Tiger Data Agentic Postgres 완전 사용법: Cursor MCP로 Postgres DB를 안전하게 포크하는 방법

 

Agentic Postgres, Tiger Data, Cursor MCP로 만드는 새로운 DB 워크플로우

DB 만지다 보면 한 번쯤 이런 감정 느끼셨을 거예요.

• “새 기능은 빨리 만들고 싶은데…”
• “실수 한 번에 production database 날아가면 어떡하지?”
• “AI agent 쓰고 싶긴 한데, DB까지 마음대로 만지게 해도 되나…?”

 

개발 속도는 높이고 싶고, AI도 적극 활용하고 싶지만, schema 망가지거나 production 데이터 망가지면 큰일 나니까 항상 조심스럽죠.

이 글에서는 그런 고민을 좀 덜어줄 수 있는 새로운 흐름을 소개합니다.
바로 Tiger Data에서 제공하는 **Agentic Postgres(Genetic Postgres)**와 Cursor MCP server를 묶어서 사용하는 방식입니다.

 

이 조합으로 할 수 있는 건 대략 이런 것들입니다.

• AI 기능이 Postgres database 안에 직접 붙어 있는 구조
• SQL 한 줄 안 쓰고도 agent에게 database schema 분석, sample data 생성 맡기기
• 1TB짜리 database도 몇 초 안에 fork해서 안전한 sandbox 만들기
• Cursor 안에서 MCP tools로 database를 마음껏 만질 수 있는 agentic workflow
• 실제 예제로, 블로그 앱에 admin panel 기능을 추가하고, 그걸 fork된 DB에서 먼저 테스트해 본 뒤 production에 반영하기

말 그대로, “코드만 생성해 주는 AI”가 아니라, 실제 database와 상호작용하는 AI 동료를 갖게 되는 셈이에요.

 

Agentic Postgres, Tiger Data, Cursor MCP로 만드는 새로운 DB 워크플로우

 

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1. Agentic Postgres란 정확히 뭐가 다른가?

먼저 개념부터 잡고 갈게요.

Tiger Data의 Agentic Postgres는 기본적으로 Postgres인데, 거기에 AI 개발에 바로 쓸 수 있는 기능들을 얹어 놓은 서비스입니다.
별도의 vector DB, 별도의 search system, 복잡한 glue code 없이, 하나의 Postgres service에 AI 관련 기능이 붙어 있는 느낌이라고 보시면 됩니다.

핵심 포인트는 세 가지예요.

 

1.1 Instant fork – 실시간에 가깝게 통째로 복제

가장 임팩트 있는 기능은 단연 instant fork입니다.

• 현재 database 전체를 즉시 fork해서 별도 service로 띄울 수 있고
• 이 fork는 schema와 data가 원본과 동일한 snapshot입니다
• 심지어 1TB 규모 database도 2초 안에 fork 가능하다고 합니다
• fork된 database에 agent나 app을 붙여서 실험을 진행하면 됩니다

 

이게 개발자 입장에선 이렇게 들립니다.

• “migration 실험? → fork 만들어서 해보면 되네”
• “agent가 schema 막 바꾸게 하고 싶은데 → fork에서 마음껏 하게 하고, 괜찮으면 나중에 적용하자”
• “실수로 data 날리면 어떡하지 → 어차피 fork니까 상관 없음”

 

즉, “실험용 DB 준비”라는 큰 부담이 거의 사라지는 구조가 됩니다.

 

 

1.2 Postgres 기반 vector-like search

두 번째는 search 기능입니다.

Tiger Data 쪽 설명을 보면, 내부적으로는 Postgres search 기능을 활용하면서도, 실제 사용하는 느낌은 vector search에 가깝습니다.

• semantic search 비슷한 쿼리를 날릴 수 있고
• structured filter와 embedding 기반 검색을 섞을 수 있고
• 별도의 vector DB를 도입하지 않아도 Postgres 안에서 해결 가능

 

문서 검색, 컨텐츠 검색, 로그 검색 등을 같은 Postgres 안에서 끝내고 싶은 분들에겐 꽤 매력적인 포인트입니다.

