스가 통합 문제를 줄이고 모델에서 신속하게 결과를 제공할 수 있습니다. 출시 이후, MCP는 도구를 호출하고 데이터를 검색하기 위한 일관되고 안전한 메커니즘을 제공하여 에이전트 애플리케이션의 기초가 되었습니다.

Snowflake 관리형 MCP 서버는 AI 에이전트가 별도의 인프라를 배포할 필요 없이 Snowflake 계정에서 데이터를 안전하게 검색할 수 있도록 합니다. 표준 기반 인터페이스에서 사용자 지정 도구 및 SQL 실행과 함께 Cortex Analyst, Cortex Search 및 Cortex Agent를 도구로 제공하도록 MCP 서버를 구성할 수 있습니다. MCP 클라이언트는 이러한 도구를 검색 및 호출하고 애플리케이션에 필요한 데이터를 검색합니다. Snowflake의 관리형 MCP 서버를 사용하면 액세스 및 개인정보 보호 제어를 유지하면서 확장 가능한 엔터프라이즈급 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Snowflake의 MCP 서버는 다음을 제공합니다.

• 표준화된 통합: 빠르게 진화하는 표준에 따라 도구 검색 및 호출을 위한 통합 인터페이스

• 포괄적인 인증: MCP 통합에 대한 OAuth 기반 인증을 활성화하기 위한 Snowflake의 기본 제공 OAuth 서비스

• 강력한 거버넌스: 도구 검색 및 호출을 관리하기 위한 MCP 서버 및 도구에 대한 역할 기반 액세스 제어(RBAC)

MCP 수명 주기에 대한 자세한 내용은 `수명 주기<https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/lifecycle>`_ 섹션을 참조하세요. MCP 구현의 예는 `관리형 Snowflake MCP 서버 시작하기<https://quickstarts.snowflake.com/guide/getting-started-with-snowflake-mcp-server/index.html>`__ 빠른 시작을 참조하세요.

MCP 서버 보안 권장 사항¶

도구 및 설명을 확인하지 않고 여러 MCP 서버를 사용하면 도구 악성 공격 또는 도구 섀도잉과 같은 취약점이 발생할 수 있습니다. 서드 파티 MCP 서버를 사용하기 전에 확인하는 것이 좋습니다. 여기에는 다른 Snowflake 사용자 또는 계정의 MCP 서버가 포함됩니다. 서드 파티 MCP 서버에서 제공하는 모든 도구를 확인합니다.

인증 방법으로 OAuth를 사용하는 것이 좋습니다. 하드코딩된 토큰을 사용하면 토큰이 유출될 수 있습니다.

PAT(프로그래밍 방식 액세스 토큰)을 사용할 경우 MCP 작업이 허용된 최소 권한 역할을 사용하도록 설정합니다. 이렇게 하면 높은 권한 역할의 액세스 권한으로 인해 시크릿이 유출되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

최소 권한 원칙에 따라 MCP 서버 및 도구에 대한 적절한 권한을 구성합니다. MCP 서버에 대한 액세스 권한이 있어도 도구에 대한 액세스 권한이 부여되지는 않습니다. 각 도구에 대한 권한을 부여해야 합니다.

MCP 서버 오브젝트 만들기¶

도구 및 기타 메타데이터를 지정하여 오브젝트를 만듭니다. 필수 인증 후 서버에 연결하는 MCP 클라이언트는 이러한 도구를 검색하고 호출할 수 있습니다.

1. MCP 서버를 생성하려는 원하는 데이터베이스와 스키마로 이동합니다.

2. MCP 서버를 만듭니다.

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   CREATE [ OR REPLACE ] MCP SERVER [ IF NOT EXISTS ] <server_name>
     FROM SPECIFICATION $$
       tools:
         - name: "product-search"
           type: "CORTEX_SEARCH_SERVICE_QUERY"
           identifier: "database1.schema1.Cortex_Search_Service1"
           description: "cortex search service for all products"
           title: "Product Search"
   
         - name: "revenue-semantic-view"
           type: "CORTEX_ANALYST_MESSAGE"
           identifier: "database1.schema1.Semantic_View_1"
           description: "Semantic view for all revenue tables"
           title: "Semantic view for revenue"
     $$
   

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Snowflake는 현재 다음 도구 유형을 지원합니다.

