이 페이지에서는 Dataplex Universal Catalog 인스턴스를 Gemini CLI와 같은 개발자 도구에 연결하는 방법을 설명합니다. Dataplex Universal Catalog를 이러한 도구에 연결하면 IDE 내에서 직접 AI 기반 데이터 탐색과 애셋 관리가 가능합니다.
통합 명령줄 환경의 경우 Gemini CLI 전용 Dataplex Universal Catalog 확장 프로그램을 사용하는 것이 좋습니다. 이 확장 프로그램은 Gemini CLI와 Dataplex Universal Catalog 간의 중개자 역할을 하는 기본 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 번들로 제공하므로 별도의 서버를 설정할 필요가 없습니다.
또는 범용 데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용하여 MCP를 지원하는 다른 IDE 및 개발자 도구를 연결할 수 있습니다. 그런 다음 기존 IDE에서 AI 에이전트를 사용하여 Dataplex Universal Catalog의 데이터 애셋을 탐색할 수 있습니다. MCP에 대한 자세한 내용은 모델 컨텍스트 프로토콜 소개를 참조하세요.
이 가이드에서는 다음 도구의 연결 프로세스를 보여줍니다.
- Gemini CLI(확장 프로그램을 통해)
- Gemini Code Assist
- Claude code
- Claude desktop
- Cline(VS Code 확장 프로그램)
- Cursor
- Visual Studio Code(Copilot)
- Windsurf(이전 명칭: Codeium)
Gemini CLI 및 확장 프로그램 정보
Gemini CLI는 개발 워크플로를 가속화하고 코딩, 디버깅, 데이터 탐색, 콘텐츠 제작을 지원하는 Google의 오픈소스 대화형 AI 에이전트입니다. Dataplex Universal Catalog와 같은 Data Cloud 서비스 및 인기 있는 다른 오픈소스 데이터베이스와 상호작용할 수 있는 에이전트 기반 환경을 제공합니다.
Gemini CLI에 대한 자세한 내용은 Gemini CLI 문서를 참조하세요.
확장 프로그램 작동 방식
확장 프로그램은 Gemini CLI의 기능을 확장하므로 특정 Google Cloud 서비스와 기타 도구에 연결하고 이를 제어할 수 있습니다. Gemini에 컨텍스트와 API 이해를 제공하여 대화형 상호작용을 지원합니다. GitHub URL, 로컬 디렉터리 또는 레지스트리에서 Gemini CLI 확장 프로그램을 로드할 수 있습니다. 이러한 확장 프로그램은 새로운 도구, 슬래시 명령어, 프롬프트를 제공합니다. 이는 MCP 도구 상자를 통해 통합되는 Gemini Code Assist와 같은 IDE 확장 프로그램과는 별개입니다.
Dataplex Universal Catalog 확장 프로그램 정보
데이터베이스용 MCP 도구 상자는 베타(v1.0 이전)이며 첫 번째 안정화 버전(v1.0)이 출시될 때까지 브레이킹 체인지가 발생할 수 있습니다.
Gemini CLI용 Dataplex Universal Catalog 확장 프로그램은 데이터 거버넌스와 탐색 태스크에 AI를 통합합니다. 터미널에서 자연어 프롬프트를 사용하여 Dataplex Universal Catalog와 상호작용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
카테고리 | 도구 | 자연어 프롬프트 예시 |
---|---|---|
데이터 탐색 및 거버넌스 | dataplex_search_entries |
|
dataplex_lookup_entry |
|
|
dataplex_search_aspect_types |
|
Dataplex Universal Catalog 확장 프로그램에 대한 자세한 내용은 Gemini CLI 확장 프로그램 - Dataplex Universal Catalog을 참조하세요.
필수 역할 및 권한
MCP 도구 상자나 Gemini CLI 확장 프로그램을 사용하여 Dataplex Universal Catalog에 연결하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.
-
API 사용 설정: 서비스 사용량 관리자(
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
) -
Dataplex Universal Catalog 도구 사용: Dataplex Catalog 뷰어(
roles/dataplex.catalogViewer
)
역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.
이러한 사전 정의된 역할에는 MCP 도구 상자나 Gemini CLI 확장 프로그램을 사용하여 Dataplex Universal Catalog에 연결하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.
필수 권한
MCP 도구 상자나 Gemini CLI 확장 프로그램을 사용하여 Dataplex Universal Catalog에 연결하려면 다음 권한이 필요합니다.
-
API 사용 설정:
serviceusage.services.enable
-
Dataplex Universal Catalog 도구를 사용하려면 다음 명령어를 실행하세요.
-
dataplex.projects.search
-
dataplex.entries.get
-
dataplex.aspectTypes.get
-
dataplex.aspectTypes.list
-
커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.
Dataplex Universal Catalog API 사용 설정
- 이 가이드의 태스크를 완료하는 데 필요한 권한을 검토합니다.
-
In the Google Cloud console, go to the project selector page.
-
Select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
-
Create a project: To create a project, you need the Project Creator
(
roles/resourcemanager.projectCreator
), which contains theresourcemanager.projects.create
permission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Dataplex API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
), which contains theserviceusage.services.enable
permission. Learn how to grant roles. -
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 도구 상자 설치
Gemini Code Assist 또는 Gemini CLI 확장 프로그램만 사용하려는 경우에는 MCP 도구 상자를 설치할 필요가 없습니다. 필요한 서버 기능이 번들로 제공되기 때문입니다. 다른 IDE 및 도구의 경우 이 섹션의 단계를 수행하여 MCP 도구 상자를 설치합니다.
