AI 기반 업무 자동화가 확산되면서, 다양한 툴과 데이터를 유연하게 연결하고 빠르게 활용하는 역량이 점점 더 중요해지고 있습니다. MCP(Model Context Protocol)는 이러한 흐름을 지원하는 표준 프로토콜로, 다양한 시스템 간 데이터 탐색과 툴 호출을 쉽고 일관되게 수행할 수 있도록 설계된 기술입니다.
KORLOY(한국야금)는 KNIME과 MCP를 활용해, 웹 포털에 입력된 조건만으로 설비 데이터를 자동 분석하고 결과를 제공하는 실시간 분석 시스템을 구축했습니다. 사용자가 입력한 조건을 기반으로 KNIME 워크플로우가 자동 실행되고, 분석 결과는 JSON 형태로 제공되어 분석 속도와 운영 효율이 크게 향상되었습니다.
특히 KNIME은 복잡한 데이터 처리 과정을 GUI 기반 워크플로우로 쉽게 구성할 수 있으며, REST API를 통해 외부 시스템과의 손쉬운 통합도 지원합니다. 이를 통해 KORLOY는 다양한 에이전트 및 시스템과 연계된 자동화된 데이터 분석 파이프라인을 구축할 수 있었습니다.
KNIME을 활용하면 복잡한 코딩 없이도 지리 공간의 데이터의 패턴과 분포를 직관적으로 분석할 수 있습니다. Python이나 Q-GIS 처럼 별도 전문 툴 없이, No code 기반으로 지도 시각화와 공간 분석을 쉽게 시작할 수 있습니다. 보다 자세한 실습은 영상에서 확인해 보세요.
더 강력해진 분석 환경, 'Afterburner 2.0' 출시
잘레시아가 KNIME 기반 데이터 분석 운영 플랫폼 'Afterburner 2.0'을 출시했습니다. Afterburner는 복잡한 오픈소스 조합 없이 데이터 분석 환경을 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하며, 이번 2.0 버전에서는 개인화된 분석 환경, 실시간 모니터링 대시보드, 데이터 자산 관리 기능이 대폭 강화되었습니다. 보다 편리하고 안정적인 분석 운영 환경을 Afterburner 2.0을 통해 만나보세요.
