2026년 4월 10일부터 Dataplex Universal Catalog가 Knowledge Catalog로 변경되었습니다. API, 클라이언트 라이브러리, CLI, IAM 이름은 변경되지 않습니다. 자세한 내용은 Google Cloud Knowledge Catalog 소개를 참조하세요.

Google은 AI 기술을 사용하여 콘텐츠를 사용자의 기본 언어로 번역합니다. AI 번역에는 오류가 있을 수 있습니다.

MCP, Gemini, 기타 에이전트와 함께 Knowledge Catalog 사용

이 페이지에서는 Knowledge Catalog (이전 명칭: Dataplex Universal Catalog) 인스턴스를 Gemini CLI와 같은 개발자 도구에 연결하는 방법을 설명합니다. Knowledge Catalog를 이러한 도구에 연결하면 도구 내에서 직접 AI 기반 데이터 탐색과 애셋 관리가 가능합니다.

로컬 MCP 도구 상자 서버를 사용하여 데이터 계보를 개발자 도구에 연결하려면 로컬 MCP 도구 상자 서버에서 데이터 계보 사용을 참고하세요.

통합 명령줄 환경의 경우 Gemini CLI 전용 Knowledge Catalog 확장 프로그램을 사용하는 것이 좋습니다. 확장 프로그램은 기본 기술을 확장 프로그램에 직접 번들로 제공하므로 설정 및 구성이 간소화됩니다.

또는 범용 데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용하여 MCP 를 지원하는 다른 IDE 및 개발자 도구를 연결할 수 있습니다 . 그런 다음 기존 IDE에서 AI 에이전트를 사용하여 Knowledge 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
Codex
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. Knowledge Catalog와 같은 데이터 클라우드 서비스 및 인기 있는 다른 오픈소스 데이터베이스와 상호작용할 수 있는 에이전트 기반 환경을 제공합니다.

Gemini CLI에 대한 자세한 내용은 Gemini CLI 문서를 참조하세요.

Gemini CLI 확장 프로그램은 어떻게 작동하나요?

확장 프로그램은 Gemini CLI의 기능을 확장하므로 특정 서비스와 기타 도구에 연결하고 이를 제어할 수 있습니다. Google Cloud 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 기술, 슬래시 명령어, 프롬프트를 제공합니다. 이는 MCP 도구 상자를 통해 통합되는 Gemini Code Assist와 같은 IDE 확장 프로그램과는 별개입니다.

Knowledge Catalog는 어떤 MCP 도구를 제공하나요?

Gemini CLI용 Knowledge Catalog 확장 프로그램은 데이터 거버넌스와 탐색 태스크에 AI를 통합합니다. 터미널에서 자연어 프롬프트를 사용하여 Knowledge Catalog와 상호작용할 수 있습니다.

사용 가능한 모든 기술은 GitHub의 Knowledge Catalog 기술을 참고하세요.

Knowledge Catalog 확장 프로그램에 대한 자세한 내용은 Gemini CLI 확장 프로그램 - Knowledge Catalog를 참고하세요.

필요한 역할

MCP 도구 상자나 Gemini CLI 확장 프로그램을 사용하여 Knowledge Catalog에 연결하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

API 사용 설정: 서비스 사용량 관리자 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
Knowledge Catalog 기술 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 Knowledge 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 Knowledge Catalog에 연결하려면 다음 권한이 필요합니다.

API 사용 설정: serviceusage.services.enable
Knowledge Catalog 기술 사용:
- 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 API 사용 설정

콘솔의 프로젝트 선택기 페이지로 이동합니다. Google Cloud

프로젝트 선택기로 이동
프로젝트를 선택하거나 만듭니다. Google Cloud
프로젝트를 선택하거나 만드는 데 필요한 역할
- 프로젝트 선택: 프로젝트를 선택하는 데는 특정 IAM 역할이 필요하지 않습니다. 역할을 부여받은 프로젝트를 선택할 수 있습니다.
- 프로젝트 만들기: 프로젝트를 만들려면 resourcemanager.projects.create 권한이 포함된 프로젝트 생성자 역할 (roles/resourcemanager.projectCreator)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기.
참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.
프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다 Google Cloud .
Dataplex API 사용 설정
API 사용 설정에 필요한 역할
API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 필요합니다. 프로젝트를 만든 경우 소유자 역할 (roles/owner)을 통해 이 권한을 이미 보유하고 있을 가능성이 높습니다. 그렇지 않은 경우 서비스 사용량 관리자 역할 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)을 통해 이 권한을 부여받을 수 있습니다. 역할 부여 방법 알아보기.
API 사용 설정하기

로컬 셸을 사용하는 경우 사용자 계정에 대한 로컬 인증 사용자 인증 정보를 만듭니다.
```
gcloud auth application-default login
```
Cloud Shell을 사용하는 경우 이 작업을 수행할 필요는 없습니다.

