AI 요약관련 정보

• Supabase MCP 서버는 AI 에이전트나 코딩 도구를 위한 API로, LLM이 데이터베이스 구조를 이해하고, 테이블을 생성하며, 인증 규칙을 작성하는 등 추가 기능을 제공합니다. 🤖
• MCP 서버 설정은 Supabase 대시보드에서 개인 액세스 토큰을 생성하고, 이를 mcp.json 파일에 구성하여 활성화합니다. ⚙️
• AI 에이전트(예: Cursor)를 통해 Supabase 프로젝트를 생성하고, 조직 및 비용 확인 과정을 거쳐 프로젝트를 배포할 수 있습니다. 🚀
• 생성된 Supabase 프로젝트의 project-ref ID를 mcp.json에 추가하여 MCP 연결 범위를 특정 프로젝트로 제한하고, 보안을 위해 .gitignore에 mcp.json을 추가하는 것이 중요합니다. 🔒
• Supabase MCP 서버는 Edge Functions 생성을 지원하여, 데이터 저장, 파일 관리, 작업 큐 등 Supabase 시스템 전체의 지원을 받는 단일 작업 함수를 배포할 수 있습니다. 🌐
• 시연에서는 Edge Function을 사용하여 광고와 불필요한 내용이 많은 레시피 웹사이트에서 제목, 설명, 재료, 조리법만 추출하는 기능을 구현했습니다. 🍳
• 이 Edge Function은 OpenAI API를 활용하여 웹사이트 콘텐츠를 파싱하고, 필요한 정보를 JSON 형식으로 반환합니다. 🧠
• 추출된 레시피 데이터는 Supabase 데이터베이스에 저장되며, MCP 서버를 통해 recipes 테이블 생성(ID, created_at, description, ingredients, method 등 컬럼 포함), 마이그레이션, RLS, 풀텍스트 검색 인덱스 추가 등이 자동으로 처리됩니다. 💾
• Edge Function 호출 시 OpenAI API 키는 Supabase 프로젝트의 엣지 함수 비밀(secrets)로 안전하게 관리됩니다. 🔑
• 배포된 Edge Function은 curl 명령어를 통해 쉽게 호출할 수 있으며, URL을 인자로 받아 정제된 레시피 데이터를 반환합니다. 📡
• Supabase Edge Functions는 빠르고, 전 세계 엣지에 배포되며, 추가 인프라 없이 Supabase 스택과 통합되어 다양한 작업을 수행할 수 있는 강력한 솔루션입니다. ✨
• 최종적으로 Next.js 애플리케이션을 통해 Supabase에 저장된 깔끔한 레시피 데이터를 빠르게 표시하고 새로운 레시피를 추가하는 사용자 경험을 제공합니다. 📱