 

 

1.3 MCP server – AI agent에게 DB를 바로 열어주는 통로

세 번째는 MCP (Model Context Protocol) server 연동입니다.

Tiger MCP server를 Cursor나 다른 IDE에 설치하면, agent가 그냥 “대화 상대” 수준을 넘어 실제 tool들을 호출할 수 있게 됩니다.

예를 들면 agent가 할 수 있는 일은:

• database schema introspection
• table / 관계 구조 요약
• row insert, update, delete
• database fork 실행
• sample data 벌크 생성
• schema 변경, index 추가 등

즉, “SQL 코드 짜 줄게요” 수준이 아니라,
실제 database에 접속해서 작업까지 대신하는 AI로 진화합니다.

 

 

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2. Demo 시나리오 – Python blog app + Postgres + MCP

이제 조금 더 구체적으로 감을 잡아볼게요.
예제에서는 아주 단순한 Python blog application을 사용합니다.

기능은 딱 이 정도예요.

• 회원 가입, 로그인 / 로그아웃
• post 생성, 삭제
• comment 달기
• post에 like 달기
• 기본적인 blog 형태

이 app은 Tiger Data에 호스팅된 Postgres database에 연결되어 있습니다.
그리고 Cursor 안에 Tiger MCP server가 설정되어 있어서,
Cursor의 agent가 이 database에 MCP tools로 접근할 수 있는 상태라고 보면 됩니다.

 

2.1 MCP로 database schema 요약 받아보기

Cursor chat 창에 대고 이렇게 물어볼 수 있습니다.

“MCP tools를 사용해서 내 app의 database tables를 요약해 줘.”

agent 입장에서는,

1. “아, MCP tools를 쓸 수 있구나” 인식하고
2. 어떤 tool들을 호출할지 plan을 세운 뒤
3. 실제로 database introspection query들을 MCP를 통해 호출합니다

 

그러고 나면 agent가 이런 식으로 요약해 줍니다.

• table은 총 4개
• user, post, comment, like
• 각 table 간 관계 (user ↔ post, post ↔ comment, post ↔ like, user ↔ like 등)

 

이 내용을 Tiger Data dashboard에서 직접 확인해도 똑같이 보입니다.

• service 들어가서
• Explorer 탭을 열어 보면
• 실제로 저 4개의 table이 있는 걸 볼 수 있죠

 

여기까지만 보면 “음, 그래도 다른 tool들도 비슷한 거 되지 않나?” 싶을 수 있어요.
진짜 재미있는 건 이 다음입니다.
이제 agent에게 “database를 fork해서 새로운 service를 만들어줘” 라고 말할 수 있으니까요.

 

 

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3. Agent에게 “database fork해 줘”라고 말하면 벌어지는 일

이제 하이라이트인 instant fork로 넘어가볼게요.

 

3.1 chat 한 줄로 database fork 요청

Cursor agent에게 이렇게 말합니다.

“MCP tools를 사용해서 이 database를 fork하고, 새 database의 connection details를 알려줘.”

agent는 다시 plan을 세우고,
“아, 이럴 땐 fork tool을 쓰면 되겠네”라고 판단한 뒤,
해당 MCP tool을 호출합니다.

• fork 요청 전송
• fork 완료될 때까지 대기 (보통 2초 안팎)
• 새로 생성된 database의 connection 정보 반환

 

3.2 Tiger Data console에서 fork 생성 확인하기

동시에 Tiger Data 웹 콘솔에서:

1. Services 목록으로 가서
2. 새로고침 몇 번 해 보면
3. 어느 순간 새로운 service가 딱 등장합니다

이게 바로 fork된 database입니다.

• schema 동일
• data snapshot 동일
• 별도 connection 정보

fork service의 Explorer를 열어 보면, 원본과 똑같이 user, post, comment, like table이 그대로 있는 걸 볼 수 있죠.

