Ask-My-Data MCP
Provides natural language querying of SQLite databases, translating questions into SQL for aggregation and analysis of stored data.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Ask-My-Data MCPwhat's the progress of Songdo C site?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Ask-My-Data MCP
하나의 자연어 질문을 의미 검색(RAG) 과 데이터 집계(Text2SQL) 경로로 자동 라우팅해 답하는 MCP 서버. LangGraph 기반 Multi-Agent 파이프라인을 완전 합성 검색 평가 데이터로 검증하는 포트폴리오 프로젝트입니다.
실행 증거
아래 이미지는 2026-07-15에 클린 가상환경에서 MCP stdio 연결 후 tools/list와
search_documents를 실제 호출한 결과입니다.

검증 | 결과 |
| 통과 (Python 3.14.5) |
| 6 passed |
MCP initialize · tools/list | 통과 — 3 tools |
| 통과 — API 키 없이 BM25 검색 |
ask와 query_stats는 라우팅·SQL 생성·답변 합성에 Claude를 사용하므로
ANTHROPIC_API_KEY가 필요합니다. 위 smoke test는 키나 외부 API 없이 검증 가능한 검색 경로입니다.
동일한 검증은 python scripts/smoke_test.py로 재현할 수 있습니다.
Related MCP server: AXYS MCP Lite
무엇을 보여주나
MCP 서버 — 범용 LLM 클라이언트(Claude Desktop 등)에서 도구로 호출
Multi-Agent 라우팅 — 질문 유형(
semantic/structured/both)을 판단해 경로 분기RAG — BM25 키워드 + (옵션)다국어 임베딩 Hybrid Search
Text2SQL — 자연어 → 검증된 SELECT → 검색 실험 결과 집계
Synthesize — 문서 근거와 정형 결과를 결합한 답변 생성
아키텍처
┌──────────┐
질문 ────▶ │ Router │ semantic / structured / both 분류
└────┬─────┘
┌───────┼────────┐
▼ ▼
┌─────────┐ ┌───────────┐
│ RAG │ │ Text2SQL │
│ (문서) │ │ (SQLite) │
└────┬────┘ └─────┬─────┘
└────────┬───────┘ (both: RAG → Text2SQL 순으로 이어붙임)
▼
┌────────────┐
│ Synthesize │ 근거 종합 → 자연어 답변
└────────────┘검색 실험용 합성 데이터
data/는 특정 회사·고객·서비스와 무관하게 이 프로젝트를 위해 새로 만든 데이터입니다.
구성 | 내용 | 실험 질문 예시 |
문서 코퍼스 | 검색 지표·방법론 + 실시간 협업 편집 OT/CRDT 기술 문서 | “MRR과 nDCG의 차이는?”, “OT와 CRDT는 언제 선택해?” |
| 언어·질의 수·문서 수가 다른 가상 데이터셋 3개 | “다국어 데이터셋은 무엇인가?” |
| BM25·Dense·Hybrid-RRF 가상 실험 9개 | “MRR이 가장 높은 실험은?” |
| 데이터셋과 실험을 결합한 조회용 View | “한국어 데이터셋의 품질·지연 시간 비교” |
모든 이름, 설명, 지표와 지연 시간은 검색/RAG 실험을 위해 임의로 구성한 합성 값입니다. 실시간 협업 편집 문서는 사용자가 제공한 일반 기술 리서치 문서로, 합성 실험 수치와 분리되어 있습니다.
빠른 시작
# 1) 설치
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]" # 기본 + 테스트
pip install -e ".[embeddings]" # 옵션: 다국어 임베딩 Hybrid Search
# 2) 환경변수
cp .env.example .env # ANTHROPIC_API_KEY 채우기
export $(cat .env | xargs) # 또는 direnv/python-dotenv
# 3) 합성 검색 실험 DB 생성
python data/build_sample_db.py
# 4) MCP 없이 바로 테스트 (CLI)
python -m src.cli "MRR이 뭐야?"
python -m src.cli "Mosaic 데이터셋에서 MRR이 가장 높은 실험은?"
python -m src.cli "nDCG@10이 가장 높은 실험은 무엇이고, nDCG는 어떻게 계산해?"
# 단위 테스트
python -m pytest -qMCP 클라이언트에 연결 (Claude Desktop 예시)
claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"ask-my-data": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/ask-my-data-mcp/server.py"],
"env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..." }
}
}
}노출 도구: ask (자동 라우팅) · search_documents (RAG) · query_stats (Text2SQL)
예시 질문과 라우팅
질문 | 라우팅 | 경로 |
"MRR이 뭐야?" | semantic | RAG |
"Mosaic 데이터셋에서 MRR이 가장 높은 실험은?" | structured | Text2SQL |
"nDCG@10이 가장 높은 실험은 무엇이고, nDCG는 어떻게 계산해?" | both | RAG + Text2SQL |
기술 스택
Python · MCP · LangGraph · Anthropic Claude · rank-bm25 · sentence-transformers(옵션) · SQLite
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라이선스
MIT
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Maintenance
Resources
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