스타트리, 실시간 AI 응용 위한 MCP·벡터 임베딩 기능 공개

실시간 데이터 분석 플랫폼을 개발하는 스타트리(StarTree)가 자사의 인공지능(AI) 에이전트 기술 지원을 강화하는 두 가지 핵심 기능을 발표했다. 새로운 기능은 앤스로픽(Anthropic)의 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)과 벡터 임베딩 모델 호스팅을 기반으로 하며, 이를 통해 개발자는 더욱 직관적이고 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있게 됐다.

MCP는 외부 데이터 소스 및 도구와 AI 애플리케이션의 연계를 위한 *표준화된* 접근 방식으로, 개발자들이 복잡한 연동 코드를 작성하지 않아도 되도록 설계됐다. 기업 데이터와 실시간 API를 효율적으로 연결함으로써 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 대화형 쿼리 처리, 실시간 인사이트 도출 같은 차세대 AI 기술을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 돕는다.

특히 스타트리는 MCP를 통해 NLP 기반의 자연어 질의를 SQL 쿼리로 변환하는 과정을 간소화하고, 연속적인 대화 맥락을 유지한 질문 응답 기능까지 제공한다. 스타트리의 제품 총괄 친메이 소만(Chinmay Soman)은 “AI 에이전트가 수천 건의 동시 쿼리를 소화하며 최신 컨텍스트 데이터를 기반으로 움직일 수 있게 되었다”며, 이 기술이 AI의 *결정 과정의 질*을 크게 높여줄 것이라고 강조했다.

또 하나의 핵심 기술인 벡터 임베딩 호스팅은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 멀티모달 데이터를 밀도 높은 수치 표현 형태로 변환해 AI가 의미 기반의 연산을 수행하도록 한다. 이를 통해 단순한 키워드 매칭을 넘는 유사도 검색과 패턴 인식이 가능해져, 전통적인 데이터베이스의 한계를 뛰어넘는다. 스타트리는 특히 이를 핀토(Pinot) 데이터베이스에 네이티브 통합해, 데이터 변경 시 자동으로 최신 임베딩을 반영하는 기능도 탑재했다.

실시간 RAG 처리도 주요 확장 포인트 중 하나다. 소만은 “금융 시장이나 IT 인프라 모니터링처럼 변동성이 큰 환경에서는 지금 막 수집된 데이터를 기반으로 AI 질의를 수행하는 것이 매우 중요하다”며, “이번 기능 향상은 정확한 의사 결정 지원에 직결된다”고 밝혔다.

제품 마케팅 책임자 피터 코리스(Peter Corless)는 “기존에는 벡터 검색과 텍스트 색인을 별개의 데이터베이스에서 처리해야 했지만, 스타트리는 이를 통합 제공해 데이터 운용 측면에서도 효율적”이라고 설명했다. 이 점은 AI 기반 로그 분석 혁신에도 핵심적인 역할을 할 수 있다.

스타트리는 이와 함께 '자체 쿠버네티스 환경 구축 지원' 기능도 공식 출시했다. 이는 온프레미스와 클라우드, 하이브리드 인프라를 아우르며 기업이 자사의 보안 정책과 컴플라이언스 요건을 만족할 수 있게 돕는다. 특히 금융, 헬스케어 등 규제 산업에서 데이터를 완벽히 통제할 수 있는 최적의 배포 모델로 평가된다.

MCP 기능은 6월부터, 벡터 임베딩 호스팅은 오는 가을부터 순차적으로 제공될 예정이다. 스타트리의 이번 기술 확장은 단지 기능 개선을 넘어, 실시간 AI 응용 분야 전반의 기술 패러다임을 한단계 끌어올리는 움직임으로 해석된다.