 

3.3 왜 이게 agent 개발에 큰 변화가 되는가

이제부터 agent나 app의 database 연결 대상을 원본이 아니라 fork로 바꿀 수 있습니다.

그렇게 되면 agent는:

• 실험적인 schema 변경
• destructive query
• 대량 삭제, 대량 업데이트

같은 작업을 마음껏 해볼 수 있습니다.
문제가 생겨도, 잘못 삭제해도, “어차피 fork니까” 하고 새로 만들면 끝이에요.

특히 여러 agent를 동시에 돌리는 팀에선:

• agent마다 따로 fork를 생성해서 쓰게 만들 수 있고
• 병렬로 여러 feature를 실험하고
• 마음에 드는 결과만 production에 반영하는 식의 agentic 개발 문화를 만들 수 있습니다.

 

 

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4. 완전 처음부터 따라 하기 – Tiger Data + MCP + Cursor 세팅

이제 “나도 한 번 써보고 싶은데?” 싶은 분들을 위해,
처음부터 차근차근 세팅하는 과정을 정리해볼게요.

순서는 대략 이렇습니다.

1. Tiger Data에서 무료 service 생성
2. database config / .env 정보 받아서 app에 연결
3. Tiger CLI 설치
4. CLI에서 login
5. database password 저장
6. tiger mcp install로 Cursor에 MCP server 설정
7. Cursor에서 MCP tools 활성화 확인

 

4.1 Tiger Data에서 무료 Postgres service 만들기

먼저 Tiger Data 회원가입 → 로그인을 합니다.
로그인하면 Tiger Cloud 화면이 나오고, 여기서 새 service를 생성하면 됩니다.

1. New Service 클릭
2. 요금제에서 Free tier 선택
3. Create Service 클릭
4. 이름은 원하시면 넣고, 아니면 기본값 사용

 

잠시 기다리면 service가 ready 상태가 됩니다.
그러면 아래 정보를 한 번에 보여 줍니다.

• host, port
• database name, user, password
• connection string
• database config 파일, .env 템플릿

 

이 정보들을 복사해서,
여러분이 쓰고 있는 언어(Python, Ruby, JavaScript 등)에서 쓰는 .env 파일에 반영하면 됩니다.

 

4.2 .env 파일에 connection 정보 채우기

프로젝트 루트에 .env 파일을 만들고,
Tiger Data에서 받은 값들을 채워 줍니다.

예를 들어:

• DB_HOST
• DB_PORT
• DB_NAME
• DB_USER
• DB_PASSWORD
• DATABASE_URL (connection string)

 

app 쪽 설정에 맞게 key 이름만 맞춰 주시면 돼요.
이제 app은 이 .env를 읽어서 Tiger Data Postgres에 연결하게 됩니다.

Tiger Data onboarding UI에서 “다음 단계로 넘어가라”는 안내가 뜨면,
이미 .env에 다 채웠으니 그냥 Skip this step 눌러도 괜찮습니다.

 

 

4.3 AI 연동 준비 – MCP server 연결 방향으로 가기

Tiger Data service 페이지를 보면 여러 integration 옵션이 있습니다.

• Python, Ruby, JavaScript용 library 예제
• AI tool / MCP 연동 가이드

우리는 AI tool, 특히 MCP server를 사용할 예정이라
해당 메뉴를 중심으로 보면 됩니다.

MCP를 쓰려면 먼저 Tiger CLI가 필요합니다.

 

4.4 Tiger CLI 설치

Tiger Data에서 CLI 설치 방법을 몇 가지로 안내합니다.

• macOS / Linux용 Homebrew command
• Go install command
• 기타 방법

 

간단하게 정리하면:

• Windows 유저 → Go command 추천
• macOS / Linux → Homebrew나 Go 둘 다 무난

 

예제에서는 Go command를 사용했습니다.

1. Tiger Data UI에서 Go용 설치 command 복사
2. terminal 열고 붙여넣기
3. Enter

Go가 설치되어 있어야 동작합니다.
이미 TIGER CLI가 설치되어 있다면, 거의 바로 끝날 거예요.