• CORTEX_SEARCH_SERVICE_QUERY: Cortex Search Service 도구

• CORTEX_ANALYST_MESSAGE: Cortex Analyst 도구

• SYSTEM_EXECUTE_SQL: SQL 실행

• CORTEX_AGENT_RUN: Cortex Agent 도구

• GENERIC: UDFs 및 저장 프로시저용 도구

다음 예는 다양한 도구 유형을 구성하는 방법을 보여줍니다.

Analyst toolSearch toolSQL execution toolAgent toolCustom tool

클라이언트는 Analyst 도구를 사용하여 자연어 텍스트에서 SQL을 생성할 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 도구 구성을 지정합니다.

참고

Snowflake 관리 MCP 서버는 Cortex Analyst에서 의미 체계 뷰 사용만 지원합니다. 의미 체계 모델은 지원하지 않습니다.

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tools:
  - name: "revenue-semantic-view"
    type: "CORTEX_ANALYST_MESSAGE"
    identifier: "database1.schema1.Semantic_View_1"
    description: "Semantic view for all revenue tables"
    title: "Semantic view for revenue"

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다음 예에서 UDFs 및 저장 프로시저를 사용하여 사용자 지정 도구를 만들고 구성합니다.

-- create a simple udf
CREATE OR REPLACE FUNCTION MULTIPLY_BY_TEN(x FLOAT)
RETURNS FLOAT
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
HANDLER = 'multiply_by_ten'
AS
$$
def multiply_by_ten(x: float) -> float:
  return x * 10
$$;

SHOW FUNCTIONS LIKE 'MULTIPLY_BY_TEN';

-- test return json/variant
CREATE OR REPLACE FUNCTION CALCULATE_PRODUCT_AND_SUM(x FLOAT, y FLOAT)
RETURNS VARIANT
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
HANDLER = 'calculate_values'
AS
$$
import json

def calculate_values(x: float, y: float) -> dict:
  """
  Calculates the product and sum of two numbers and returns them in a dictionary.
  The dictionary is converted to a VARIANT (JSON) in the SQL return.
  """
  product = x * y
  sum_val = x + y

  return {
      "product": product,
      "sum": sum_val
  }
$$;

-- test return list/array
CREATE OR REPLACE FUNCTION GET_NUMBERS_IN_RANGE(x FLOAT, y FLOAT)
RETURNS ARRAY -- Use ARRAY to explicitly state a list is being returned
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
HANDLER = 'get_numbers'
AS
$$
def get_numbers(x: float, y: float) -> list:
  """
  Returns a list of integers between x (exclusive) and y (inclusive).
  Assumes x < y.
  """
  # Ensure x and y are treated as integers for range generation
  start = int(x) + 1
  end = int(y) + 1 # range() is exclusive on the stop value

  # Use a list comprehension to generate the numbers
  # The Python list will be converted to a Snowflake ARRAY.
  return list(range(start, end))
$$;

-- create a simple stored procedure
CREATE OR REPLACE PROCEDURE MULTIPLY_BY_TEN_SP(x FLOAT)
RETURNS FLOAT
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
PACKAGES = ('snowflake-snowpark-python')
HANDLER = 'multiply_by_ten'
AS
$$
# The handler logic is identical to the UDF for a scalar return
def multiply_by_ten(x: float) -> float:
      return x * 10
$$;

-- test return json/variant
CREATE OR REPLACE PROCEDURE CALCULATE_VALUES_SP(x FLOAT, y FLOAT)
RETURNS VARIANT
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
PACKAGES = ('snowflake-snowpark-python')
HANDLER = 'calculate_values'
AS
$$
# The handler logic is identical to the UDF for a VARIANT return
def calculate_values(x: float, y: float) -> dict:
      """
      Calculates the product and sum of two numbers and returns them in a dictionary.
      The dictionary is converted to a VARIANT (JSON) in the SQL return.
      """
      product = x * y
      sum_val = x + y

      return {
          "product": product,
          "sum": sum_val
      }
$$;

