Qlik MCP 도구

Qlik MCP 서버에는 LLM이 Qlik Cloud 테넌트에서 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 도구가 포함되어 있습니다. 사용할 Qlik MCP 도구를 선택하여 환경을 사용자 지정할 수 있습니다.

액세스 권한 및 Qlik MCP 도구

MCP 도구에 대한 액세스는 권한에 의해 제어됩니다. LLM 클라이언트에서 Qlik MCP 도구에 액세스하려면 사용자 지정 역할에 Qlik MCP: 허용됨 권한이 필요합니다.

또한 Qlik MCP 도구는 연결하는 사용자로 권한이 부여되므로 기존 사용자 역할 및 공간 권한을 사용합니다. 도구에서 사용하는 기능이나 콘텐츠 유형을 사용하려면 Qlik Cloud에 대한 권한도 있어야 합니다. 예를 들어 Qlik Cloud에서 계보에 액세스할 수 있는 권한이 없으면 Qlik MCP 도구 Qlik get lineage를 사용할 수 없습니다. 권한에 따라 Qlik Cloud에서 기능이나 기능을 사용할 수 없는 경우 일부 도구는 액세스 권한 없음으로 응답할 수 있습니다.

도구 가용성은 테넌트의 라이선스에 의해 제한될 수도 있습니다.

Qlik MCP 도구 선택

Qlik MCP 도구는 LLM이 Qlik Cloud 테넌트에서 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 특수 목적 작업의 카탈로그입니다. 이러한 작업은 다음과 같습니다.

• 응용 프로그램 및 데이터 세트 찾기

• 필드 및 차트 메타데이터 검사

• 필터 적용 및 선택 해제

• 시트 및 차트 만들기

• 용어집 용어 및 데이터 제품과 같은 관리되는 자산 관리.

각 도구는 잘 정의된 입력 및 출력이 있는 특정 기능을 나타냅니다.

사용 가능한 Qlik MCP 도구

아래 표는 현재 Qlik MCP 도구 범주 및 도구 이름의 개요를 보여줍니다.

각 도구가 수행할 수 있는 작업

앱 검색 및 메타데이터

이러한 도구를 사용하여 올바른 Qlik 분석 응용 프로그램을 찾고 차트를 작성하거나 필터를 적용하기 전에 그 안에 무엇이 있는지 빠르게 이해할 수 있습니다. 이 범주는 엔드투엔드 검색 흐름을 지원합니다. Qlik 리소스 전체를 검색하여 관련 응용 프로그램을 찾습니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_search: 이름이나 콘텐츠로 Qlik 리소스(응용 프로그램, 데이터 세트, 데이터 제품, 용어집)를 검색합니다.

• Qlik_describe_apps: 필드, 소유자, 게시 상태를 포함하여 응용 프로그램에 대한 포괄적인 메타데이터를 가져옵니다.

• Qlik_get_fields: 차원으로 사용할 수 있도록 응용 프로그램에서 사용 가능한 모든 데이터 필드를 나열합니다.

• Qlik_list_sheets: 앱의 모든 시트를 나열합니다.

• Qlik_get_sheet_details: 모든 차트 및 해당 유형을 포함하여 특정 시트에 대한 세부 정보를 가져옵니다.

• Qlik_search_spaces: 쿼리 문자열을 기반으로 공간을 검색합니다.

프롬프트 예:

"고객 이탈을 분석해야 합니다." 이 간단한 프롬프트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• qlik_search를 사용하여 “이탈” 또는 “고객 유지”와 관련된 응용 프로그램을 찾습니다.

• 가장 일치하는 항목의 경우 qlik_describe_app을 실행하여 올바른 응용 프로그램인지 확인하고 해당 메타데이터(소유자 및 게시 상태)를 확인합니다.

• qlik_get_fields를 사용하여 사용 가능한 필드를 나열하고 Customer, ChurnFlag, SubscriptionType, Region 및 ChurnDate와 같은 후보 차원 및 측정값을 식별합니다.

