21종의 DBA 전문 도구를 통한 PostgreSQL MCP 서버 구현

Context

단순 execute_sql 방식의 AI 데이터베이스 통합으로 인한 분석 및 진단 능력의 한계 발생. 쿼리 실행을 넘어 스키마 분석, 성능 최적화, 보안 감사 등 실제 DBA 워크플로우를 처리할 수 있는 구조적 도구 집합의 부재.

Technical Solution

• Model Context Protocol 기반의 로컬 서버 설계를 통한 AI 어시스턴트와 DB 간의 정형화된 인터페이스 제공
• 단순 쿼리 실행기가 아닌 Schema discovery, ERD generation, Index health check 등 21개의 특화된 Toolset 정의로 AI의 추론 범위 구체화
• asyncpg 라이브러리를 활용한 비동기 DB 통신 구조 설계로 다양한 호스팅 환경(RDS, Supabase, Neon 등) 호환성 확보
• Write-impact preview 메커니즘을 도입하여 INSERT/UPDATE/DELETE 등 위험 쿼리의 직접 실행을 차단하고 영향도 분석 결과만 반환하는 안전 장치 구현
• SELECT 쿼리에 대한 자동 Row limit 적용을 통한 리소스 과부하 방지 및 데이터 전송 효율 최적화