OpsMCP
🚀 OpsMCP — AI 기반 회사 운영 에이전트
Model Context Protocol (MCP) 을 사용하여 자연어 AI 상호작용을 PostgreSQL 데이터베이스에 안전하게 연결하는 AI 기반 회사 운영 에이전트입니다.
📌 개요
OpsMCP를 사용하면 SQL 쿼리를 직접 작성하거나 복잡한 관리자 패널을 탐색하는 대신 자연어로 회사 데이터와 상호작용할 수 있습니다.
이 시스템은 MCP 도구를 통해 AI 에이전트를 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하여, 에이전트가 정보를 검색하고 사용자를 분석하며 승인된 데이터베이스 작업을 수행할 수 있게 합니다.
민감한 쓰기 작업의 경우, 데이터베이스를 수정하기 전에 사용자의 명시적 확인이 필요합니다.
Related MCP server: Postgres MCP Server
🎯 문제점
기존의 내부 회사 시스템은 사용자에게 다음과 같은 작업을 요구하는 경우가 많습니다:
여러 관리 대시보드 탐색
데이터베이스 구조 이해
SQL 쿼리 작성
반복적인 작업을 수동으로 수행
데이터베이스 수정 사항을 별도로 추적
이로 인해 일상적인 회사 운영에 불필요한 복잡성이 발생합니다.
💡 해결책
OpsMCP는 회사 운영을 위한 자연어 인터페이스를 제공합니다.
다음과 같이 작성하는 대신:
SELECT id, name, email, role
FROM users
ORDER BY id;사용자는 간단히 이렇게 물어볼 수 있습니다:
"모든 사용자를 보여줘."
AI는 어떤 MCP 도구가 필요한지 판단하고, 이를 실행하며, 결과를 받아 사람이 이해하기 쉬운 응답으로 변환합니다.
🧠 작동 방식
┌──────────────────────┐
│ Web Dashboard │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ AI Agent │
│ Natural Language │
└──────────┬───────────┘
│
MCP Tool Calling
│
▼
┌──────────────────────┐
│ MCP Server │
│ │
│ Tools • Resources │
│ Prompts • Security │
└──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ PostgreSQL │
│ Database │
└──────────────────────┘✨ 주요 기능
🤖 자연어 데이터베이스 작업
사용자는 일반 언어로 회사 데이터와 상호작용할 수 있습니다.
예시:
Show me all users.Find user with ID 2.Create a new user named Rahul with role developer.Change Rahul's role to manager.Analyze all users and tell me which role has the most users.🔧 MCP 도구
이 프로젝트는 데이터베이스 작업을 MCP 도구로 노출합니다.
현재 포함된 도구:
도구 | 용도 |
| 모든 사용자 검색 |
| 특정 사용자 검색 |
| 새 사용자 생성 |
| 사용자 역할 업데이트 |
| 사용자 분포 분석 |
📚 MCP 리소스
이 프로젝트는 AI 에이전트에게 구조화된 상황 정보를 제공하는 MCP 리소스도 시연합니다.
예시:
company://info이 리소스에는 다음에 대한 정보가 포함됩니다:
부서
회사 역할
조직 구조
🧩 MCP 프롬프트
사용자 분석과 같은 구조화된 작업을 위한 재사용 가능한 MCP 프롬프트가 포함되어 있습니다.
분석 워크플로 예시:
1. Count total users
2. Group users by role
3. Identify unusual roles
4. Generate a summary🔐 보안
보안은 이 프로젝트의 중요한 부분입니다.
API 키 인증
MCP 서버는 HTTP 인증 헤더를 사용한 API 키 인증을 지원합니다.
두 가지 권한 수준이 구현되어 있습니다:
READ_ONLY
READ_WRITE권한 부여
읽기 전용 권한으로 읽기 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터베이스를 변경하는 작업에는 다음이 필요합니다:
READ_WRITE권한.
⚠️ 쓰기 작업 전 확인
데이터베이스를 변경하는 작업을 실행하기 전에 AI 클라이언트는 사용자에게 확인을 요청합니다.
예시:
⚠️ WRITE OPERATION REQUIRES CONFIRMATION
Tool : update_user_role
Arguments : {
"user_id": 2,
"new_role": "manager"
}
Do you want to continue? (yes/no)명시적 승인 후에만 데이터베이스가 수정됩니다.
🛡️ 입력 검증
데이터베이스 작업 전에 사용자 입력이 검증됩니다.