• qlik_list_sheets 를 사용하여 이미 존재하는 대시보드를 확인합니다.

• 예를 들어 "이탈 개요"와 같이 유망한 시트의 경우 qlik_get_sheet_details를 호출하고 이미 사용 가능한 차트와 남아 있는 격차를 요약합니다.

비즈니스 용어집

이 도구 세트를 사용하면 사용자가 관리되는 비즈니스 용어집을 엔드투엔드로 설정하고 유지 관리할 수 있습니다.

• 용어집 만들기

• 범주로 구성

• 용어 추가 및 큐레이션(편집, 제거 및 초안-확인됨-사용되지 않음과 같은 수명 주기 상태 관리 포함)

• 이러한 용어를 실제 분석 자산(응용 프로그램, 데이터 세트, 필드, 마스터 항목)에 연결합니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_create_glossary: 새 비즈니스 용어집 만들기

• Qlik_get_full_glossary_export: 모든 용어, 범주, 링크가 포함된 전체 용어집 가져오기(비용이 많이 드는 작업)

• Qlik_get_glossary_categories: 용어집의 모든 범주 검색

• Qlik_create_glossary_category: 용어집 내에 새 범주 만들기

• Qlik_search_glossary_terms: 용어집 내에서 용어 검색

• Qlik_get_glossary_term: 용어집에서 특정 용어 가져오기

• Qlik_create_glossary_term: 설명, 태그, 관계가 있는 새 용어집 용어 만들기

• Qlik_update_glossary_term: 기존 용어집 용어 수정

• Qlik_delete_glossary_term: 용어집 용어 제거

• Qlik_update_term_status: 용어 상태(초안, 확인됨, 사용되지 않음)를 업데이트합니다. 스튜어드만 용어를 확인할 수 있습니다. 용어가 확인되면 스튜어드만 용어를 수정할 수 있습니다.

  정보 메모

  이 작업에는 세 가지 상태가 있습니다.

  • draft: 용어가 초안 상태입니다.

  • verified: 용어가 스튜어드에 의해 확인되었습니다.

  • deprecated: 용어가 사용되지 않으며 사용해서는 안 됩니다.

  상태 이름은 대/소문자를 구분하며 위와 정확히 일치하게 제공되어야 합니다.

• Qlik_get_glossary_term_links: 용어집 용어에 연결된 리소스 가져오기

  이 함수는 두 가지 모드를 지원합니다.

  • 단일 링크 모드: 예를 들어 resource_id 또는 resource_type과 같은 개별 매개 변수를 제공합니다.

  • 일괄 처리 모드: 'links' 매개 변수를 통해 링크 사전 목록을 제공합니다.

  정보 메모

  하위 리소스에 연결할 때 각 링크에 대해 세 가지 하위 리소스 필드(subResourceId, subResourceName 및 subResourceType)를 모두 함께 제공해야 합니다.

• Qlik_create_glossary_term_links: 용어를 앱, 데이터 세트, 필드, 마스터 항목에 연결

프롬프트 예:

"영업 도메인에 대한 비즈니스 용어집을 작성하고 관리하도록 도와주세요. 'Sales Glossary'라는 용어집을 만들고 'Revenue', 'Customers' 및 'Pipeline' 범주를 추가합니다. 그런 다음 명확한 정의와 태그(예: finance 및 sales-ops)가 있는 'Annual Recurring Revenue (ARR)' 및 'Customer Churn'에 대한 용어를 만들고 초안으로 설정한 다음 각 용어를 관련 데이터 세트 필드 및 KPI 마스터 항목에 연결합니다."