 

 

4.5 CLI에서 login – tiger auth login

설치가 끝났으면 CLI에서 login을 해줘야 합니다.
보통 이런 식 command가 안내되어 있을 거예요.

tiger auth login

 

실행하면:

1. browser가 열리고
2. Tiger Data authorize 페이지가 뜨고
3. Authorize 버튼을 누르면
4. CLI에 token이 저장되면서 login 완료

이제 CLI는 여러분 계정과 연결된 상태입니다.

 

4.6 database password 저장 (Mac/Linux vs Windows 차이)

다음 단계로, 특정 service의 password를 CLI에 저장하는 command를 실행하라고 안내합니다.

Tiger Data UI에 보이는 예시는 보통 이런 패턴입니다.

SERVICE_PASSWORD="your-secret" tiger db save-password

 

이 패턴은 macOS / Linux shell에서는 잘 동작하지만,
Windows PowerShell에서는 에러가 납니다.

예제에서 실제로 이런 문제가 발생해서,
Cursor agent에게 이렇게 물어봤습니다.

“이 command를 Windows PowerShell에서 쓰려면 어떻게 바꿔야 해?”

그러자 agent가 PowerShell 스타일로 아래와 같이 제안해 줍니다.

$env:SERVICE_PASSWORD = "your-secret"; tiger db save-password

 

핵심 차이점은:

• $env: prefix 사용
• env 설정과 command 사이를 ;로 구분

이렇게 수정한 command를 실행하면
“password saved successfully for this service” 같은 메시지가 뜨면서 저장이 완료됩니다.

비밀번호 보안이 걱정되신다면,
password 문자열을 agent에게 그대로 전달하지 말고
위 패턴만 참고해서 직접 타이핑하는 것도 좋은 방법입니다.

 

4.7 tiger mcp install로 Cursor에 MCP server 설치

이제 CLI가 준비됐으니, 개발 환경 쪽에 MCP server를 연결할 차례입니다.

terminal에서 아래 command를 실행합니다.

tiger mcp install

 

그러면 CLI가 interactive menu를 보여 줍니다.

• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• 기타 지원 editor들

여기에서 Cursor를 선택하고 Enter를 누르면,
CLI가 Cursor 설정 파일에 Tiger MCP 설정을 자동으로 추가합니다.

 

마지막으로 이런 식 메시지가 뜰 겁니다.

“Tiger MCP installed for Cursor. Please restart Cursor.”

Cursor를 완전히 종료했다가 다시 켜 주세요.

 

4.8 Cursor에서 MCP tools 활성화 확인

Cursor가 다시 켜졌다면, MCP가 제대로 붙었는지 확인해 봅시다.

1. Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P 눌러 command palette 열기
2. “Cursor Settings” 검색 후 Enter
3. 왼쪽 메뉴에서 Tools → MCP 선택

여기에 Tiger tools가 보이면 성공입니다.
여러 개의 tool 이름과 description이 보일 거예요.

이제부터 Cursor agent는 chat 중에 필요할 때마다 이 MCP tools를 사용해서 database에 접근할 수 있습니다.

 

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5. MCP만으로 sample data 채우기 – SQL 한 줄 없이

이제 모든 준비가 끝났습니다.

• Tiger Data Postgres service 생성
• app에서 .env로 연결
• Tiger CLI 설치 + login
• password 저장
• Cursor에 MCP 설치

이제 할 일은 database에 실제 data를 채우는 것인데,
그걸 agent에게 전부 맡길 수 있습니다.

 

5.1 app 실행해서 table 먼저 생성

먼저 app을 실행해서 table을 만들게 해야 합니다.

예를 들어 Python app이라면:

uv run app.py

 

와 비슷한 command로 실행할 수 있겠죠.
(실제 command는 프로젝트 설정에 따라 다를 수 있습니다.)

