MCP 표준 채택을 통한 데이터 플랫폼과 AI Agent 간의 범용 연결 인터페이스 구축

Microsoft Fabric Just Exposed Its MCP Architecture. Here's What It Actually Changes for Data Teams.

Om Shree2026년 4월 24일5분intermediate

AI 요약

Context

AI Agent를 데이터 플랫폼에 연결할 때마다 OAuth2, 토큰 관리, API 버전 관리를 매번 개별적으로 구현해야 하는 파편화된 통합 구조의 한계 발생. 이로 인해 통합 표면적이 과도하게 확장되며 유지보수 효율성이 저하되고 Agent의 컨텍스트 부족으로 인한 신뢰성 낮은 결과물 도출 문제 직면.

Technical Solution

Anthropic이 제안한 MCP(Model Context Protocol) 표준을 도입하여 플랫폼을 MCP Server로 노출함으로써 개별 AI 도구별 커스텀 통합 레이어 제거
로컬 개발 환경의 API 지식 제공 및 CI/CD 파이프라인 자동화를 위한 Fabric Local MCP 아키텍처 설계
클라우드 호스팅 기반의 Fabric Remote MCP를 통해 Copilot Studio 등 자율형 Agent가 직접 워크스페이스 및 권한을 관리하는 구조 구현
기존 Fabric의 RBAC 및 보안 모델을 그대로 계승하여 추가 권한 설정 없이 사용자 권한 기반의 안전한 데이터 접근 제어 실현
OneLake MCP를 통한 계층 구조 탐색 기능을 제공하여 자연어 기반의 테이블 스키마 및 물리적 Delta Lake 파일 분석 가능 구조 설계

실천 포인트

- AI Agent 통합 시 개별 API 래퍼를 만들기보다 MCP와 같은 표준 프로토콜 채택 가능성 검토 - Local MCP(개발자 생산성)와 Remote MCP(운영 자동화)로 사용 주체에 따른 진입점 분리 설계 적용 - Agent에게 권한을 부여할 때 별도 Role을 생성하지 않고 기존 RBAC 시스템을 그대로 활용하는 보안 모델 구축

태그

#AI Agent #Data Infrastructure #OneLake #MCP #RBAC

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