인증 오류가 반환되고 외부 ID 공급업체(IdP)를 사용하는 경우 제휴 ID로 gcloud CLI에 로그인했는지 확인합니다.

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 MCP 도구 상자 바이너리 출시 버전을 선택합니다. MCP 도구 상자 v0.31.0 이상을 사용해야 합니다.
Linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/linux/amd64/toolbox
VERSION을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예: v0.31.0).
macOS(Darwin)/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/arm64/toolbox
VERSION을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예: v0.31.0).
macOS(Darwin)/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/amd64/toolbox
VERSION을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예: v0.31.0).
Windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/windows/amd64/toolbox
VERSION을 MCP 도구 상자 버전으로 바꿉니다(예: v0.31.0).
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 Knowledge Catalog를 도구에 연결하는 방법을 설명합니다.

MCP 호환 도구와 IDE를 연결하려면 먼저 MCP 도구 상자를 설치해야 합니다. 이 도구 상자는 IDE와 Knowledge Catalog 사이에 있는 오픈소스 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버 역할을 하며 AI 도구를 위한 안전하고 효율적인 컨트롤 플레인을 제공합니다. 설치 후 특정 도구의 섹션에서 구성 안내를 확인합니다.

Gemini CLI 확장 프로그램

이 메서드는 독립형 Gemini CLI 도구 전용 knowledge-catalog 확장 프로그램을 사용하며 MCP 도구 상자를 사용하지 않습니다.

Gemini CLI를 설치합니다.
GitHub 저장소에서 Gemini CLI용 Knowledge Catalog 확장 프로그램을 설치합니다.
```
gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/knowledge-catalog
```
환경 변수를 설정하여 Knowledge Catalog 프로젝트에 연결합니다.
```
export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID
```
PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.
대화형 모드에서 Gemini CLI를 시작합니다.
```
gemini
```
CLI는 Knowledge Catalog 확장 프로그램과 기술을 자동으로 로드하므로 이를 사용하여 데이터베이스와 상호작용할 수 있습니다.

Gemini CLI에서 /extensions 명령어를 사용하여 확장 프로그램이 설치되어 있는지 확인합니다.

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 모드 를 사용 설정합니다.
작업 디렉터리에 .gemini 폴더를 만듭니다. 이 폴더 내에 settings.json 파일을 만듭니다.

다음 구성을 추가합니다.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

구성을 저장합니다.

Claude Code

Claude Code를 설치합니다.
환경 변수를 설정하여 Knowledge Catalog 프로젝트에 연결합니다.
```
export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID
```
PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.
에이전트를 시작합니다.
```
claude
```

플러그인 설치:

/plugin install knowledge-catalog@claude-plugins-official

도움말: Claude Code 내에서 /plugin list를 실행하여 플러그인이 활성 상태인지 확인하거나, 플러그인을 방금 설치한 경우 /reload-plugins를 실행합니다.

Codex

Data Agent Kit Marketplace를 설치합니다.

codex plugin marketplace add GoogleCloudPlatform/data-agent-kit

Knowledge Catalog 플러그인을 설치합니다.
```
codex plugin install dataplex@data-agent-kit
```
환경 변수를 구성하여 Knowledge Catalog 프로젝트에 연결합니다.
```
export DATAPLEX_PROJECT=PROJECT_ID
```
PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.
선택사항입니다. Marketplace를 업데이트합니다.
```
codex plugin marketplace upgrade data-agent-kit
```

Claude desktop

Claude Desktop을 열고 설정으로 이동합니다.
구성 파일을 열려면 개발자 탭으로 이동하여 구성 수정 을 클릭합니다.