 

app이 실행되면:

• .env에 있는 connection 정보를 사용해서 Tiger Data Postgres에 연결하고
• user, post, comment, like table을 생성합니다

 

browser로 app에 접속하면, 처음에는 데이터가 하나도 없는 상태일 거예요.

• 회원가입해서 계정 하나 만들고
• 로그인까지 해 본 뒤
• timeline에 아무 post도 없다는 걸 확인해 둡니다

 

5.2 “sample data 왕창 넣어줘”라고 agent에게 요청

다시 Cursor chat 창으로 가서 agent에게 이렇게 요청합니다.

“이 database에 sample data를 많이 넣어 줘. fake users, fake posts, fake comments, fake likes를 만들고, 대략 200~300개 정도 entry를 생성해 줘. MCP tools만 사용하고, code는 작성하지 마. MCP tools로만 data를 insert해.”

 

agent는:

1. MCP tools를 사용해야 한다는 걸 인식하고
2. 어떤 순서로 insert할지 plan을 세운 뒤
3. MCP tools를 통해 insert query를 실제로 실행합니다

중간에 agent가 실수로 “이 app, SQLite 쓰는 것 같은데…” 같은 헛발질을 할 수도 있습니다.
실제 데모에서도 그런 일이 잠깐 있었는데,
그럴 땐 그냥 이렇게 한 줄만 정정해 주면 됩니다.

“우리는 이미 Tiger Data Postgres를 쓰고 있어. SQLite는 신경 쓰지 마.”

그러면 agent가 방향을 바로잡고,
Postgres + MCP 조합으로 계속 작업을 진행합니다.

 

 

5.3 browser에서 sample data가 잘 들어갔는지 확인

agent가 “모든 fake data 생성 완료!”라고 알려 주면,
다시 browser에서 app을 새로고침해 봅니다.

아까까지만 해도 아무 것도 없던 타임라인에:

• 수많은 fake posts
• 여러 명의 fake users
• 각 post에 달린 fake comments
• 각 post에 달린 likes

가 한 번에 생성된 걸 볼 수 있습니다.

이 모든 게 SQL 한 줄도 직접 안 쓰고,
agent + MCP만으로 이루어진 작업이라는 게 포인트입니다.

 

 

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6. Agentic workflow 예제 – fork된 DB 위에서 admin 기능 만들기

이제 한 단계 더 나가 볼까요.

이번에는 이 blog app에 admin 기능을 추가해 보겠습니다.

요구사항은 대략 이렇습니다.

• 특정 user를 admin으로 승격
• admin panel에서 users, posts, comments, likes를 한눈에 관리
• admin이 data를 안전하게 delete / edit 할 수 있어야 함

 

그리고 중요한 조건 하나:

“이걸 테스트하는 동안 기존 data는 보존하고 싶다.”

지금 main service에 꽤 괜찮은 sample data가 채워져 있으니,
그걸 baseline으로 남겨두고,
새 기능은 fork된 database에서 테스트하고 싶다는 거죠.

여기서 instant fork가 진가를 발휘합니다.

 

6.1 agent에게 “fork 만들고 admin 기능 구현 플랜 세워줘”라고 하기

Cursor에서 새로운 chat을 열고,
조금 긴 prompt를 작성합니다.

대략 이런 내용이 들어갑니다.

• 지금 연결된 database를 MCP tools로 fork
• 새로 생성된 fork database의 connection details를 알려 줄 것
• 나중에 fork.env 같은 별도 env 파일을 만들 수 있게 안내
• app이 fork database와 main database를 env로 구분해서 사용할 수 있게 구성
• fork database에 대해
  • admin role 추가
  • admin panel 구현
  • users / posts / comments / likes 관리 기능 추가

 

이 prompt를 보내면 agent는 꽤 긴 작업을 시작합니다.

• MCP fork tool 호출
• 새 database provision 확인
• app code 수정안 제안
• 필요한 migration / route / template 코드 작성
• “어떻게 실행하면 되는지”까지 읽기 쉬운 instruction 제공

시간이 조금 걸릴 수 있지만,
사실상 혼자서 admin 기능 전체에 대한 설계 초안을 만들어 준 것과 같습니다.