예를 들어, 지원되는 역할은 다음과 같습니다:
developer
designer
product manager
manager다음과 같은 잘못된 입력은:
aestronuot데이터베이스에 삽입되는 대신 거부됩니다.
📋 감사 로깅
데이터베이스를 변경하는 작업은 감사 로그에 기록됩니다.
예시:
action | tool_name | status
----------------+------------------+---------
update_user_role| update_user_role | SUCCESS이를 통해 민감한 작업에 대한 추적 가능성이 제공됩니다.
🗂️ 프로젝트 구조
OPSMCP-AI-AGENNT/
│
├── server/
│ ├── auth/
│ ├── database/
│ │ └── connection.py
│ │
│ ├── prompts/
│ │ └── user_analysis.py
│ │
│ ├── resources/
│ │ └── company.py
│ │
│ └── tools/
│ ├── audit.py
│ └── user_tools.py
│
├── static/
│ ├── app.js
│ └── style.css
│
├── templates/
│ └── index.html
│
├── ai_client.py
├── web_app.py
├── run_server.py
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.md🛠️ 기술 스택
백엔드
Python
FastAPI
Uvicorn
AI
OpenAI 호환 API
함수/도구 호출
자연어 상호작용
프로토콜
Model Context Protocol (MCP)
Streamable HTTP 전송
데이터베이스
PostgreSQL
Psycopg
프론트엔드
HTML
CSS
JavaScript
보안
API 키 인증
읽기/쓰기 권한 부여
확인 기반 데이터베이스 변경
입력 검증
감사 로깅
⚙️ 로컬 설정
1. 저장소 클론
git clone https://github.com/Ayushsharma109/OPSMCP-AI-AGENNT.git
cd OPSMCP-AI-AGENNT2. 가상 환경 생성
Windows:
python -m venv .venv활성화:
.venv\Scripts\activate3. 의존성 설치
pip install -r requirements.txt4. 환경 변수 구성
.env 파일 생성:
MCP_API_KEY=your_main_api_key
MCP_READONLY_KEY=your_readonly_api_key
OPENAI_API_KEY=your_api_key
OPENAI_BASE_URL=your_base_url
OPENAI_MODEL=your_model
DB_NAME=mcp_demo
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=your_password
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
.env파일이나 API 키를 GitHub에 커밋하지 마세요.
5. PostgreSQL 시작
PostgreSQL이 실행 중이고 필요한 데이터베이스/테이블이 존재하는지 확인하세요.
6. MCP 서버 시작
python run_server.pyMCP 서버는 다음에서 실행됩니다:
http://127.0.0.1:80007. 웹 애플리케이션 시작
다른 터미널을 엽니다:
python web_app.py대시보드는 다음에서 확인할 수 있습니다:
http://127.0.0.1:8080🧪 예시 워크플로
사용자
Show me all users.AI 에이전트
get_users가 필요하다고 판단합니다.
MCP
다음을 실행합니다:
get_users()PostgreSQL
사용자 레코드를 반환합니다.
AI
데이터베이스 결과를 자연어 응답으로 변환합니다.
🔄 쓰기 작업 워크플로
User Request
↓
AI Agent
↓
MCP Tool Selection
↓
Permission Check
↓
User Confirmation
↓
Input Validation
↓
PostgreSQL Update
↓
Audit Log
↓
AI Response이 설계는 우발적인 데이터베이스 수정을 방지하는 데 도움이 됩니다.
🏆 해커톤 MVP
OpsMCP는 MCP를 사용하여 AI 에이전트를 실제 엔터프라이즈 데이터 및 제어된 백엔드 작업에 연결하는 방법을 시연하는 데 초점을 맞춘 MVP로 개발되었습니다.
이 프로젝트는 다음에 중점을 둡니다:
AI 도구 호출
MCP 아키텍처
안전한 데이터베이스 상호작용
변경 사항에 대한 인간 확인
감사 가능성
자연어 회사 운영
🚀 향후 개선 사항
잠재적인 향후 개선 사항은 다음과 같습니다:
역할 기반 대시보드 접근
더 많은 엔터프라이즈 MCP 도구
고급 분석
다중 데이터베이스 지원
더 나은 감사 로그 시각화
배포 준비 완료 인증
엔터프라이즈 SSO 통합
더 세분화된 권한
👨💻 작성자
Ayush Sharma
다음을 탐구하는 솔로 해커톤 프로젝트로 제작되었습니다:
AI 에이전트 + MCP + PostgreSQL + 안전한 도구 실행
📄 라이선스
이 프로젝트는 주로 해커톤 및 학습 프로젝트로 사용하기 위한 것입니다.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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