다음 구성을 추가합니다.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

구성을 저장합니다.
Claude Desktop을 다시 시작합니다. 새 채팅 화면에 새 MCP 서버를 나타내는 MCP 아이콘이 표시됩니다.

Cline

VS Code에서 Cline 확장 프로그램을 열고 MCP 서버 아이콘을 클릭합니다.
구성 파일을 열려면 MCP 서버 구성 을 클릭합니다.

다음 구성을 추가합니다.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

구성을 저장합니다. 서버가 성공적으로 연결되면 녹색 활성 상태가 표시됩니다.

Cursor

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

다음 구성을 추가합니다.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

구성을 저장합니다.
Cursor를 열고 설정 > Cursor 설정 > MCP 로 이동합니다. 서버가 연결되면 녹색 활성 상태가 표시됩니다.

Visual Studio Code (Copilot)

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

다음 구성을 추가합니다.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

구성을 저장합니다.

Windsurf

Windsurf를 열고 Cascade 어시스턴트로 이동합니다.
구성 파일을 열려면 MCP 아이콘을 클릭한 후 구성 을 클릭합니다.

다음 구성을 추가합니다.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

구성을 저장합니다.

기술 사용

이제 AI 어시스턴트가 Knowledge Catalog에 연결됩니다. AI 어시스턴트에게 BigQuery 데이터 세트, Cloud SQL 인스턴스 등과 같은 데이터 애셋을 찾아 달라고 요청해 보세요.

사용 가능한 모든 기술은 GitHub의 Knowledge Catalog 기술을 참고하세요.

선택사항: 시스템 요청 사항 추가

시스템 요청 사항은 LLM에 구체적인 가이드라인을 제공하여 컨텍스트를 이해하고 더욱 정확하게 대답할 수 있도록 지원하는 방법입니다. 추천 시스템 프롬프트 를 기반으로 시스템 요청 사항 을 설정합니다.

예를 들어 LLM에서 Knowledge Catalog 기술을 사용하는 방법을 안내하는 요청 사항을 추가할 수 있습니다.

데이터 세트나 테이블을 찾으라는 요청을 받으면 search_entries 스킬을 사용합니다.
데이터 품질 규칙이나 소유권과 같은 테이블 스키마 또는 메타데이터 세부정보를 요청받으면 lookup_entry 스킬을 사용합니다.
거버넌스 규칙이나 분류에 대한 질문을 받으면 먼저 search_aspect_types를 사용하여 관련 관점 유형을 찾습니다.
질문에 답변하는 데 광범위한 메타데이터가 필요한 경우 lookup_context 스킬을 사용하여 메타데이터를 검색합니다.

요청 사항을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 요청 사항을 사용하여 코딩 스타일을 따르는 AI 수정 받기를 참조하세요.

다음 단계

데이터 계보에 로컬 MCP 도구 상자 서버를 사용하는 방법을 알아봅니다.
로컬 MCP 서버와 원격 MCP 서버의 차이점을 검토합니다.
Antigravity CLI를 사용하여 데이터 컨텍스트 사용 사례 테스트를 참고하세요.
Knowledge Catalog MCP 도구 참조 및 데이터 계보 MCP 도구 참조를 읽어보세요.
Knowledge Catalog에서 리소스를 검색합니다.
Knowledge Catalog에 커스텀 소스를 수집하는 방법을 알아봅니다.
관점을 관리하고 메타데이터를 보강하는 방법을 알아봅니다.

MCP, Gemini, 기타 에이전트와 함께 Knowledge Catalog 사용 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

Gemini CLI 및 확장 프로그램 정보

Gemini CLI 확장 프로그램은 어떻게 작동하나요?

Knowledge Catalog는 어떤 MCP 도구를 제공하나요?

필요한 역할

필수 권한

Dataplex API 사용 설정

MCP 도구 상자 설치

Linux/amd64

macOS(Darwin)/arm64

macOS(Darwin)/amd64

Windows/amd64

클라이언트 및 연결 설정

Gemini CLI 확장 프로그램

Gemini Code Assist

Claude Code

Codex

Claude desktop

Cline

Cursor

Visual Studio Code (Copilot)

Windsurf

기술 사용

선택사항: 시스템 요청 사항 추가

다음 단계

MCP, Gemini, 기타 에이전트와 함께 Knowledge Catalog 사용