 

 

6.2 agent가 남겨주는 README 스타일 가이드

agent 작업이 끝나면, 코드뿐만 아니라 README 비슷한 설명도 같이 남겨줍니다.

예를 들어:

1. fork.env라는 새 파일을 만들라고 설명
2. 거기에 fork된 database의
   • host / port
   • database name
   • user / password
     를 세팅하라고 안내
3. app 설정에서,
   • 기본 .env는 main database
   • fork.env를 사용할 때는 fork database로 연결하도록 바꾸는 방법 설명
4. migration이나 초기 데이터 세팅이 필요한 경우, 어떤 command를 돌려야 하는지 정리
5. 기존 user 중 하나를 admin으로 승격하는 방법 안내

데모에서는 예를 들어 Tech With Tim 같은 user를 admin으로 만들어서
그 계정으로 로그인하면 admin panel에 들어갈 수 있도록 했습니다.

 

 

6.3 fork database 위에서 admin panel 테스트

이제 agent가 알려준 대로:

1. fork.env 생성
2. fork database connection 정보 입력
3. app이 fork-env를 사용하도록 설정 변경
4. server 재실행

이후 browser에서 app에 접속해서
아까 admin으로 승격한 user로 로그인하면,
상단에 Admin Panel 메뉴가 새로 생긴 걸 볼 수 있습니다.

 

Admin Panel에 들어가면:

• Users
• Posts
• Comments
• Likes

탭을 통해 각각의 데이터를 관리할 수 있는 UI가 나옵니다.

예를 들어 Manage Users에 들어가면,
아까 MCP로 생성해 둔 수백 명의 fake users 리스트가 쭉 뜹니다.
최적화는 아직 안 되어있어서 조금 느릴 수도 있지만,
중요한 건 장난감이 아니라 실제 database 위에서 돌아가는 admin 기능이라는 점이죠.

 

이 상태에서:

• 특정 user 삭제
• 특정 post 삭제
• 관련 comments, likes 정리

같은 작업을 마음껏 해 볼 수 있습니다.
이 모든 건 fork database에만 적용되기 때문에,
원래 main database의 data는 전혀 건드리지 않습니다.

 

테스트를 충분히 해 본 뒤,

• 코드 변경사항을 commit
• app의 database 연결을 다시 main database로 변경
• main database에도 필요한 migration 실행

이 순서로 production 반영을 진행하면 됩니다.

 

6.4 여러 agent, 여러 fork를 동시에 돌리기

여기서 확장 아이디어 하나 더.

fork가 워낙 빨리 만들어지니까:

• agent A → fork#1에서 admin 기능 개발
• agent B → fork#2에서 검색 기능 실험
• agent C → fork#3에서 schema 리팩토링 제안

이렇게 여러 agent가 각자 fork에서 실험하는 구조도 가능합니다.

모두가 같은 production database를 놓고 실험한다면,
충돌/실수/데이터 손실 위험이 커지지만,
fork 구조에서는 그런 부담 없이 각자 아이디어를 시험해 볼 수 있는 거죠.

 

 

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7. 왜 이 방식이 AI 시대의 DB 워크플로우에 잘 맞는가

조금 거리를 두고 정리해 보겠습니다.

 

7.1 “안전하게 빨리”, 둘 다 잡고 싶은 욕심 충족

지금까지는 보통 이런 선택지였죠.

• 안전하게 하려면
  • backup, dump, restore script 직접 관리
  • staging 환경 구성, 동기화 고민
• 빠르게 하려면
  • local에서 대충 mock data로만 테스트
  • “설마 이거 바로 production에 넣어도 괜찮겠지…” 같은 마음으로 배포

 

instant fork는 이 두 가지를 어느 정도 동시에 만족시켜 줍니다.

• safety
  • 실험은 전부 fork에서
  • 망해도 fork를 날리면 끝
• speed
  • fork 생성 시간이 2초 내외
  • staging 환경을 수동으로 구성할 필요 없음

덕분에 “실험하기가 너무 부담스럽다”는 심리적 장벽이 많이 줄어듭니다.