데이터 세트 및 데이터 품질

이러한 도구는 데이터 세트가 무엇인지(메타데이터 및 데이터 제품 멤버십), 무엇이 포함되어 있는지(스키마), 데이터가 어떻게 생겼는지(프로파일링 통계-분포 및 빠른 행 샘플)를 검사하여 사용자가 데이터 세트를 이해하고, 검증하고, 관리하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 도구는 데이터 세트 문서(이름-설명)를 개선하고 데이터 품질 계산을 트리거 및 모니터링하여 시간이 지남에 따라 품질 지표를 새로 고치는 스튜어드십 워크플로를 지원합니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_get_dataset: 신뢰도 점수를 포함한 데이터 세트의 메타데이터 로드

• Qlik_get_dataset_schema: 데이터 세트의 스키마(열 정의) 로드

• Qlik_get_dataset_profile: 데이터 세트의 프로필 데이터(통계, 분포) 로드

• Qlik_get_dataset_sample: 미리 보기를 위해 데이터 세트의 처음 10개 행 로드

• Qlik_get_dataset_freshness: 데이터 세트의 마지막으로 업데이트된 日付と時刻 가져오기

• Qlik_get_dataset_trust_score: 데이터 세트의 신뢰도 점수 가져오기

• Qlik_get_dataset_memberships: 데이터 세트에 대한 데이터 제품 멤버십 가져오기

• Qlik_update_dataset_metadata: 데이터 세트의 이름 및 설명 업데이트

• Qlik_update_dataset_quality: 데이터 세트에 대한 데이터 품질 계산 요청

• Qlik_get_dataset_quality_computation_status: 품질 계산 상태 확인

프롬프트 예:

“새 대시보드에 대한 Customer Orders 데이터 세트의 준비 상태를 평가합니다. 메타데이터 및 현재 신뢰도 점수를 표시하고, 마지막 새로 고침 시간을 확인하고, 속한 데이터 제품을 나열합니다. 그런 다음 스키마와 10행 샘플을 로드하여 order_date, customer_id 및 net_amount와 같은 키 필드를 온전성 검사합니다. 데이터 세트 프로필을 실행하여 누락된 값과 이상값을 찾고, 품질 지표가 오래된 것으로 보이면 데이터 품질 계산을 트리거하고 완료될 때까지 작업 상태를 계속 확인합니다. 마지막으로 알려진 제약 조건 및 권장 용도를 문서화하도록 데이터 세트 설명을 업데이트합니다.”

데이터 탐색 및 분석

이러한 도구는 사용자가 영구적으로 새 시각화를 작성할 필요 없이 데이터 및 기존 분석 콘텐츠에 대한 빠르고 임시적인 조사를 지원합니다. 임시 계산을 만들거나 쿼리 개체를 만들어 "가정" 질문에 답하고, 고유한 값을 나열하여 필드를 검사하거나 특정 값을 검색할 수 있습니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_create_data_object: 임시 분석 쿼리를 위한 임시 계산 개체 만들기

  정보 메모

  선택 항목을 적용하기 전에 get_field_values() 또는 search_field_values()를 사용하여 값이 있는지 확인합니다.

  경고 메모

  Qlik은 모든 계산을 수행하므로 다음을 수행합니다.

  • 반환된 데이터를 집계, 합산, 평균 또는 계산하지 마십시오. 값은 최종적입니다.

  • 다른 계산의 경우 새 표현식으로 도구를 다시 호출합니다.

  • 항상 적절한 필터-선택 항목을 적용하여 데이터 크기를 제한하고 성능을 향상시킵니다.

• Qlik_get_field_values: 특정 필드에 대한 고유 값 가져오기(필터링 전에 사용)

  정보 메모

  카디널리티가 높은 필드의 경우 항상 대신 qlik_search_field_values()를 사용합니다.

  경고 메모

  선택 항목-필터를 만들기 전에 이 도구 또는 qlik_search_field_values()를 사용하여 값이 있는지 확인합니다. 이렇게 하면 존재하지 않는 값으로 필터를 적용할 때 오류를 방지할 수 있습니다.

