도구 및 데이터 통합¶
일부의 경우 다른 도구 및 데이터 소스를 Snowflake Intelligence 의 에이전트와 통합할 수 있습니다. Snowflake Intelligence 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>`_인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 지원합니다.
MCP 서버는 AI 에이전트가 Cortex Analyst 및 Cortex Search와 같은 도구를 검색 및 호출하고 필요한 데이터를 검색할 수 있는 표준 기반 인터페이스를 제공합니다. 자세한 내용은 Snowflake 관리형 MCP 서버 섹션을 참조하십시오.
MCP를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
에이전트가 별도의 인프라를 배포할 필요 없이 Snowflake 관리형 MCP 서버를 사용하여 Snowflake 계정에서 데이터를 검색할 수 있습니다. 표준 기반 인터페이스에서 사용자 지정 도구 및 SQL 실행과 함께 Cortex Analyst, Cortex Search 및 Cortex Agent를 도구로 제공하도록 MCP 서버를 구성할 수 있습니다.
외부 MCP 클라이언트에서 Snowflake Intelligence 의 에이전트에 연결합니다.
Snowflake 관리 MCP 서버 생성 및 관리에 대한 자세한 내용은 Snowflake 관리형 MCP 서버 섹션을 참조하세요.
Snowflake 관리 MCP 서버를 사용하여 외부 MCP 클라이언트에서 에이전트에 연결¶
Snowflake에서 생성한 모든 에이전트 또는 에이전트가 연결되는 도구에는 다른 시스템이 MCP로 에이전트에 연결할 수 있는 관리형 엔드포인트가 있을 수 있습니다. 이는 Claude Desktop, Langgraph 및 MCP와 통합되는 기타 도구 등의 도구를 위한 원활한 통합 계층을 제공합니다.
외부 MCP 클라이언트에서 에이전트에 연결할 때 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.