Google MCP Toolbox for Databases, 새롭게 추가된 Elasticsearch 지원

Elasticsearch를 직접 체험하려면 당사의 샘플 노트북을 살펴보거나, 무료 클라우드 체험판을 시작하거나, 지금 바로 로컬 기기에서 Elastic을 사용해 보세요.

이 글에서는 Elasticsearch와 Google MCP Toolbox를 함께 사용해 Elasticsearch 인덱스에서 정보를 추출하는 간단한 도구를 만드는 방법을 단계별로 살펴봅니다.

최근 Elastic은 Google MCP Toolbox for Databases 오픈소스 프로젝트에 Elasticsearch를 데이터베이스로 사용할 수 있는 지원 기능을 추가했습니다.

이 새로운 기능을 통해 Google MCP Toolbox로 Elasticsearch에 연결하고 데이터와 직접 "대화하듯" 상호작용할 수 있습니다.

Elasticsearch

Elasticsearch 인스턴스가 실행 중이어야 합니다. Elastic Cloud에서 무료 체험을 활성화하거나 start-local 스크립트를 사용해 로컬에 설치할 수 있습니다.

이 명령을 실행하면 컴퓨터에 Elasticsearch와 Kibana가 설치되고 Google MCP Toolbox 설정에 사용할 API 키가 생성됩니다.

API 키는 이전 명령의 출력 결과로 표시되며 elastic-start-local 폴더 내 .env 파일에 저장됩니다.

예제 데이터 세트 설치하기

설치가 완료되면 사용자 이름 elastic과 start-local 스크립트로 생성된 비밀번호(.env 파일에 저장됨)를 사용해 Kibana에 로그인할 수 있습니다.

Kibana에서 제공되는 eCommerce orders 데이터 세트를 설치할 수 있습니다. 이 데이터 세트에는 kibana_sample_data_ecommerce라는 단일 인덱스가 포함되어 있으며 전자상거래 웹사이트의 4,675개 주문 정보를 담고 있습니다. 각 주문에는 다음과 같은 정보가 포함되어 있습니다.

• 고객 정보(이름, ID, 생년월일, 이메일 등)
• 주문 날짜
• 주문 ID
• 제품(가격, 수량, ID, 카테고리, 할인 등을 포함한 전체 제품 목록)
• SKU
• 총액(세전, 세후)
• 총 수량
• 지리 정보(도시, 국가, 대륙, 위치, 지역)

샘플 데이터를 설치하려면 Kibana의 통합 페이지를 열고(상단 검색창에서 "통합"을 검색) "Sample Data"를 설치하세요. 자세한 내용은 다음 문서에서 확인할 수 있습니다: https://www.elastic.co/docs/explore-analyze/#gs-get-data-into-kibana

이 글의 목표는 Google MCP Toolbox를 설정해 Elasticsearch에 연결하고 자연어로 kibana_sample_data_ecommerce 인덱스와 손쉽게 상호작용하는 방법을 보여주는 것입니다.

Google MCP Toolbox

Google MCP Toolbox는 애플리케이션과 AI 에이전트가 데이터베이스와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 설계된 오픈 소스 MCP 서버입니다. 이전에는 'GenAI Toolbox for Databases'로 알려졌으나 Model Context Protocol(MCP)을 전면 지원하게 되면서 현재의 이름으로 변경되었습니다. 이 프로젝트의 목적은 연결 풀링, 인증, 통합 가시성 등과 같은 다양한 운영 관리 요소들을 백그라운드에서 처리하여 에이전트를 데이터베이스에 연결할 때 기존에 필요하던 번거로운 작업을 줄이는 데 있습니다.

Toolbox의 핵심은 개발자가 데이터베이스 상호작용을 캡슐화한 재사용 가능한 고수준 도구를 정의할 수 있도록 한다는 점입니다. 이러한 도구는 MCP 호환 클라이언트(예: AI 에이전트)에서 호출할 수 있으며 클라이언트가 저수준 SQL 쿼리를 구현하거나 데이터베이스 연결을 직접 관리할 필요가 없습니다. 이러한 접근 방식은 데이터베이스 인식 에이전트를 구축하는 데 필요한 보일러플레이트 코드(boilerplate code)의 양을 크게 줄여 단 몇 줄의 애플리케이션 로직만으로도 고급 데이터 처리 기능을 통합할 수 있게 합니다. 한 번 정의된 도구는 여러 에이전트, 프레임워크, 언어 간에 손쉽게 공유할 수도 있습니다(그림 1).