• Qlik_search_field_values: 필드 전체에서 특정 값 검색(집합 분석 전에 확인)

  경고 메모

  집합 분석 또는 선택 항목으로 데이터 개체를 만들기 전에: qlik_search_field_values를 사용하여 값이 있는지 확인합니다. 이렇게 하면 존재하지 않는 필터 값으로 인한 오류를 방지할 수 있으며, 특히 연도, 날짜, 통화 코드, 제품 이름에 중요합니다.

  모범 사례 예제 워크플로:

  1. qlik_search_field_values(fieldName="payment_year", searchTerms=["2022"])

  2. 결과에 "2022"가 있는지 확인

  3. {payment_year={2022}를 사용하여 데이터 개체 만들기.

• Qlik_get_chart_data: 기존 차트 시각화에서 페이지가 매겨진 데이터 검색

• Qlik_get_chart_info: 데이터를 검색하지 않고 차트에 대한 메타데이터 가져오기

프롬프트 예:

“지난달 북부 지역 수익이 감소한 이유를 조사하도록 도와주세요. 먼저 기존 'Revenue by Region' 차트를 확인합니다. 메타데이터(차원, 측정값, 필터, 행 수)를 표시한 다음 지난 두 달 동안의 차트 데이터를 가져옵니다. 선택 항목을 적용하기 전에 Region에 대한 고유 값을 나열하고 필드 값을 검색하여 'North', 'NORTH' 또는 'Northern'이 사용되는지 확인합니다. 그런 다음 임시 계산을 만들어 북부 지역과 다른 지역의 전월 대비 수익 및 마진을 비교하고 어떤 제품 범주가 변경에 가장 많이 기여했는지 강조 표시합니다.”

데이터 제품

이러한 도구는 관리되고 공유 가능한 데이터 세트 패키지로서 데이터 제품의 전체 수명 주기를 관리합니다.

1. 만듭니다.

2. 메타데이터 및 문서를 검사합니다.

3. 정의(이름, 설명 및 포함된 데이터 세트)를 유지 관리합니다.

4. 공간 간에 이동하고 활성화 또는 비활성화하여 사용 가능한 위치와 여부를 제어합니다.

또한 더 이상 필요하지 않은 데이터 제품을 삭제하여 수명 종료 정리를 지원합니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_create_data_product: 새 데이터 제품 만들기

• Qlik_get_data_product: 특정 데이터 제품에 대한 메타데이터 가져오기

• Qlik_get_data_product_documentation: 데이터 제품의 마크다운 문서 가져오기

• Qlik_update_data_product: 데이터 제품의 속성(이름, 설명, 데이터 세트) 업데이트

• Qlik_update_data_product_space: 데이터 제품을 다른 공간으로 이동

• Qlik_update_activate_data_product: 특정 공간에서 데이터 제품 활성화

• Qlik_update_deactivate_data_product: 데이터 제품 비활성화

• Qlik_delete_data_product: 데이터 제품 삭제

프롬프트 예:

“명확한 설명이 포함된 'Sales Analytics – Curated'라는 데이터 제품을 만들고 Orders, Customers 및 Products 데이터 세트를 포함합니다. 그런 다음 데이터 제품 메타데이터를 표시하고 마크다운 문서를 가져와 소비자가 볼 내용을 검토할 수 있도록 합니다. 사용 지침을 추가하도록 설명을 업데이트하고 Returns 데이터 세트도 추가합니다. 데이터 제품을 공유 'Analytics' 공간으로 이동하고 더 광범위한 액세스를 위해 해당 공간에서 활성화한 다음 나중에 새 버전으로 교체하는 경우 이전 버전을 비활성화합니다. 마지막으로 제품이 완전히 폐기되어 더 이상 참조되지 않으면 삭제합니다.”

계보

이 도구를 사용하면 사용자가 데이터 세트 또는 앱에 대한 업스트림 계보를 검색하여 데이터의 출처와 흐름을 추적할 수 있습니다. 각 호출은 한 단계 뒤로만 반환하므로 일반적으로 전체 체인을 구축하기 위해 재귀적으로 반복합니다. 이는 다음에 유용합니다.

