DataRobot 개발자 도구: Skills, MCP, 에이전트 개발 환경

섹션별 상세

01

Skills는 IDE에서 DataRobot 기능을 직접 호출하는 인터페이스이다. npx 명령어로 설치하여 모델 학습, 예측, 모니터링 등을 코드 작성 없이 IDE 내에서 즉시 수행한다.

bash

npx ai-agent-skills install datarobot-oss/datarobot-agent-skills

IDE에서 DataRobot 기능을 사용하기 위한 Skills 패키지 설치 명령어

02

Global MCP 엔드포인트는 에이전트가 외부 도구에 접근하는 표준 통로이다. 에이전트 코드 수정 없이 도구를 추가하거나 변경할 수 있어 유지보수 효율이 높다.

json

{ "mcpServers": { "datarobot-mcp": { "url": "https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/genai/globalmcp/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer " } } } }

MCP 서버 설정을 위한 구성 파일 예시

03

CrewAI, LangGraph, LlamaIndex용 템플릿과 Agent Assist 기능을 제공한다. Agent Assist는 설계 단계에서 도구 호출을 시뮬레이션하여 모델과 도구 선택을 검증한다.

04

LLM Gateway는 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하여 모델 공급자 변경 시 코드 수정 없이 거버넌스 및 비용 관리를 수행한다. 모든 인터페이스는 통합된 인증 체계를 공유한다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — AI 에이전트와 외부 데이터 및 도구를 연결하기 위한 표준화된 프로토콜이다. 에이전트가 다양한 시스템과 일관된 방식으로 통신하여 도구를 호출하고 컨텍스트를 공유할 수 있게 한다.
LLM 게이트웨이(LLM Gateway): — 다양한 LLM API에 대한 중앙 집중식 접근 지점이다. 모델 공급자 변경 시 애플리케이션 코드 수정 없이 거버넌스, 인증, 모니터링, 비용 관리를 통합 수행한다.
에이전트형 AI(Agentic AI): — 단순한 텍스트 생성을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 시스템이다.