Toolbox를 사용할 때의 큰 장점 중 하나는 기본으로 제공되는 보안 모델입니다. OAuth2와 OIDC 같은 인증 흐름을 기본적으로 지원하므로 개발자는 에이전트에서 민감한 데이터베이스 자격 증명을 직접 다루거나 저장하지 않아도 됩니다. 또한 이 플랫폼은 OpenTelemetry를 통해 메트릭과 트레이싱을 포함한 통합 가시성 기능을 제공하며 이는 디버깅, 모니터링 및 프로덕션 배포에 필수적입니다. 종합하면 MCP Toolbox는 MCP를 지원하는 모든 시스템에서 데이터와 상호작용하기 위한 통합되고 안전하며 확장 가능한 인터페이스 역할을 합니다.

MCP Toolbox 설치 방법

다음 명령어를 사용하여 Linux에서 MCP Toolbox 서버를 설치할 수 있습니다.

macOS 또는 Windows에 설치하려면 여기에 있는 자세한 안내를 따르세요.

Toolbox를 Elasticsearch용으로 구성하기

Elasticsearch용 MCP Toolbox를 구성하려면 다음과 같이 tools.yaml 파일을 생성해야 합니다.

<insert-here-api-key> 값을 유효한 Elasticsearch API 키로 교체해야 합니다. 로컬에서 start-local로 Elasticsearch를 실행하고 있는 경우 생성된 .env 파일의 ES_LOCAL_API_KEY 변수에서 API 키를 확인할 수 있습니다. Elastic Cloud를 사용하는 경우 여기에 설명된 절차를 따라 API 키를 생성할 수 있습니다.

이전 도구에는 Elasticsearch를 위한 다음 ES|QL 쿼리가 포함되어 있습니다:

ES|QL에 익숙하지 않다면 간단히 이렇게 이해할 수 있습니다. ES|QL은 Elastic이 개발한 쿼리 언어로 SQL과 비슷한 방식으로 하나 이상의 인덱스를 대상으로 데이터를 검색할 수 있습니다. ES|QL에 대한 더 자세한 내용은 여기에서 공식 문서를 통해 확인할 수 있습니다.

위의 쿼리는 ?name 매개변수(물음표는 매개변수를 의미)를 사용해 지정된 고객 이름이 포함된 모든 주문을 kibana_sample_data_ecommerce 인덱스에서 검색합니다.

고객 이름은 앞서 작성한 YAML 구성에서 string 타입과 'The customer name' 설명으로 정의되었습니다.

이 도구를 사용하면 고객인 Foo는 2025년 10월에 몇 건의 주문을 했나요?와 같은 고객의 주문 관련 질문에 답할 수 있습니다.

도구와 그 매개변수에 대한 설명은 사용자의 자연어 요청에서 관련 정보를 추출하는 데 매우 중요합니다. 이러한 정보 추출은 대규모 언어 모델(LLM)의 함수 호출 기능을 통해 수행됩니다. 실제로 LLM은 필요한 정보를 얻기 위해 실행해야 할 함수(도구)와 해당 함수에 필요한 매개변수를 자동으로 식별할 수 있습니다.

함수 호출에 대한 자세한 내용은 Ashish Tiwari가 작성한 OpenAI function calling with Elasticsearch(Elasticsearch와 함께 사용하는 OpenAI 함수 호출)라는 글을 참고하세요.

Toolbox 서버 실행하기

앞서 작성한 tools.yaml 파일을 사용해 MCP Toolbox를 다음 명령어로 실행할 수 있습니다.

-ui 매개변수를 사용하면 http://127.0.0.1:5000/ui에서 웹 애플리케이션이 실행됩니다(그림 2).

Tools > customer-orders를 선택한 뒤 name 매개변수에 고객 이름(예: Gwen Sanders)을 입력하고 Run Tool 버튼을 클릭할 수 있습니다. 그림 3에 표시된 것과 같은 JSON 응답이 표시됩니다.

이로써 설정이 완료되며 MCP Toolbox는 customer-orders 도구를 실행해 Elasticsearch와 통신하고 ES|QL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Gemini CLI와 함께 MCP Toolbox 사용하기

데이터베이스용 MCP Toolbox와의 통신에는 어떤 MCP 클라이언트든 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Gemini를 사용하기 위한 명령줄 도구인 Gemini CLI를 사용할 수 있습니다. Gemini CLI는 여기에 안내된 지침에 따라 설치할 수 있습니다.

Gemini CLI에는 MCP Toolbox용으로 사전 구성된 확장 프로그램이 제공되며 gemini-cli-extensions/mcp-toolbox에서 사용할 수 있습니다. 다음 명령어를 실행해 이 확장 프로그램을 설치할 수 있습니다.

설치가 완료되면 MCP Toolbox용 tools.yaml 설정 파일을 저장한 디렉터리로 이동한 뒤 다음과 같이 Gemini CLI를 실행해야 합니다. 이는 Gemini CLI가 MCP Toolbox와 자동으로 구성되기 위해 필요한 단계입니다.