• 영향 분석.

• 예상치 못한 숫자 문제 해결.

• 거버넌스 또는 감사.

• 보고서 또는 데이터 세트를 제공하는 실제 소스 식별.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_get_lineage: 데이터 세트 또는 앱의 계보 기록 로드(전체 체인에 대해 재귀적으로 호출)

프롬프트 예:

“Customer Orders 데이터 세트에 대한 전체 업스트림 계보를 표시합니다. 데이터 세트에서 시작하여 원래 소스 시스템에 도달할 때까지 재귀적으로 되돌아갑니다. 각 단계에 대해 직계 상위 항목이 무엇인지 요약하고 관련된 주요 변환 또는 중간 데이터 세트 또는 앱을 기록합니다. 그런 다음 변경될 경우 net_amount 필드에 영향을 미칠 가능성이 가장 높은 업스트림 소스를 알려주세요.”

마스터 항목(차원 및 측정값)

이러한 도구는 사용자가 마스터(라이브러리) 차원 및 측정값으로 작업하여 앱에서 주요 비즈니스 논리를 표준화하고 재사용하는 데 도움이 됩니다. 이미 사용 가능한 항목의 인벤토리를 작성하고(중복을 방지하고 일관성을 장려하기 위해) 여러 시트의 차트에서 동일한 필드 정의 및 계산 표현식을 사용하도록 재사용 가능한 새 차원 및 측정값을 만들어 거버넌스, 유지 관리성 및 지표 맞춤을 개선할 수 있습니다.

새로운 정의로 마스터 항목을 업데이트하여 빠르게 구체화할 수 있습니다. 마스터 항목을 삭제할 수도 있습니다. 예를 들어 응용 프로그램에서 사용하지 않는 마스터 항목을 정리하도록 LLM 클라이언트에 요청할 수 있습니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_list_dimensionst: 앱에서 사용 가능한 모든 라이브러리 차원 나열

• Qlik_create_dimension: 재사용 가능한 라이브러리 차원 만들기

• Qlik_update_dimension: Qlik 앱에서 기존 라이브러리 차원 업데이트

• Qlik_delete_dimension: Qlik 앱에서 라이브러리 차원 삭제

• Qlik_list_measures: 앱에서 사용 가능한 모든 라이브러리 측정값 나열

• Qlik_create_measure: 표현식이 있는 재사용 가능한 라이브러리 측정값 만들기

• Qlik_update_measure: Qlik 앱에서 기존 라이브러리 측정값 업데이트

• Qlik_delete_measure: Qlik 앱에서 라이브러리 측정값 삭제

프롬프트 예:

“Sales Performance 앱에서 지표를 표준화하도록 도와주세요. 먼저 아무것도 복제하지 않도록 기존 라이브러리 차원 및 측정값을 나열합니다. 그런 다음 적절한 세그먼트 필드를 기반으로 새 라이브러리 차원 'Customer Segment'를 만들고 표준 정의(총 마진을 수익으로 나누고 백분율로 형식화)를 사용하여 재사용 가능한 측정값 'Gross Margin %'를 만듭니다. 만든 후에는 모든 대시보드에서 동일한 논리를 사용하도록 차트를 작성할 때 참조해야 하는 정확한 마스터 항목 이름을 알려주세요.”

선택 및 필터링

이러한 도구는 Qlik 앱의 대화형 필터 상태를 제어합니다.

• 하나 이상의 필드에 선택 항목을 적용합니다(정확한 값 또는 패턴-조건자 스타일 일치 사용).

• 현재 활성 상태인 필터를 검사합니다.

• 전역적으로 또는 특정 필드에 대해 선택 해제합니다.

이들은 함께 안내식 분석 흐름, 재현 가능한 조사 단계를 지원합니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_select_values: 필드에 선택 항목(필터) 적용 - 정확한 값 및 패턴 일치 지원

  정보 메모

  집합 분석보다 선택 항목을 사용해야 하는 경우:

  • 여러 후속 작업에 대해 전체 앱 또는 세션을 필터링하려면 select_values()를 사용합니다.