-- test return list/array
CREATE OR REPLACE PROCEDURE GET_NUMBERS_SP(x FLOAT, y FLOAT)
RETURNS ARRAY
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.8'
PACKAGES = ('snowflake-snowpark-python')
HANDLER = 'get_numbers'
AS
$$
def get_numbers(x: float, y: float) -> list:
      """
      Returns a list of integers between x (exclusive) and y (inclusive).
      The Python list will be converted to a Snowflake ARRAY.
      """
      # Ensure x and y are treated as integers for range generation
      start = int(x) + 1
      end = int(y) + 1 # range() is exclusive on the stop value

      # Use a list comprehension to generate the numbers
      return list(range(start, end))
$$;

CREATE MCP SERVER my_mcp_server
  FROM SPECIFICATION $$
    tools:
      - title: "Custom Tool 1"
        identifier: "EXAMPLE_DATABASE.AGENTS.MULTIPLY_BY_TEN"
        name: "multiply_by_ten"
        type: "GENERIC"
        description: "Multiplied input value by ten and returns the result."
        config:
          type: "function"
          warehouse: "COMPUTE_SERVICE_WAREHOUSE"
          input_schema:
            type: "object"
            properties:
              x:
                description: "A number to be multiplied by ten"
                type: "number"
      - title: "Custom Tool 2"
        identifier: "EXAMPLE_DATABASE.AGENTS.CALCULATE_PRODUCT_AND_SUM"
        name: "calculate_product_and_sum"
        type: "GENERIC"
        description: "Calculates the product and sum of two numbers and returns them in a JSON object."
        config:
          type: "function"
          warehouse: "COMPUTE_SERVICE_WAREHOUSE"
          input_schema:
            type: "object"
            properties:
              x:
                description: "First number"
                type: "number"
              y:
                description: "Second number"
                type: "number"
      - title: "Custom Tool 3"
        identifier: "EXAMPLE_DATABASE.AGENTS.GET_NUMBERS_IN_RANGE"
        name: "get_numbers_in_range"
        type: "GENERIC"
        description: "Returns a list of integers between two numbers."
        config:
          type: "function"
          warehouse: "COMPUTE_SERVICE_WAREHOUSE"
          input_schema:
            type: "object"
            properties:
              x:
                description: "Start number (exclusive)"
                type: "number"
              y:
                description: "End number (inclusive)"
                type: "number"
      - title: "Custom Tool 4"
        identifier: "EXAMPLE_DATABASE.AGENTS.MULTIPLY_BY_TEN_SP"
        name: "multiply_by_ten_sp"
        type: "GENERIC"
        description: "Multiplied input value by ten and returns the result."
        config:
          type: "procedure"
          warehouse: "COMPUTE_SERVICE_WAREHOUSE"
          input_schema:
            type: "object"
            properties:
              x:
                description: "A number to be multiplied by ten"
                type: "number"
      - title: "Custom Tool 5"
        identifier: "EXAMPLE_DATABASE.AGENTS.CALCULATE_PRODUCT_AND_SUM_SP"
        name: "calculate_product_and_sum_sp"
        type: "GENERIC"
        description: "Calculates the product and sum of two numbers and returns them in a JSON object."
        config:
          type: "procedure"
          warehouse: "COMPUTE_SERVICE_WAREHOUSE"
          input_schema:
            type: "object"
            properties:
              x:
                description: "First number"
                type: "number"
              y:
                description: "Second number"
                type: "number"
      - title: "Custom Tool 6"
        identifier: "EXAMPLE_DATABASE.AGENTS.GET_NUMBERS_IN_RANGE_SP"
        name: "get_numbers_in_range_sp"
        type: "GENERIC"
        description: "Returns a list of integers between two numbers."
        config:
          type: "procedure"
          warehouse: "COMPUTE_SERVICE_WAREHOUSE"
          input_schema:
            type: "object"
            properties:
              x:
                description: "Start number (exclusive)"
                type: "number"
              y:
                description: "End number (inclusive)"
                type: "number"
  $$;

1. MCP 서버를 표시하려면 다음 명령을 사용합니다.

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   SHOW MCP SERVERS IN DATABASE <database_name>;
   SHOW MCP SERVERS IN SCHEMA <schema_name>;
   SHOW MCP SERVERS IN ACCOUNT;
   

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   다음 예제에서는 명령의 출력을 보여줍니다.

