VS Code용 Looker 확장 프로그램 은 '바이브 코딩'이라고도 하는 AI 지원 LookML 개발을 지원합니다. 이 접근 방식을 사용하면 개발자가 자연어를 사용하여 Visual Studio Code (VS Code) 또는 Cursor와 같은 로컬 데스크톱 IDE에서 서드 파티 AI 에이전트와 사전 빌드된 기술을 사용하여 LookML 코드를 생성, 수정, 검증할 수 있습니다.
이 가이드에서는 에이전트형 워크플로 아키텍처를 설명하고 AI 에이전트를 연결하고 프롬프트를 표시하는 방법을 안내합니다.
Looker에서 바이브 코딩이 작동하는 방식
AI 지원 개발 워크플로는 몇 가지 주요 구성요소에 의존합니다.
- IDE 및 AI 에이전트: 통합 AI 코파일럿 또는 에이전트 (예: Gemini CLI 또는 Claude)가 있는 VS Code의 포크인 로컬 편집기 (예: VS Code, Claude Code 또는 Cursor)입니다.
- VS Code용 Looker 확장 프로그램: 구문 강조표시, Looker 인스턴스와의 양방향 파일 동기화, 자동 완성, 통합 검증을 비롯한 LookML 개발을 위한 로컬 환경을 제공합니다.
- Looker의 데이터베이스용 MCP 도구 상자: 오픈 표준 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 사용하여 AI 에이전트, IDE, 애플리케이션을 엔터프라이즈 데이터베이스에 직접 연결합니다.
- 사전 빌드된 스킬 파일: 사전 빌드된 스킬 파일은 AI 에이전트에 LookML 작성을 위한 특정 컨텍스트, 코딩 표준, 프로젝트별 안내를 제공합니다. VS Code용 Looker 확장 프로그램은 스킬 파일을 자동으로 설치하고 업데이트합니다. IDE에서 Looker: Install Skills in this Workspace 또는 Looker: Install Skills Globally 명령어 팔레트 명령어를 실행하여 스킬 파일을 채우거나 업데이트할 수도 있습니다.
이러한 구성요소를 결합하면 AI 에이전트가 다음 작업을 실행할 수 있습니다.
- 로컬 LookML 파일 읽기
- MCP 서버를 사용하여 데이터베이스 스키마 검사
- 로컬에서 코드 변경사항 제안 및 적용
- 커밋하기 전에 LookML 검증을 실행하여 자체 수정
시작하기 전에
AI 에이전트를 사용하여 LookML을 개발하려면 다음 요구사항을 충족해야 합니다.
- Looker 확장 프로그램 구성: VS Code용 Looker 확장 프로그램이 설치 및 구성되어 있어야 하며 OAuth 또는 API 키로 로그인해야 합니다.
- MCP 클라이언트 구성: IDE의 AI 에이전트를 Looker에서 관리하는 MCP 서버에 연결해야 합니다. VS Code 또는 지원되는 기타 클라이언트를 구성하는 방법에 관한 안내는 데이터베이스용 MCP 도구 상자 사용 문서 페이지를 참고하세요. 자세한 내용은 클라이언트 문서를 참고하세요.
- LookML 프로젝트 클론: LookML 저장소를 로컬 머신에 클론하고 IDE에서 열었는지 확인합니다.
- Looker 권한 확인: 수정하려는 모델에 대해 최소한
developLooker 권한이 있어야 합니다.
AI 에이전트 프롬프트
AI 에이전트가 Looker MCP 서버에 연결되고 LookML 프로젝트가 열리면 자연어를 사용하여 코드를 작성하고 수정할 수 있습니다. 작업공간의 기술은 에이전트를 안내하는 데 도움이 되지만 명확하고 구체적인 프롬프트를 제공하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
다음은 일반적인 LookML 개발 작업을 위해 AI 에이전트에 프롬프트를 표시하는 방법의 몇 가지 예입니다.
스키마에서 새 LookML 모델 생성
에이전트에게 특정 데이터베이스 연결을 검사하고 기본 LookML 뷰를 생성하도록 요청할 수 있습니다.
프롬프트 예시:
'MCP 도구를 사용하여
ecommerce_db연결에 연결합니다.users및orders테이블의 스키마를 검사합니다.users.view.lkml및orders.view.lkml파일의 LookML을 생성합니다. 기본 키, 모든 열의 표준 측정기준, 레코드 수와 같은 기본 측정항목을 포함합니다. 그런 다음orders를 탐색하고user_id에서users를 조인하는ecommerce.model.lkml파일을 생성합니다.'
기존 LookML 리팩터링
에이전트에게 새 표준을 준수하도록 여러 파일을 업데이트하거나 기존 패턴을 기반으로 하는 새 기능을 추가하도록 안내할 수 있습니다.
프롬프트 예시:
'
products.view.lkml파일을 검토합니다. 가격 또는 비용을 나타내는number유형의 모든 측정기준을 찾습니다. 이러한 각 측정기준에 대해 해당하는sum측정항목과average측정항목을 생성합니다. 새 측정항목이 계산하는 내용을 설명하는 설명을 각 새 측정항목에 추가합니다. 새 코드가 작업공간의 사전 빌드된 기술에서 권장하는 스타일과 일치하는지 확인합니다.'
LookML 문제 해결 및 검증
AI 에이전트는 LookML 오류를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 에이전트는 MCP 서버의 검증 도구를 사전에 사용할 수 있지만 Looker IDE 검사기에서 표시되는 특정 오류에 대한 도움을 요청할 수도 있습니다.
프롬프트 예시:
'LookML 검증 도구를 실행했는데 'Inaccessible view: users. The view users cannot be reached.' 오류가 발생했습니다.
ecommerce.model.lkml파일의orders탐색에users뷰를 조인하려고 합니다. 모델 파일과users.view.lkml파일을 검토하고 오류의 원인을 파악한 후 해결 방법을 제안해 주세요.'
변경사항 관리
AI 에이전트가 로컬 LookML 파일을 수정하면 다음 단계를 따르세요.
- Diff 검토: IDE의 소스 제어 또는 Diff 뷰어에서 AI 에이전트가 제안한 변경사항을 신중하게 검토합니다.
- 로컬 검증: 생성된 코드가 올바르게 컴파일되고 Looker 서버에 오류가 발생하지 않도록 항상 IDE 명령어 팔레트에서 Looker: Validate LookML 명령어를 실행합니다.
- 동기화 및 배포: 파일을 저장하면 확장 프로그램이 Looker 서버의 개발 브랜치에 자동으로 동기화합니다. 표준 Git 명령어를 사용하여 변경사항을 커밋하고 배포합니다.