  • 특정 계산에 대해 일회성 필터가 필요한 경우 표현식에서 집합 분석을 사용합니다.

  선택 항목은 선택 해제될 때까지 모든 작업에서 유지되며 모든 후속 데이터 검색에 영향을 미칩니다. 모범 사례로, 단일 분석 쿼리의 경우 상태 관리 오버헤드를 방지하기 위해 선택 항목보다 집합 분석을 선호합니다.

  경고 메모

  • 먼저 qlik_get_field_values() 또는 qlik_search_field_values()를 사용하여 선택하려는 값이 있는지 확인합니다. 존재하지 않는 값을 선택하면 자동으로 실패합니다.

  • 반환된 선택 항목은 실제 현재 적용된 선택 항목이며 진실입니다. 예를 들어 값이 존재하지 않아 선택에 실패한 필드는 반환된 목록에 나타나지 않습니다.

• Qlik_clear_selections: 선택 해제 - 전체 또는 특정 필드

  경고 메모반환된 선택 항목은 실제 현재 적용된 선택 항목이며 진실입니다. 예를 들어 값이 존재하지 않아 선택에 실패한 필드는 반환된 목록에 나타나지 않습니다.

• Qlik_get_current_selections: 앱에서 현재 활성 상태인 선택 항목 또는 필터 가져오기

프롬프트 예:

“Executive Sales 앱에 대한 분석 컨텍스트를 설정합니다. Year = 2025 및 Region = EMEA를 선택하고 Product Category에 패턴 기반 선택 항목을 적용하여 'Cloud'로 시작하는 범주만 포함합니다. 그런 다음 현재 선택 항목을 표시하여 활성 상태인 항목을 확인할 수 있도록 합니다. KPI를 검토한 후 Product Category 선택 항목만 선택 해제하고(Year 및 Region 유지) 마지막으로 모든 선택 항목을 선택 해제하여 앱을 필터링되지 않은 상태로 다시 재설정합니다.”

시각화 및 시트

이러한 도구를 사용하면 사용자가 Qlik 응용 프로그램에서 대시보드를 어셈블할 수 있습니다.

• 캔버스로 새 시트를 만듭니다.

• 차원, 측정값 및 표시 옵션으로 구성된 시각화(차트, 테이블, KPI 등)를 추가합니다.

• 사용자가 대화형으로 분석을 분할할 수 있도록 시트에 필터 패널을 배치합니다.

이들은 함께 사용 가능한 셀프 서비스 대시보드 페이지를 작성하는 기본 워크플로를 다룹니다.

다음 도구를 사용할 수 있습니다.

• Qlik_create_sheet: 앱에 비어 있는 새 시트(대시보드) 만들기

• Qlik_add_chart: 시트에 시각화(막대, 선, 원형, 테이블, KPI 등) 추가

  정보 메모

  • 도구를 호출하기 전에 쿼리 구조를 계획합니다.

  • 먼저 qlik_search_field_values 또는 qlik_get_field_values 를 사용하여 날짜-값 존재 여부를 테스트합니다.

  • 일회성 쿼리의 경우 앱 수준 선택 항목보다 집합 분석을 사용합니다.

• Qlik_add_filter: 사용자 중심 필터링을 위해 시트에 필터 패널 추가

프롬프트 예:

“분석 앱에 'Sales Overview'라는 새 시트를 만듭니다. Total Revenue 및 Total Orders에 대한 KPI, Revenue by Month를 보여주는 꺾은선형 차트, Revenue by Region을 보여주는 막대형 차트(내림차순 정렬)를 추가합니다. 그런 다음 사용자가 보기를 조정할 수 있도록 Year, Region 및 Product Category가 있는 필터 패널을 추가합니다. 시각적 개체의 제목이 명확하고 시트가 임원 대상자를 위해 준비되었는지 확인합니다.”