 

 

7.2 “코드 생성 AI”에서 “실제 DB를 건드리는 AI”로

대부분의 AI demo는 여전히 이런 패턴입니다.

“SQL query 하나 써 줘.”
→ AI가 코드 작성
→ 사람이 복사/붙여넣기 → 직접 실행

하지만 MCP + Agentic Postgres 조합에서는,
agent가 database라는 real world tool을 직접 조작하는 주체가 됩니다.

• schema introspection
• data insert / update / delete
• instant fork
• sample data generation
• schema migration 제안

이 모든 게 chat interface 위에서 돌아가죠.
AI는 이제 “문자열 생성기”가 아니라, 도구를 사용하는 동료에 더 가까워집니다.

 

 

7.3 개발자의 context switching 감소

보통 DB 관련 작업을 하려면:

• pgAdmin 같은 GUI tool
• terminal에서 psql
• app code
• seed script
• migration tool

이렇게 여러 화면을 넘나들게 됩니다.

하지만 agent + MCP 조합을 쓰면,

• Cursor 하나 켜 놓고
• code와 chat, tools 호출을 한 화면에서 해결

할 수 있습니다.
agent에게 “이 table 구조 좀 정리해 줘”, “sample data N개만 추가해 줘” 같은 요청을 하면,
실제 DB 작업까지 알아서 해주는 흐름이 생기니까요.

 

 

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8. 시작하고 싶다면 – 실전용 체크리스트

실제로 지금 당장 시도해 보고 싶은 분들을 위해,
“그대로 따라 하면 되는” checklist 형태로 정리해볼게요.

 

8.1 Step-by-step checklist

1. Tiger Data에 가입하고 로그인한다.
2. New Service에서 Free tier를 선택해 Postgres service를 생성한다.
3. service가 ready 상태가 될 때까지 기다린다.
4. database config와 .env 템플릿을 다운로드한다.
5. 프로젝트 .env 파일에 host / port / database / user / password / connection string을 채운다.
6. terminal에서 Tiger CLI를 Homebrew 또는 Go command로 설치한다.
7. tiger auth login을 실행하고 browser에서 계정 연결을 승인한다.
8. UI에서 안내하는 tiger db save-password command를 참고해, OS에 맞게 수정해서 database password를 저장한다.
9. tiger mcp install을 실행하고 Cursor를 선택한다.
10. Cursor를 재시작한다.
11. Cursor Settings → Tools → MCP에서 Tiger tools가 보이는지 확인한다.
12. app을 실행해 table들을 Tiger Data Postgres에 생성한다.
13. Cursor agent에게 MCP tools로 database schema summary를 요청해 본다.
14. agent에게 MCP tools만 사용해서 200~300개 규모의 fake users / posts / comments / likes를 생성해 달라고 한다.
15. browser에서 app을 새로고침해 sample data가 잘 보이는지 확인한다.
16. agent에게 database를 fork하고, 새로운 connection details를 알려 달라고 한다.
17. 새 connection 정보로 fork.env 파일을 만든다.
18. app이 fork.env를 사용해 fork database에 연결하도록 설정한다.
19. agent에게 admin 기능과 admin panel을 구현하도록 요청하고, 필요한 migration을 실행한다.
20. fork database 위에서 admin panel을 충분히 테스트한다.
21. 괜찮다고 판단되면, 코드를 main database에 연결하도록 되돌리고, 같은 migration을 신중하게 적용한다.

 

 

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9. 감정적인 측면 – DB가 덜 무서워지는 경험

기술 얘기만 하다 보면, 정작 개발자가 느끼는 감정은 놓치기 쉽죠.

DB 관련해서 이런 경험, 다들 한 번쯤 있으실 거예요.

