Database MCP Server

🚀 Enterprise-Ready Multi-Database MCP Server

Model Context Protocol (MCP) 서버로 다중 데이터베이스와 AI 에이전트 간의 안전하고 효율적인 통신을 제공합니다.

🌟 주요 특징

• 🏢 MSA 환경 완벽 지원: 여러 마이크로서비스 DB를 하나의 MCP 서버에서 관리
• 🔒 엔터프라이즈급 보안: 읽기 전용, SSL/TLS, 쿼리 검증, 감사 로깅
• 🌐 클라우드 네이티브: AWS RDS, Azure Database, Google Cloud SQL 완벽 지원
• ⚡ 고성능: 연결 풀링, 지능형 캐싱, 병렬 쿼리 처리
• 🤖 AI 친화적: 자연어 쿼리, 스키마 분석, 데이터 품질 분석

개요

이 프로젝트는 Anthropic의 Model Context Protocol을 사용하여 Claude와 같은 AI 모델이 여러 데이터베이스에 동시에 상호작용할 수 있도록 하는 고급 MCP 서버입니다. MSA(Microservices Architecture) 환경에서 분산된 데이터베이스들을 통합 관리하며, 자연어를 통한 크로스 데이터베이스 쿼리, 스키마 탐색, 데이터 분석 등의 기능을 안전하게 제공합니다.

🚀 Claude Code에서 사용하기

Claude Code 환경에서 이 DB MCP 서버를 사용하려면 Claude Code 사용 가이드를 참조하세요.

빠른 시작:

1. 환경 변수 설정 (.env 파일)
2. MCP 서버 설정에 추가
3. Claude에게 "데이터베이스 스키마를 분석해주세요" 요청
4. 자연어로 데이터 조회 및 분석

지원 데이터베이스

• ✅ MySQL - 완전 지원 (온프레미스, AWS RDS, Azure Database)
• ✅ PostgreSQL - 완전 지원 (온프레미스, AWS RDS, Azure Database, Google Cloud SQL)
• 🔄 SQLite (개발 예정)
• 🔄 ClickHouse (개발 예정)

데이터베이스 선택 가이드

MySQL vs PostgreSQL 비교

기능	MySQL	PostgreSQL
성능	읽기 최적화, 웹 애플리케이션에 적합	복잡한 쿼리, 대용량 데이터 처리에 적합
데이터 타입	기본 데이터 타입 지원	JSON, Array, 커스텀 타입 등 풍부한 지원
확장성	수평 확장 (샤딩) 우수	수직 확장 우수, 병렬 처리 지원
ACID 준수	InnoDB 엔진 사용 시 완전 지원	완전한 ACID 준수
고급 기능	기본 기능 중심	Window Functions, CTE, Full-text Search 등
클라우드 지원	AWS RDS, Azure Database	AWS RDS, Azure Database, Google Cloud SQL

어댑터 자동 선택

시스템이 자동으로 데이터베이스 타입을 감지합니다:

1. 명시적 지정: DB_TYPE 환경변수 또는 config.type 설정
2. 포트 기반 감지:
   • 3306 → MySQL
   • 5432 → PostgreSQL
3. 호스트명 기반 감지:
   • 호스트명에 'mysql' 포함 → MySQL
   • 호스트명에 'postgres' 포함 → PostgreSQL
4. 기본값: MySQL

권장 사용 사례

MySQL 권장:

• 웹 애플리케이션 백엔드
• 단순한 CRUD 작업 중심
• 높은 동시성 읽기 작업
• 기존 MySQL 인프라 활용

PostgreSQL 권장:

• 복잡한 분석 쿼리
• JSON 데이터 처리
• 지리 정보 시스템 (PostGIS)
• 데이터 무결성이 중요한 애플리케이션

MSA 환경에서의 다중 DB 연결

MSA(Microservices Architecture) 환경에서는 여러 데이터베이스에 동시에 접속해야 하는 경우가 많습니다. 이 MCP 서버는 두 가지 방법을 지원합니다:

방법 1: 단일 MCP 서버에서 다중 DB 지원 (권장)

하나의 MCP 서버 인스턴스에서 여러 데이터베이스를 관리합니다.