MCP 도구 상자 최신 버전을 바이너리로 다운로드합니다. OS 및 CPU 아키텍처에 해당하는 바이너리를 선택합니다. MCP 도구 상자 v0.15.0 이상을 사용해야 합니다.
Linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
VERSION
을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예:v0.15.0
).macOS(Darwin)/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
VERSION
을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예:v0.15.0
).macOS(Darwin)/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
VERSION
을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예:v0.15.0
).Windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
VERSION
을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예:v0.15.0
).바이너리를 실행 가능하게 만듭니다.
chmod +x toolbox
설치를 확인합니다.
./toolbox --version
설치가 완료되면 버전 번호가 반환됩니다(예: 0.15.0).
클라이언트 및 연결 설정
이 섹션에서는 Dataplex Universal Catalog을 도구에 연결하는 방법을 설명합니다.
Gemini Code Assist 또는 독립형 Gemini CLI를 사용하는 경우 이러한 도구에는 필요한 서버 기능이 번들로 제공되므로 MCP 도구 상자를 설치하거나 구성할 필요가 없습니다. 설정 안내는 Gemini Code Assist 또는 Gemini CLI 확장 프로그램 탭을 참조하세요.
다른 MCP 호환 도구와 IDE의 경우 먼저 MCP 도구 상자를 설치해야 합니다. 이 도구 상자는 IDE와 Dataplex Universal Catalog 사이에 있는 오픈소스 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 역할을 하며 AI 도구를 위한 안전하고 효율적인 컨트롤 플레인을 제공합니다. 설치 후 특정 도구의 탭을 선택하여 구성 안내를 확인합니다.
Gemini CLI 확장 프로그램
이 메서드는 독립형 Gemini CLI 도구 전용 dataplex
확장 프로그램을 사용하며 MCP 도구 상자를 사용하지 않습니다.
- Gemini CLI를 설치합니다.
- GitHub 저장소에서 Gemini CLI용 Dataplex Universal Catalog 확장 프로그램을 설치합니다.
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/dataplex
- 환경 변수를 설정하여 Dataplex Universal Catalog 프로젝트에 연결합니다.
export DATAPLEX_PROJECT="PROJECT_ID"
PROJECT_ID
를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다. - 대화형 모드에서 Gemini CLI를 시작합니다.
CLI는 Dataplex Universal Catalog 확장 프로그램과 도구를 자동으로 로드하므로 이를 사용하여 데이터 애셋과 상호작용할 수 있습니다.gemini
Gemini Code Assist
Gemini Code Assist는 필요한 MCP 서버 기능을 번들로 제공하므로 MCP 도구 상자를 별도로 설치할 필요가 없습니다.
- VS Code에서 Gemini Code Assist 확장 프로그램을 설치합니다.
- Gemini Code Assist 채팅에서 에이전트 모드를 사용 설정합니다.
- 작업 디렉터리에
.gemini
폴더를 만듭니다. 이 폴더 내에settings.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 이 파일을 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 Desktop을 다시 시작합니다.
새 채팅 화면에 새 MCP 서버와 함께 MCP 아이콘이 표시됩니다.
Cline
- VS Code에서 Cline 확장 프로그램을 열고 MCP 서버 아이콘을 클릭합니다.
- 구성 파일을 열려면 MCP 서버 구성을 탭합니다.
- 다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.
서버가 성공적으로 연결되면 녹색 활성 상태가 표시됩니다.{ "mcpServers": { "dataplex": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","dataplex","--stdio"], "env": { "DATAPLEX_PROJECT": "PROJECT_ID" } } } }
커서
- 프로젝트 루트에
.cursor
디렉터리가 없으면 이 디렉터리를 만듭니다. .cursor/mcp.json
파일이 없으면 이 파일을 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 이 디렉터리를 만듭니다. .vscode/mcp.json
파일이 없으면 이 파일을 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 후 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 Dataplex Universal Catalog에 연결됩니다. AI 어시스턴트에게 BigQuery 데이터 세트, Cloud SQL 인스턴스 등과 같은 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) 검색
- dataplex_search_aspect_types: 관점 유형 검색
선택사항: 시스템 요청 사항 추가
시스템 요청 사항은 LLM에 구체적인 가이드라인을 제공하여 컨텍스트를 이해하고 더욱 정확하게 대답할 수 있도록 지원하는 방법입니다. 추천 시스템 프롬프트를 기반으로 시스템 요청 사항을 설정합니다.
예를 들어 LLM에서 Dataplex Universal Catalog 도구를 사용하는 방법을 안내하는 요청 사항을 추가할 수 있습니다.
- 데이터 세트나 테이블을 찾으라는 요청을 받으면
dataplex_search_entries
도구를 사용합니다. - 데이터 품질 규칙이나 소유권과 같은 테이블 스키마 또는 메타데이터 세부정보를 요청받으면
dataplex_lookup_entry
도구를 사용합니다. - 거버넌스 규칙이나 분류에 대한 질문을 받으면 먼저
dataplex_search_aspect_types
를 사용하여 관련 관점 유형을 찾습니다.
요청 사항을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 요청 사항을 사용하여 코딩 스타일을 따르는 AI 수정 받기를 참조하세요.
다음 단계
- Dataplex Universal Catalog 카탈로그 검색 자세히 알아보기
- Dataplex Universal Catalog에 커스텀 소스를 수집하는 방법 알아보기
- 관점 유형을 사용하여 메타데이터를 관리하는 방법 알아보기