주요 기능

• SQL을 통한 이기종 데이터 소스 간 실시간 JOIN 쿼리 수행
• Claude Opus 4.6 벤치마크 기준 직접 MCP 대비 정확도 20% 향상 및 비용 2배 절감
• 코딩 에이전트 작업에서 3.4배의 비용 효율성과 31% 높은 정확도 달성
• 로컬 환경에서 인증 정보를 관리하며 외부 유출 없이 안전하게 데이터 접근
• MCP 서버 내장을 통해 Claude Code, Cursor 등 주요 에이전트 도구와 즉시 연동

어떻게 동작하는가

사용자의 SQL 쿼리를 수신하면 Coral이 이를 각 API 호출이나 파일 읽기 작업으로 변환하고, 로컬에서 조인 및 필터링을 수행하여 단일 결과 집합을 반환합니다. YAML 설정 파일로 정의된 소스 스펙을 기반으로 외부 데이터를 SQL 스키마로 추상화하며, 쿼리 푸시다운과 캐싱을 통해 API 트래픽을 최적화합니다. ```mermaid graph LR Agent["You / your agent"] -->|SQL query| Coral["Coral (local)"] Coral -->|Result rows| Agent subgraph Sources["Installed sources"] GH["github source<br/>(github.* tables)"] LN["linear source<br/>(linear.* tables)"] FS["file source<br/>(your_files.* tables)"] end Coral --> GH Coral --> LN Coral --> FS ``` 위 다이어그램과 같이 Coral이 에이전트와 데이터 소스 사이에서 중계 역할을 수행합니다. ```sql SELECT a.issue_identifier, a.url, p.state FROM linear.attachments a JOIN github.pulls p ON p.html_url = a.url WHERE p.owner = 'withcoral' AND p.repo = 'coral' ``` 이 코드는 Linear의 이슈 첨부파일과 GitHub의 Pull Request 정보를 SQL JOIN으로 한 번에 조회하는 예시입니다. ```bash claude mcp add --scope user coral -- coral mcp-stdio ``` 이 코드는 Claude Code에 Coral을 MCP 서버로 등록하여 에이전트가 SQL 기능을 사용하도록 설정하는 예시입니다. ```bash coral sql "SELECT number, title, state FROM github.issues WHERE owner = 'withcoral'" ``` 이 코드는 CLI를 통해 GitHub API 데이터를 SQL 쿼리로 직접 조회하는 예시입니다. ```bash coral source add --interactive github ``` 이 코드는 대화형 인터페이스를 통해 새로운 데이터 소스(GitHub)를 추가하고 인증을 설정하는 예시입니다. ```bash npx skills add withcoral/skills ``` 이 코드는 에이전트에게 Coral의 SQL 워크플로를 이해시키는 전용 스킬을 설치하는 예시입니다. - **mcp (Model Context Protocol)**: AI 에이전트가 외부 도구나 데이터 소스에 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 돕는 프로토콜로, Coral은 이를 통해 에이전트와 통신합니다. - **query-pushdown (쿼리 푸시다운)**: 전체 데이터를 가져오지 않고 필터링이나 집계 연산을 데이터 소스(API) 측에서 먼저 수행하게 하여 네트워크 전송량과 처리 시간을 줄이는 최적화 기법입니다. - **local-first (로컬 우선)**: 데이터 처리와 인증 정보 저장을 클라우드가 아닌 사용자의 로컬 환경에서 우선적으로 수행하여 보안성과 응답 속도를 높이는 설계 방식입니다. - **source-spec (소스 스펙)**: 특정 API나 파일의 구조를 SQL 테이블 형태로 매핑하기 위해 작성된 YAML 형식의 정의서로, Coral이 데이터를 해석하는 기준이 됩니다. - **cross-source-reasoning (교차 소스 추론)**: 서로 다른 서비스(예: GitHub와 Slack)에 흩어진 데이터를 결합하여 복합적인 결론을 도출하는 과정으로, Coral은 SQL JOIN을 통해 이를 지원합니다. - **token-traffic (토큰 트래픽)**: LLM API 호출 시 주고받는 텍스트 데이터의 양으로, Coral은 정형화된 SQL 결과를 반환하여 불필요한 JSON 데이터 전송에 따른 토큰 낭비를 방지합니다. - **coding-agent (코딩 에이전트)**: 소프트웨어 개발 작업을 자율적으로 수행하는 AI로, Coral은 이들이 코드 저장소나 이슈 트래커의 데이터를 더 정확하게 조회하도록 돕습니다. [{"slug":"mcp","display_name":"MCP","entity_type":"agent"},{"slug":"claude-code","display_name":"Claude Code","entity_type":"coding-agent"},{"slug":"rust","display_name":"Rust","entity_type":"library"}]