설정 파일 방식

db-config.json 파일 생성:

{
  "connections": {
    "user-service": {
      "name": "user-service",
      "type": "mysql",
      "host": "user-db.cluster-xxx.rds.amazonaws.com",
      "port": 3306,
      "user": "readonly_user",
      "password": "secure_password",
      "database": "user_service",
      "description": "사용자 서비스 DB",
      "tags": ["microservice", "user", "mysql"]
    },
    "order-service": {
      "name": "order-service",
      "type": "postgresql",
      "host": "order-db.cluster-yyy.rds.amazonaws.com",
      "port": 5432,
      "user": "readonly_user",
      "password": "secure_password",
      "database": "order_service",
      "description": "주문 서비스 DB",
      "tags": ["microservice", "order", "postgresql"]
    }
  },
  "defaultConnection": "user-service"
}

환경변수 방식

# 사용자 서비스 DB
DB_USER_HOST=user-db.cluster-xxx.rds.amazonaws.com
DB_USER_PORT=3306
DB_USER_TYPE=mysql
DB_USER_USER=readonly_user
DB_USER_PASSWORD=secure_password
DB_USER_DATABASE=user_service
DB_USER_DESCRIPTION=사용자 서비스 DB
DB_USER_TAGS=microservice,user,mysql

# 주문 서비스 DB
DB_ORDER_HOST=order-db.cluster-yyy.rds.amazonaws.com
DB_ORDER_PORT=5432
DB_ORDER_TYPE=postgresql
DB_ORDER_USER=readonly_user
DB_ORDER_PASSWORD=secure_password
DB_ORDER_DATABASE=order_service
DB_ORDER_DESCRIPTION=주문 서비스 DB
DB_ORDER_TAGS=microservice,order,postgresql

# 기본 연결
DB_DEFAULT_CONNECTION=user

Claude Desktop 설정 (다중 DB)

{
  "mcpServers": {
    "multi-database": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/db-mcp/dist/multi-database-server.js"],
      "env": {
        "DB_CONFIG_FILE": "./db-config.json"
      }
    }
  }
}

Claude Code 설정 (다중 DB - 간소화된 방식)

개선된 설정 방식: 환경변수 간소화를 통한 설정 단순화 (8개 → 3개)

~/.claude.json 파일에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "db-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/db-mcp/dist/multi-index.js"],
      "env": {
        "DB_CONFIG_FILE": "/absolute/path/to/db-mcp/db-config.json",
        "LOG_LEVEL": "info",
        "MCP_SERVER_NAME": "db-mcp"
      }
    }
  }
}

핵심 개선점:

• ✅ 불필요한 dummy 환경변수 제거: MYSQL_HOST, MYSQL_PORT, MYSQL_DB, MYSQL_USER, MYSQL_PASSWORD 불필요
• ✅ 진정한 멀티테넌트 서버: DB_CONFIG_FILE만으로 모든 연결 관리
• ✅ 코드 레벨 개선: src/config/index.ts에서 multi-DB 모드 자동 감지
• ✅ 설정 간소화: 환경변수 62.5% 감소 (8개 → 3개)

동작 원리:

1. DB_CONFIG_FILE 환경변수 존재 시 multi-DB 모드로 자동 전환
2. 모든 데이터베이스 연결 정보는 db-config.json 파일에서 관리
3. 환경변수 검증 로직 자동 스킵으로 dummy 값 불필요

검증 방법:

# MCP 서버 연결 확인
claude mcp list

# 헬스체크 실행
# Claude Code에서: "db-mcp 서버 헬스체크 실행해줘"

방법 2: DB별 별도 MCP 서버 (간단한 방법)

각 데이터베이스마다 별도의 MCP 서버 인스턴스를 실행합니다.

Claude Desktop 설정 (별도 서버)

{
  "mcpServers": {
    "user-db": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/db-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "DB_TYPE": "mysql",
        "MYSQL_HOST": "user-db.cluster-xxx.rds.amazonaws.com",
        "MYSQL_DB": "user_service"
      }
    },
    "order-db": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/db-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "DB_TYPE": "postgresql",
        "POSTGRES_HOST": "order-db.cluster-yyy.rds.amazonaws.com",
        "POSTGRES_DB": "order_service"
      }
    }
  }
}

다중 DB 전용 기능

단일 MCP 서버에서 다중 DB를 사용할 때 추가로 제공되는 기능:

1. 크로스 데이터베이스 쿼리

"사용자 서비스와 주문 서비스 데이터를 비교해서 보여줘"
→ 여러 DB에서 데이터를 조회하여 통합 분석

2. 데이터베이스 태그 필터링

"microservice 태그가 붙은 모든 DB 상태를 확인해줘"
→ 태그 기반으로 DB 그룹 관리

3. 통합 헬스체크

"모든 데이터베이스 연결 상태를 한번에 확인해줘"
→ 전체 인프라 상태 모니터링

4. 데이터베이스 간 관계 분석

"사용자 ID로 모든 서비스의 관련 데이터를 찾아줘"
→ 마이크로서비스 간 데이터 추적

🛠 제공 기능

🔗 1. 다중 데이터베이스 연결 관리

• 🏢 MSA 완벽 지원: 하나의 MCP 서버에서 수십 개의 마이크로서비스 DB 관리
• ⚡ 고성능 연결 풀링: DB별 독립적인 연결 풀로 최적화된 리소스 관리
• 🔄 자동 페일오버: 연결 끊김 시 자동 재연결 및 상태 복구
• 📊 실시간 모니터링: 연결 상태, 활성 쿼리, 응답 시간 실시간 추적
• 🏷 태그 기반 관리: 환경별, 서비스별 DB 그룹 관리 (production, staging, analytics 등)

⚙️ 2. 고급 쿼리 실행 도구 (Tools)

list_databases 🗂

• 기능: 연결된 모든 데이터베이스 목록 및 상태 조회
• 출력: DB 타입, 연결 상태, 태그, 설명, 성능 메트릭
• 활용: 전체 인프라 현황 파악, 헬스체크

execute_query 🚀

• 기능: 특정 데이터베이스에 SQL 쿼리 실행
• 입력: SQL 문자열, 대상 DB, 파라미터
• 출력: 구조화된 결과 + 실행 메트릭
• 보안: 읽기 전용 쿼리만 허용, SQL 인젝션 방지

cross_database_query 🔄

• 기능: 여러 데이터베이스에서 동시 쿼리 실행 및 결과 통합
• 입력: 데이터베이스별 쿼리 배열
• 출력: 통합된 결과셋 + 성능 비교
• 활용: 마이크로서비스 간 데이터 비교, 통합 리포팅

natural_language_query 🤖

• 기능: 자연어를 SQL로 변환하여 실행
• 입력: 자연어 질문, 대상 DB, 컨텍스트
• 출력: 생성된 SQL + 실행 결과 + 신뢰도
• AI 지원: 스키마 정보 기반 지능형 쿼리 생성

database_health_check 🏥

• 기능: 전체 또는 개별 데이터베이스 상태 검사
• 출력: 응답 시간, 연결 풀 상태, 성능 지표
• 활용: 인프라 모니터링, 장애 조기 감지

📋 3. 통합 스키마 정보 리소스 (Resources)

database://connections 🔗

• 내용: 모든 연결된 데이터베이스의 상세 정보
• 포함: 연결 설정, 상태, 메타데이터, 태그

database://{db_name}/schema 📊

• 내용: 특정 데이터베이스의 완전한 스키마 정보
• 포함: 테이블, 뷰, 프로시저, 인덱스, 외래키 관계
• 지원: MySQL, PostgreSQL 각각 최적화된 분석

database://{db_name}/tables 📁

• 내용: 테이블별 상세 정보 및 통계
• 포함: 컬럼 정보, 데이터 타입, 제약조건, 행 수, 크기

🔍 4. 고급 데이터 분석 도구

스키마 분석 엔진

• MySQL 특화: information_schema 최적화 쿼리
• PostgreSQL 특화: pg_catalog 및 확장 정보 분석
• 성능 최적화: 지능형 캐싱으로 빠른 응답

데이터 품질 분석

• 컬럼 프로파일링: 타입별 통계, NULL 비율, 고유값 분석
• 패턴 감지: 이메일, 전화번호, URL 등 데이터 패턴 자동 감지
• 이상치 탐지: 3-시그마 규칙 기반 수치 이상치 발견
• 품질 점수: 데이터 완성도, 일관성, 정확도 종합 평가

관계 분석

• 테이블 관계 매핑: 외래키 기반 자동 관계도 생성
• 데이터 링크 추적: 마이크로서비스 간 데이터 연관성 분석
• 종속성 분석: 스키마 변경 영향도 평가

보안 및 제한사항

보안 기능

1. 쿼리 제한

• 읽기 전용: DML(INSERT, UPDATE, DELETE) 및 DDL(CREATE, DROP) 금지
• 화이트리스트: 허용된 SQL 키워드만 실행
• 구문 검증: SQL 인젝션 방지를 위한 파싱 검증