그림 4에 표시된 출력 결과를 확인할 수 있습니다.

다음 명령어로 MCP Toolbox가 연결되어 있는지 확인할 수 있습니다.

mcp_toolbox 항목 아래에 customer-orders 도구가 나열된 것을 확인할 수 있습니다(그림 5).

MCP Toolbox가 Gemini CLI에 연결되었다면 이제 ”고객인 Gwen Sanders의 주문 내역을 알려주세요”와 같은 질문을 해볼 수 있습니다. 그러면 Gemini CLI가 mcp_toolbox 서버에서 customer-orders 도구를 실행할 수 있는 권한을 요청합니다(그림 6 참조).

확인되면 Gemini CLI는 MCP Toolbox에 요청을 보내 JSON 응답을 받은 다음 이를 바탕으로 최종 응답을 구성합니다(그림 7).

Gemini CLI의 응답에는 Gwen Sanders가 2개 상품을 한 번만 주문했으며 총액은 132유로라는 내용이 표시됩니다.

MCP Toolbox SDKs

Google MCP Toolbox는 Go, Python, JavaScript로 작성된 프로그램에서 모든 기능에 접근할 수 있는 SDK도 제공합니다.

예를 들어 Python SDK는 다음의 GitHub 페이지에서 이용할 수 있습니다: https://github.com/googleapis/mcp-toolbox-sdk-python

MCP Toolbox에 연결하기 위해 간단한 에이전트를 만들어야 합니다. 이를 위해 다음 패키지를 설치해야 합니다.

그리고 아래 명령어로 새로운 에이전트 프로젝트를 생성합니다.

이 명령을 실행하면 agent.py 파일이 포함된 my_agent라는 새 디렉터리가 생성됩니다.

Toolbox에 연결하기 위해 my_agent/agent.py를 다음 내용으로 업데이트합니다.

Google API 키를 포함한 .env 파일을 생성합니다.

마지막으로 에이전트를 실행하여 결과를 확인할 수 있습니다. 에이전트를 실행하려면 아래 명령어를 입력합니다.

또는 웹 인터페이스로 제공할 수도 있습니다.

두 경우 모두 Q&A 인터페이스를 통해 MCP Toolbox와 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어 이전 예시처럼 고객인 Gwen Sanders의 주문 내역을 보여주세요라고 질문할 수 있습니다.

다양한 SDK에 대한 자세한 내용은 이 문서 페이지를 참고하세요.

결론

이번 글에서는 Google MCP Toolbox for Databases와 Elasticsearch를 통합하는 방법을 시연했습니다. 간단한 YAML 구성 파일만으로 ES|QL 언어를 활용해 자연어 질문을 Elasticsearch 쿼리로 변환하는 도구 세트를 정의할 수 있습니다.

또한 전자상거래 웹사이트의 주문 데이터를 포함하고 있는 kibana_sample_data_ecommerce 데이터 세트와 상호작용하는 방법을 시연했습니다. 이 설정 파일을 사용하면 MCP Toolbox 서버를 간단히 실행하고 모든 MCP 클라이언트에서 해당 서버에 연결할 수 있습니다.

마지막으로 Gemini CLI를 클라이언트로 사용해 MCP Toolbox for Databases에 연결하고 Elasticsearch에 저장된 전자상거래 데이터를 조회하는 과정을 시연했습니다. 특정 고객 이름을 기준으로 주문 정보를 조회하는 자연어 쿼리도 직접 실행해 보았습니다.

MCP 생태계가 계속 성장함에 따라 안전하고 프로덕션 환경에 바로 투입할 수 있는 인프라를 기반으로 한 경량 도구 정의 방식은 적은 노력으로도 점점 더 고도화되고 데이터에 정통한 에이전트를 구축할 수 있는 새로운 기회를 열어 줍니다. 로컬 환경에서 Elastic의 샘플 데이터 세트로 실험하는 경우나 대규모 애플리케이션에 검색 기능을 통합하는 경우에도 MCP Toolbox는 자연어를 통해 Elasticsearch 데이터와 상호작용할 수 있는 신뢰성 높고 확장 가능한 기반을 제공합니다.

에이전틱 AI 애플리케이션 개발에 대해 더 알고 싶다면 Anish Mathur와 Dana Juratoni가 작성한 Building AI Agentic Workflows with Elasticsearch(Elasticsearch로 AI 에이전틱 워크플로우 구축하기)라는 글을 참고해 보세요.

Google MCP Toolbox 관련 추가 정보는 https://googleapis.github.io/genai-toolbox/getting-started/introduction/에서 확인할 수 있습니다.