2일간 놀면서 만든 웹 어플리케이션

https://github.com/Bangwooju/PETIT-PROJECT

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MCP + RAG 기반 SQL 튜닝 웹 어플리케이션

이 프로젝트는 MCP(Minimum Change Policy) + RAG(Retrieval-Augmented Generation) + LLM(Google Gemini API) 를 결합하여 SQL 쿼리를 자동으로 튜닝하고, 웹에서 결과를 확인할 수 있는 실무용 도구입니다.

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⏰ 개발기간

2026-01-07 ~ 2026-01-08

🚀 주요 기능

• SQL 쿼리 입력: 웹 UI에서 SQL 쿼리를 입력할 수 있습니다.
• MCP 정책 적용: SQL 최적화 규칙을 자동으로 적용합니다.
• RAG 검색: 과거 SQL 튜닝 사례를 기반으로 참고 정보를 제공합니다.
• LLM 튜닝: Google Gemini API를 활용해 성능 최적화 SQL 생성
• 쿼리 기록: 입력한 쿼리와 튜닝 결과를 CSV로 저장, 다운로드 가능
• 웹 UI: FastAPI + Jinja2 기반, 입력/결과/히스토리 페이지 제공

🛠 기술 스택

• Backend / Core Logic: Python 3.11+, FastAPI, LangChain, FAISS, MCP, Gemini API
• Frontend / UI: Jinja2, HTML, CSS
• Database / Storage: PostgreSQL(로컬, RAG 학습용), CSV(쿼리 기록)
• Environment / DevOps: Python Virtual Environment (.venv), dotenv (.env)
• Others: python-multipart (FastAPI Form 데이터 처리)

⚠️주의

현 시점 무료 AI 모델을 사용하였습니다.
실행시점 사용가능 모델 확인이 필요한 경우 루트 디렉토리의 test.py 실행하여 사용가능 모델 확인하고
llm.py 파일의 model 을 변경해주시면 됩니다.

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📂 디렉토리 구조

project/
├─ .env                        # Gemini API Key 저장
├─ queries.csv                  # 쿼리 기록 CSV (자동 생성)
├─ src/
│  ├─ app/
│  │  ├─ main.py               # FastAPI 웹서버 + 튜닝 + 기록 + 다운로드
│  │  ├─ llm.py                # Gemini LLM 래퍼
│  │  └─ templates/
│  │     ├─ index.html          # SQL 입력 + 결과 화면
│  │     └─ history.html        # 쿼리 기록 확인 + 다운로드
│  ├─ rag/
│  │  └─ retriever.py           # RAG + FAISS Retriever
│  └─ mcp/
│     └─ tuner.py               # MCP 쿼리 튜닝 정책
└─ .venv/                       # 가상환경

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설치 및 실행

1. 프로젝트 클론 후 가상환경 생성 및 활성화
2. git clone <your-repo-url> cd project python -m venv .venv Windows .venv\Scripts\activate macOS / Linux source .venv/bin/activate
3. 패키지 설치
4. pip install -r requirements.txt
5. .env 파일 생성 후 Gemini API Key 설정
6. GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
7. 웹 서버 실행
8. uvicorn src.app.main:app --reload
9. 브라우저에서 접속
   http://127.0.0.1:8000

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웹 UI 설명

1. 메인 페이지 (/)

• SQL 입력란에 튜닝하고 싶은 쿼리 입력
• Submit 버튼 클릭
• 아래 영역에서 튜닝된 SQL 결과 확인

2. 히스토리 페이지 (/history)

• 과거에 입력한 쿼리와 튜닝 결과 확인 가능
• Download CSV 버튼으로 쿼리 기록 다운로드 가능

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사용 예시

입력 SQL
SELECT * FROM users WHERE age > 30;

튜닝 결과
SELECT id, name, age FROM users WHERE age > 30;

MCP 정책과 RAG 검색으로 불필요한 컬럼 제거, 성능 최적화 SQL 자동 생성

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추가 정보

• FASTAPI: https://fastapi.tiangolo.com/
• LangChain: https://www.langchain.com/
• Gemini API: Google Generative AI https://developers.generativeai.google

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다운로드 및 실행

1. GitHub에서 클론
2. .env에 API Key 설정
3. uvicorn src.app.main:app --reload 실행
4. 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000 접속
5. SQL 입력, 결과 확인, 히스토리 다운로드 가능

실행 화면 예시