2. 실행 제한

const SECURITY_LIMITS = {
  MAX_EXECUTION_TIME: 30000,    // 30초
  MAX_RESULT_ROWS: 10000,       // 최대 10,000행
  MAX_RESULT_SIZE: '50MB',      // 최대 50MB
  MAX_QUERY_LENGTH: 10000,      // 최대 10,000자
  ALLOWED_KEYWORDS: [
    'SELECT', 'FROM', 'WHERE', 'JOIN', 'ORDER BY',
    'GROUP BY', 'HAVING', 'LIMIT', 'OFFSET',
    'SHOW', 'DESCRIBE', 'EXPLAIN'
  ]
};

3. 접근 제어

• 데이터베이스별 권한: 각 DB 연결마다 별도 권한 설정
• 테이블별 제한: 특정 테이블 접근 제한 가능
• 감사 로깅: 모든 쿼리 실행 기록 저장

4. 네트워크 보안

• TLS/SSL 암호화: 원격 DB 연결 암호화 강제 (AWS RDS, Azure DB 등)
• VPC 지원: AWS VPC, Azure VNet 내 접근
• 연결 제한: IP 화이트리스트 지원
• 시간 기반 액세스: 특정 시간대에만 접근 허용
• Connection Timeout: 원격 연결 시간 제한 설정

기능 제한사항

1. 지원하지 않는 기능

• ❌ 데이터 수정 작업 (INSERT, UPDATE, DELETE)
• ❌ 스키마 변경 (CREATE, ALTER, DROP)
• ❌ 저장 프로시저 실행
• ❌ 트랜잭션 제어 (BEGIN, COMMIT, ROLLBACK)
• ❌ 사용자 관리 명령
• ❌ 파일 시스템 접근

2. 성능 제한

• 동시 연결: 최대 10개 동시 쿼리
• 캐싱: 스키마 정보 5분 캐시
• Rate Limiting: 분당 100회 쿼리 제한

3. 데이터 타입 제한

• BLOB/TEXT: 큰 데이터는 요약 정보만 제공
• JSON/XML: 구조화된 형태로 파싱하여 제공
• Binary: Base64 인코딩으로 제한적 지원

설치 및 설정

1. 설치

npm install

2. 환경 설정

.env 파일 생성:

MySQL 설정

# MySQL 연결 정보 (로컬 또는 원격)
DB_TYPE=mysql                           # 명시적 타입 지정 (선택사항)
MYSQL_HOST=localhost                    # 또는 AWS RDS 엔드포인트
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_DB=mydb
MYSQL_USER=readonly_user
MYSQL_PASSWORD=secure_password

# 원격 DB 설정 (AWS RDS 예시)
# MYSQL_HOST=mydb.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com
# MYSQL_SSL_MODE=REQUIRED
# MYSQL_SSL_CA=/path/to/rds-ca-2019-root.pem
# MYSQL_CONNECTION_TIMEOUT=60000
# MYSQL_ACQUIRECONNECTION_TIMEOUT=60000

PostgreSQL 설정

# PostgreSQL 연결 정보 (로컬 또는 원격)
DB_TYPE=postgresql                      # 명시적 타입 지정 (선택사항)
POSTGRES_HOST=localhost                 # 또는 AWS RDS 엔드포인트
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=mydb
POSTGRES_USER=readonly_user
POSTGRES_PASSWORD=secure_password

# 원격 DB 설정 (AWS RDS PostgreSQL 예시)
# POSTGRES_HOST=mydb.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com
# POSTGRES_SSL_MODE=REQUIRED
# POSTGRES_SSL_CA=/path/to/rds-ca-2019-root.pem
# POSTGRES_CONNECTION_TIMEOUT=60000

공통 보안 설정

MAX_QUERY_EXECUTION_TIME=30000
MAX_RESULT_ROWS=10000
ENABLE_QUERY_LOGGING=true

3. Claude Desktop 설정

MySQL 사용 시

claude_desktop_config.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "database": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/db-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "DB_TYPE": "mysql",
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_PORT": "3306",
        "MYSQL_DB": "mydb",
        "MYSQL_USER": "readonly_user",
        "MYSQL_PASSWORD": "secure_password"
      }
    }
  }
}

PostgreSQL 사용 시

claude_desktop_config.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "database": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/db-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "DB_TYPE": "postgresql",
        "POSTGRES_HOST": "localhost",
        "POSTGRES_PORT": "5432",
        "POSTGRES_DB": "mydb",
        "POSTGRES_USER": "readonly_user",
        "POSTGRES_PASSWORD": "secure_password"
      }
    }
  }
}

