데이터베이스용 MCP 툴박스 통합

데이터베이스용 MCP 툴박스 통합 (Mcp toolbox for databases integration)

LangChain JavaScript로 데이터베이스용 MCP 툴박스 툴과 통합해요.

MCP Toolbox for Databases는 데이터베이스용 오픈소스 MCP 서버예요. 엔터프라이즈급·프로덕션 품질을 염두에 두고 설계됐어요. 연결 풀링, 인증 등의 복잡한 처리를 대신해 주기 때문에 툴을 더 쉽고, 빠르고, 안전하게 개발할 수 있어요.

Toolbox 툴은 LangChain 애플리케이션과 원활하게 통합할 수 있어요. Toolbox 시작하기나 구성에 대한 자세한 내용은 문서를 참고하세요.

구성 및 배포 (Configure and deploy)

Toolbox는 직접 배포하고 관리하는 오픈소스 서버예요. 배포·구성에 대한 자세한 지침은 공식 Toolbox 문서를 참고하세요:

클라이언트 SDK 설치 (Install client SDK)

LangChain은 Toolbox를 사용하기 위해 @toolbox-sdk/core node 패키지에 의존해요. 시작하기 전에 패키지를 설치하세요:

npm install @toolbox-sdk/core

Toolbox 툴 로딩 (Loading toolbox tools)

Toolbox 서버가 구성되고 실행되면, SDK를 사용해 서버에서 툴을 로드할 수 있어요:

import { ChatGoogle } from "@langchain/google";
import { ToolboxClient } from "@toolbox-sdk/core";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import { createAgent } from "@langchain/classic";

const model = new ChatGoogle("gemini-2.5-flash-lite");

// Replace with your Toolbox Server URL
const URL = 'http://127.0.0.1:5000';

let client = ToolboxClient(URL);
toolboxTools = await client.loadToolset('toolsetName');

const getTool = (toolboxTool) => tool(toolboxTool, {
    name: toolboxTool.getName(),
    description: toolboxTool.getDescription(),
    schema: toolboxTool.getParamSchema()
});
const tools = toolboxTools.map(getTool);

const agent = createAgent({ llm: model, tools });
let inputs = { messages: [{ role: "user", content: Some query" }] };
let response = await agent.invoke(inputs);
console.log(response);

고급 Toolbox 기능 (Advanced toolbox features)

Toolbox에는 데이터베이스용 Gen AI 툴 개발을 원활하게 만드는 다양한 기능이 있어요. 자세한 내용은 다음을 참고하세요:

출처: 문서

본문

MCP Toolbox for Databases는 Google의 오픈소스 데이터베이스용 MCP 서버예요. @toolbox-sdk/core를 설치하고, ToolboxClient로 서버에 연결해 loadToolset으로 툴셋을 로드한 뒤 @langchain/core/tools의 tool()로 LangChain 툴로 감싸 에이전트에 전달할 수 있어요. 인증 파라미터, 권한 부여된 호출, OpenTelemetry 같은 고급 기능도 지원해요.

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