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IDE를 Dataplex 범용 카탈로그에 연결

이 문서에서는 데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용하여 Dataplex Universal Catalog을 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 지원하는 다양한 통합 개발 환경 (IDE) 및 개발자 도구에 연결하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 기존 도구에서 AI 에이전트를 사용하여 Dataplex Universal Catalog의 데이터 애셋을 검색할 수 있습니다.

MCP는 대규모 언어 모델 (LLM)을 Dataplex Universal Catalog과 같은 데이터 소스에 연결하기 위한 개방형 프로토콜입니다. MCP에 대한 자세한 내용은 Model Context Protocol 소개를 참고하세요.

이 가이드에서는 다음 IDE의 연결 프로세스를 보여줍니다.

Gemini CLI
Gemini Code Assist
Claude code
Claude desktop
Cline(VS Code 확장 프로그램)
Cursor
Visual Studio Code(Copilot)
Windsurf(이전 명칭: Codeium)

시작하기 전에

In the Google Cloud console, go to the project selector page.

Go to project selector
Select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

MCP Toolbox 설치

MCP Toolbox의 최신 버전을 바이너리로 다운로드합니다. 운영체제 (OS) 및 CPU 아키텍처에 해당하는 바이너리를 선택합니다. MCP Toolbox v0.12.0 이상을 사용해야 합니다.
Linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예: v0.12.0)으로 바꿉니다.
macOS (Darwin)/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예: v0.12.0)으로 바꿉니다.
macOS (Darwin)/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예: v0.12.0)으로 바꿉니다.
Windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예: v0.12.0)으로 바꿉니다.
바이너리를 실행 가능하게 만듭니다.
```
chmod +x toolbox
```
설치를 확인합니다.
```
./toolbox --version
```
설치가 완료되면 버전 번호(예: 0.10.0)가 반환됩니다.

MCP 클라이언트 구성

Gemini CLI

Gemini CLI를 설치합니다.
작업 디렉터리에 .gemini 폴더를 만듭니다. 이 폴더 내에 settings.json 파일을 만듭니다.

다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "mcpServers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

Gemini Code Assist

VS Code에서 Gemini Code Assist 확장 프로그램을 설치합니다.
Gemini Code Assist 채팅에서 에이전트 모드를 사용 설정합니다.
작업 디렉터리에 .gemini 폴더를 만듭니다. 이 폴더 내에 settings.json 파일을 만듭니다.

다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "mcpServers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

Claude code

Claude Code를 설치합니다.
프로젝트 루트에 .mcp.json 파일이 없으면 만듭니다.

구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "mcpServers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

Claude Desktop

Claude Desktop을 열고 설정으로 이동합니다.
구성 파일을 열려면 개발자 탭에서 구성 수정을 클릭합니다.

구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "mcpServers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

Claude 데스크톱을 다시 시작합니다.
새 채팅 화면에 새 MCP 서버와 함께 MCP 아이콘이 표시됩니다.

Cline

VS Code에서 Cline 확장 프로그램을 열고 MCP Servers 아이콘을 클릭합니다.
구성 파일을 열려면 MCP 서버 구성을 탭합니다.

다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "mcpServers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

서버가 성공적으로 연결되면 녹색 활성 상태가 표시됩니다.

커서

프로젝트 루트에 .cursor 디렉터리가 없으면 만듭니다.
.cursor/mcp.json 파일이 없으면 만들고 엽니다.

다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "mcpServers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

커서를 열고 설정>커서 설정 > MCP로 이동합니다. 서버가 연결되면 녹색 활성 상태가 표시됩니다.

VS Code (Copilot)

VS Code를 열고 프로젝트 루트에 .vscode 디렉터리가 없으면 만듭니다.
.vscode/mcp.json 파일이 없으면 만들고 엽니다.

다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "servers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

Windsurf

Windsurf를 열고 Cascade 어시스턴트로 이동합니다.
구성 파일을 열려면 MCP 아이콘을 클릭한 다음 구성을 클릭합니다.

다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.

  {
    "mcpServers": {
      "dataplex": {
        "command": "./PATH/TO/toolbox",
        "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"],
        "env": {
          "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID"
        }
      }
    }
  }

도구 사용하기

이제 AI 도구가 MCP를 사용하여 Dataplex Universal Catalog에 연결됩니다. AI 어시스턴트에게 BigQuery 데이터 세트, Cloud SQL 인스턴스 등의 데이터 애셋을 찾아 달라고 요청해 보세요.

LLM에서 사용할 수 있는 도구는 다음과 같습니다.

dataplex_search_entries: 데이터 애셋 검색
dataplex_lookup_entry: 데이터 애셋의 메타데이터 (예: 스키마, 사용량, 비즈니스 개요, 연락처)를 가져옵니다.
dataplex_search_aspect_types: 관점 유형 검색

선택사항: 시스템 요청 사항 추가

시스템 요청 사항은 LLM에 구체적인 가이드라인을 제공하여 컨텍스트를 이해하고 더 정확하게 대답할 수 있도록 지원하는 방법입니다. 추천 시스템 프롬프트에 따라 시스템 요청 사항을 설정합니다.

안내를 구성하는 방법에 관한 자세한 내용은 안내를 사용하여 코딩 스타일을 따르는 AI 수정 받기를 참고하세요.

IDE를 Dataplex 범용 카탈로그에 연결 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

시작하기 전에

MCP Toolbox 설치

Linux/amd64

macOS (Darwin)/arm64

macOS (Darwin)/amd64

Windows/amd64

MCP 클라이언트 구성

Gemini CLI

Gemini Code Assist

Claude code

Claude Desktop

Cline

커서

VS Code (Copilot)

Windsurf

도구 사용하기

선택사항: 시스템 요청 사항 추가

IDE를 Dataplex 범용 카탈로그에 연결