💡 실제 사용 예시

🏢 MSA 환경에서의 활용

마이크로서비스 간 데이터 분석

💬 "user-service와 order-service에서 최근 1주일 동안 신규 가입한 사용자들의 주문 패턴을 비교 분석해줘"

🤖 Claude가 자동으로:
1. user-service DB에서 최근 가입자 조회
2. order-service DB에서 해당 사용자들의 주문 데이터 조회
3. 크로스 데이터베이스 분석으로 패턴 식별
4. 통합 리포트 생성

전체 인프라 모니터링

💬 "production 태그가 붙은 모든 데이터베이스의 상태를 확인하고 성능 문제가 있는 곳을 찾아줘"

🤖 결과:
- 5개 프로덕션 DB 중 4개 정상, 1개 경고
- analytics-db: 응답시간 3.2초 (평균의 2배)
- 연결 풀 사용률: order-service 90% (주의 필요)

🔍 고급 데이터 분석

데이터 품질 검사

💬 "모든 서비스의 사용자 테이블에서 이메일 형식이 잘못된 데이터를 찾아줘"

🤖 자동 실행:
- user-service.users 테이블: 이메일 패턴 검증
- auth-service.profiles 테이블: 이메일 중복 검사
- notification-service.recipients 테이블: 유효하지 않은 도메인 탐지

스키마 영향도 분석

💬 "user_id 컬럼을 사용하는 모든 테이블과 관계를 찾아서 스키마 변경 시 영향도를 분석해줘"

🤖 결과:
- 직접 참조: 15개 테이블
- 간접 참조: 8개 테이블
- 영향 받는 서비스: user, order, payment, notification, analytics
- 권장사항: 단계적 마이그레이션 계획 필요

🚀 자연어 쿼리

비즈니스 질문 → SQL

💬 "지난 달 가장 많이 팔린 상품 카테고리는 뭐야?"

🤖 생성된 SQL:
SELECT c.name, COUNT(oi.product_id) as sales_count
FROM order_items oi
JOIN products p ON oi.product_id = p.id
JOIN categories c ON p.category_id = c.id
WHERE oi.created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 MONTH)
GROUP BY c.id
ORDER BY sales_count DESC
LIMIT 1

복잡한 분석 쿼리

💬 "각 지역별로 월별 매출 추이를 보여주고, 전년 동기 대비 성장률도 계산해줘"

🤖 자동으로:
1. 지역, 날짜별 매출 집계
2. 전년 동기 데이터 조회
3. 성장률 계산
4. 시각화 가능한 형태로 결과 정리

📊 실시간 모니터링

성능 이슈 탐지

💬 "현재 느리게 실행되고 있는 쿼리가 있는 데이터베이스를 찾아줘"

🤖 실시간 분석:
- order-service: 3개 쿼리가 10초 이상 실행 중
- analytics-db: 대용량 집계 쿼리 진행 중 (정상)
- user-service: 모든 쿼리 1초 이내 (양호)

용량 관리

💬 "각 데이터베이스의 테이블별 크기를 조회하고 정리가 필요한 테이블을 추천해줘"

🤖 분석 결과:
- log_events 테이블: 15GB (파티셔닝 권장)
- user_sessions 테이블: 8GB (TTL 설정 권장)
- temp_data 테이블: 3GB (정리 스케줄 필요)

🗺 개발 로드맵 & 버전 히스토리

✅ 완료된 기능 (v1.0)

• [x] Phase 1: 기본 MCP 서버 + MySQL 연결
• [x] Phase 2: 쿼리 실행 도구 구현
• [x] Phase 3: 스키마 정보 리소스 추가
• [x] Phase 4: PostgreSQL 지원 확장
• [x] Phase 5: 다중 데이터베이스 지원 (MSA 대응)
• [x] Phase 6: 고급 데이터 분석 기능
• [x] Phase 7: 엔터프라이즈급 보안 및 성능 최적화

🚧 개발 예정 (v1.1+)

Phase 8: 추가 데이터베이스 지원

• [ ] SQLite 지원 (로컬 개발, 임베디드 환경)
• [ ] ClickHouse 지원 (대용량 분석 워크로드)
• [ ] MongoDB 지원 (NoSQL 문서 데이터베이스)
• [ ] Redis 지원 (캐시 및 세션 데이터 분석)