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   |               created_on               |       name        | database_name | schema_name |    owner     |           comment            |
   ------------------------------------------+-------------------+---------------+-------------+--------------+------------------------------
   | Fri, 23 Jun 1967 07:00:00.123000 +0000 | TEST_MCP_SERVER   | TEST_DATABASE | TEST_SCHEMA | ACCOUNTADMIN | [NULL]                       |
   | Fri, 23 Jun 1967 07:00:00.123000 +0000 | TEST_MCP_SERVER_2 | TEST_DATABASE | TEST_SCHEMA | ACCOUNTADMIN | Test MCP server with comment |
   

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2. MCP 서버에 대해 설명하려면 다음 명령을 사용합니다.

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   DESCRIBE MCP SERVER <server_name>;
   

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   다음 예제에서는 명령의 출력을 보여줍니다.

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   |      name       | database_name | schema_name |    owner     | comment |     server_spec        |               created_on               |
   ------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------------------------
   | TEST_MCP_SERVER | TEST_DATABASE | TEST_SCHEMA | ACCOUNTADMIN | [NULL]  | {"version":1,"tools":[{"name":"product-search","identifier":"db.schema.search_service","type":"CORTEX_SEARCH_SERVICE_QUERY"}]} | Fri, 23 Jun 1967 07:00:00.123000 +0000 |
   

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3. MCP 서버를 삭제하려면 다음 명령을 사용합니다.

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   DROP MCP SERVER <server_name>;
   

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액세스 제어¶

다음 권한을 사용하여 MCP 서버 및 기본 도구에 대한 액세스를 관리할 수 있습니다.

OAuth 인증 설정¶

MCP 클라이언트에서 인증을 구성합니다. Snowflake 관리형 MCP 서버는 MCP 프로토콜의 `인증<https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/authorization>`__ 권장 사항에 맞는 :doc:`OAuth 2.0</user-guide/oauth-snowflake-overview>`을 지원합니다. Snowflake 관리형 MCP 서버는 동적 클라이언트 등록을 지원하지 않습니다.

1. 먼저 보안 통합을 생성합니다. 이 명령에 대한 내용은 CREATE SECURITY INTEGRATION(Snowflake OAuth) 섹션을 참조하세요.

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   CREATE [ OR REPLACE ] SECURITY INTEGRATION [IF NOT EXISTS] <integration_name>
     TYPE = OAUTH
     OAUTH_CLIENT = CUSTOM
     ENABLED = TRUE
     OAUTH_CLIENT_TYPE = 'CONFIDENTIAL'
     OAUTH_REDIRECT_URI = '<redirect_URI>'
   

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2. 그런 다음, 시스템 함수를 호출하여 클라이언트 구성을 위한 클라이언트 ID와 키를 검색합니다. 통합 이름은 대문자와 소문자를 구분하며 대문자여야 합니다.

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   SELECT SYSTEM$SHOW_OAUTH_CLIENT_SECRETS('<integration_name>');
   

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사용자 지정 MCP 클라이언트를 사용하여 MCP 서버와 상호 작용합니다.¶

사용자 지정 MCP 클라이언트를 빌드하는 경우 다음 형식의 URL 엔드포인트를 사용해야 합니다.

https://<account_URl>/api/v2/databases/{database}/schemas/{schema}/mcp-servers/{name}

계정 URL 형식 지정에 대한 자세한 내용은 계정 식별자 섹션을 참조하세요.

MCP 서버와의 상호 작용에 대한 자세한 내용은 `MCP 클라이언트 빌드<https://modelcontextprotocol.io/docs/develop/build-client>`_를 참조하세요.

POST /api/v2/databases/<database>/schemas/<schema>/mcp-servers/<name>
    {
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": 1,
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "test-analyst",
            "arguments": {
                "message": "text"
            }
        }
    }

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "result": {
        "content": [
            {
                "type": "text",
                "text": "string"
            }
        ]
    }
}

POST /api/v2/databases/{database}/schemas/{schema}/mcp-servers/{name}
    {
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": 1,
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "product-search",
            "arguments": {
                "query": "Hotels in NYC",
                "columns": array of strings,
                "limit": int
            }
        }
  }

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "result": {
        "results": {}
    }
}

제한 사항¶

Snowflake 관리형 MCP 서버는 MCP 프로토콜에서 리소스, 프롬프트, 루트, 알림, 버전 협상, 수명 주기 단계, 샘플링 같은 구성 요소를 지원하지 않습니다.

비스트리밍 응답만 지원됩니다.