syncly-dataset-mcp/
├── config/
│   └── datasets.yaml          # 데이터셋 등록 허용 목록 (여기서 관리)
├── data/
│   ├── raw/                   # 원본 JSONL 파일 보관 위치
│   │   └── sample_social_posts.jsonl
│   └── duckdb/
│       └── syncly_datasets.duckdb   # 자동 생성, git 제외
├── docs/
│   └── data-prep-prompt.md   # 새 데이터 전처리 에이전트 프롬프트
├── src/syncly_dataset_mcp/    # MCP 서버 소스
└── tests/

원본 데이터               전처리              적재               분석
CSV / JSON array   →   JSONL 변환   →   DuckDB 적재   →   Claude에서 질의
스키마 다를 수 있음    에이전트 활용      ingest CLI

# 1. 파일 배치
cp my_data.jsonl data/raw/

# 2. 로컬 전용 config/datasets.local.yaml에 등록
cat >> config/datasets.local.yaml <<'YAML'
datasets:
  my_dataset:
    title: "My private dataset"
    source_path: "data/raw/my_data.jsonl"
    table: "my_dataset"
    format: "jsonl"
    text_column: "text"
    id_column: "id"
YAML

# 3. 적재
uv run syncly-dataset-ingest --dataset my_dataset

# 4. Claude Desktop 새 대화에서 확인
#    list_data_queries → describe_data_query → get_metric_summary

# 적재는 항상 DROP → 재생성이므로 그냥 재실행하면 됨
uv run syncly-dataset-ingest --dataset my_dataset

rm data/duckdb/syncly_datasets.duckdb
uv run syncly-dataset-ingest --dataset all  # 남은 데이터셋 재적재

git clone <이 저장소>
cd syncly-dataset-mcp
uv sync

datasets:
  social_posts:
    title: "소셜 포스트 데이터"
    source_path: "data/raw/social_posts.jsonl"
    table: "social_posts"
    format: "jsonl"              # 'jsonl' 또는 'json'
    text_column: "text"          # 메인 텍스트 컬럼
    id_column: "id"
    date_column: "created_at"
    summary_column: "summary"    # 요약 컬럼 (optional, search_voc에 활용)
    searchable_columns:
      - text
      - summary
      - author_name
      - brand
      - product
      - platform
    dimensions:                  # 필터 허용 컬럼
      - platform
      - brand
      - sentiment
      - category
    entity_columns:              # 엔티티 분석 대상
      - brand
      - product
      - category
    metrics:                     # 수치 집계 대상 컬럼
      - engagement_count
      - like_count
      - comment_count
      - share_count

uv run syncly-dataset-ingest --dataset social_posts

uv run syncly-dataset-ingest --dataset all

{
  "mcpServers": {
    "syncly-dataset": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/syncly-dataset-mcp",
        "run",
        "syncly-dataset-mcp"
      ],
      "env": {
        "SYNCLY_DB_PATH": "/ABSOLUTE/PATH/TO/syncly-dataset-mcp/data/duckdb/syncly_datasets.duckdb",
        "SYNCLY_CONFIG_PATH": "/ABSOLUTE/PATH/TO/syncly-dataset-mcp/config/datasets.yaml"
      }
    }
  }
}

pwd
# 예: /Users/yourname/projects/syncly-dataset-mcp

사용 가능한 데이터 쿼리 목록 보여줘

social_posts 데이터셋의 스키마와 샘플 데이터를 보여줘

소셜 포스트 전체 지표 요약해줘

BrandA의 부정 포스트 수와 engagement 합계를 알려줘

배송 관련 포스트 찾아줘

BrandB의 2024년 3월 이후 부정 포스트를 engagement 높은 순으로 보여줘

고객 불만 VOC 중 engagement 상위 포스트 5개를 보여줘

환불 관련 VOC를 찾아줘

post_012, post_022의 상세 내용을 보여줘

SELECT brand, COUNT(*), AVG(engagement_count) FROM social_posts GROUP BY brand

which uv   # 예: /Users/yourname/.local/bin/uv

{
  "command": "/Users/yourname/.local/bin/uv",
  "args": ["--directory", "/path/to/project", "run", "syncly-dataset-mcp"]
}

cd /path/to/syncly-dataset-mcp
uv run syncly-dataset-mcp

tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

uv run syncly-dataset-ingest --dataset social_posts

SYNCLY_CONFIG_PATH=/absolute/path/to/datasets.yaml uv run syncly-dataset-mcp