Phase 9: AI 기능 강화

• [ ] 고급 자연어 처리: GPT-4 기반 복잡한 쿼리 생성
• [ ] 자동 인덱스 추천: 쿼리 패턴 분석 기반 성능 최적화
• [ ] 이상 탐지: ML 기반 데이터 품질 및 보안 이슈 감지
• [ ] 쿼리 최적화: 실행 계획 분석 및 자동 개선 제안

Phase 10: 엔터프라이즈 기능

• [ ] RBAC (Role-Based Access Control): 세밀한 권한 관리
• [ ] 감사 및 컴플라이언스: GDPR, SOX 등 규정 준수
• [ ] 고가용성: 클러스터링 및 로드 밸런싱
• [ ] 메트릭 & 알림: Prometheus, Grafana 연동

Phase 11: 개발자 경험 개선

• [ ] GUI 관리 도구: 웹 기반 설정 및 모니터링 대시보드
• [ ] CLI 도구: 배포 및 관리 자동화
• [ ] Docker 컨테이너: 원클릭 배포 지원
• [ ] Kubernetes Operator: 클라우드 네이티브 배포

📊 성능 목표 (v2.0)

• 응답 시간: 단순 쿼리 < 100ms, 복잡한 분석 < 5s
• 동시 연결: 1000+ 데이터베이스 동시 관리
• 처리량: 10,000+ qps (queries per second)
• 가용성: 99.9% 업타임 보장

🤝 기여 가이드

우리는 커뮤니티의 기여를 환영합니다! 다음과 같은 방식으로 참여할 수 있습니다.

🐛 버그 리포트

• GitHub Issues를 통해 버그 신고
• 재현 가능한 예제 코드 포함
• 환경 정보 (OS, Node.js 버전, DB 타입) 명시

💡 기능 제안

• 새로운 데이터베이스 지원 요청
• MCP 도구 개선 아이디어
• 성능 최적화 제안

🔧 개발 참여

1. Fork & Clone: 저장소를 포크하고 로컬에 클론
2. 브랜치 생성: git checkout -b feature/your-feature
3. 개발: TypeScript, Jest 테스트 작성 필수
4. 테스트: npm test && npm run build 통과 확인
5. PR 생성: 상세한 설명과 함께 Pull Request

📚 문서화

• README 개선
• 코드 주석 추가
• 사용 예시 확장
• 다국어 번역 (English, 한국어)

🔒 보안 이슈

민감한 보안 문제는 public issue 대신 직접 연락해 주세요.

📋 요구사항

• Node.js: ≥ 18.0.0
• NPM: ≥ 8.0.0
• TypeScript: ≥ 5.0.0
• 데이터베이스: MySQL 5.7+ 또는 PostgreSQL 12+

🏗 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Claude AI Client                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                Model Context Protocol                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│              Multi-Database MCP Server                      │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │ Connection Mgr  │  │  Query Executor  │  │ Schema Mgr  │ │
│  └─────────────────┘  └──────────────────┘  └─────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│              Database Adapter Layer                         │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │  MySQL Adapter  │  │PostgreSQL Adapter│  │ Future DBs  │ │
│  └─────────────────┘  └──────────────────┘  └─────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Database Layer                           │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │ User Service DB │  │ Order Service DB │  │Analytics DB │ │
│  │     (MySQL)     │  │   (PostgreSQL)   │  │(PostgreSQL) │ │
│  └─────────────────┘  └──────────────────┘  └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🌟 후원 및 지원

이 프로젝트가 도움이 되었다면:

• ⭐ GitHub Star 눌러주기
• 🐛 이슈 리포트 및 피드백
• 💬 커뮤니티에서 사용 경험 공유
• 🔗 SNS에서 프로젝트 소개

📜 라이선스

MIT License - 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능합니다.

🙏 감사의 말

• Anthropic: Model Context Protocol 및 Claude 제공
• 커뮤니티: 피드백과 기여로 프로젝트 발전에 도움
• 오픈소스: mysql2, pg, TypeScript 등 훌륭한 라이브러리들

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📞 문의 및 지원

• GitHub Issues: 버그 리포트, 기능 요청
• GitHub Discussions: 사용법 질문, 아이디어 공유
• Documentation: 자세한 API 문서 및 가이드

Enterprise Support가 필요하신가요? 대용량 트래픽, 커스텀 개발, 기술 지원이 필요한 경우 별도 문의 가능합니다.

---

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