• migration 날리기 직전, 손에 땀 나는 느낌
• 실수 한 번으로 production data 일부가 날아갔던 기억
• “이 쿼리 진짜 safe 맞나…” 하며 수십 번 다시 읽어 보는 모습

이런 경험이 쌓이다 보면,
database 작업 자체가 점점 부담스러워지고,
“실험”이 아니라 “방어”에 더 많은 에너지를 쓰게 됩니다.

 

Agentic Postgres + instant fork 조합은
이 감정의 무게를 조금 덜어 줍니다.

• “망하면? → fork 다시 만들면 되지.”
• “새 기능 실험? → fork 하나 더 파서 agent 시켜 보자.”
• “여러 아이디어 동시에? → agent별로 fork 쪼개면 되네.”

물론 여전히 책임은 개발자에게 있습니다.
schema 설계, 보안, 권한 관리, 성능 문제는
여전히 우리가 챙겨야 할 부분이죠.

하지만 최소한,
“한 번 실수하면 끝장이다” 같은 공포에서 조금 멀어질 수 있습니다.
실험을 더 자주, 더 가벼운 마음으로, 더 안전하게 할 수 있다는 점에서
개발자 경험(DevEx)을 꽤 크게 바꾸는 포인트라고 느껴졌습니다.

 

 

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10. 자주 받을 법한 질문(FAQ)

마지막으로, 검색에도 잘 걸리고,
나중에 여러분 자신이 다시 찾아볼 때도 편하도록
간단한 FAQ를 정리해 봤습니다.

Q1. Agentic Postgres를 한 줄로 설명하면?

“AI 개발에 특화된 기능이 붙어 있는 managed Postgres service”

라고 할 수 있습니다.

• instant fork
• MCP tools로 schema / data 작업
• Postgres 기반의 vector-like search

가 하나의 서비스 안에 들어 있는 구조입니다.

 

Q2. fork 속도는 진짜 그렇게 빠른가요?

Tiger Data 설명 기준으로는
1TB database도 2초 안에 fork 가능하다고 되어 있습니다.

실제 demo에서도 fork를 요청하고
대시보드에서 새 service가 뜨는 데까지 기다려 보면
체감상 “거의 즉시”에 가깝습니다.

 

Q3. MCP tools를 쓰려면 SQL을 잘 알아야 하나요?

SQL을 알면 이해가 더 잘 되긴 하지만,
필수는 아닙니다.

• schema 요약
• sample data 생성
• 간단한 insert / delete

같은 작업은 전부 agent에게 chat으로 요청하고,
agent가 MCP tools로 알아서 SQL을 실행하게 할 수 있습니다.

 

Q4. 기존 Postgres hosting이 있는데, 굳이 갈아탈 필요가 있나요?

이미 쓰고 계신 hosting이 만족스럽고,
AI 관련 워크플로우를 도입할 계획이 없다면
굳이 바꿀 필요는 없습니다.

하지만,

• AI agent가 실제 DB와 상호작용하는 구조
• instant fork 기반의 실험 환경
• MCP 중심의 개발 흐름

을 적극적으로 활용해 보고 싶다면,
**“AI에 최적화된 Postgres provider”**로서 Tiger Data를 고려해 볼 만합니다.

 

Q5. Python 말고 다른 언어에서도 쓸 수 있나요?

네, Postgres인 이상 당연히 가능합니다.

• Ruby
• JavaScript / TypeScript
• Go
• 기타 대부분의 언어

에서 일반적인 Postgres driver를 사용하면 됩니다.
MCP 연동은 editor(Cursor 등) 기준이라
언어에 종속적이지 않습니다.

 

Q6. 무료로 시험해 볼 수 있나요?

예제에서 사용한 것처럼,
Free tier service가 제공됩니다.

• test app 하나 만들어서 붙여 보고
• MCP 설치해서 agent에게 sample data 생성 시켜 보고
• instant fork도 한 번 만들어 보는 정도는
  무료로 충분히 체험할 수 있습니다.

 

 

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11. 마무리 – AI 시대의 “새로운 기본값”이 될 수도 있는 조합

정리해 보면,
Tiger Data의 Agentic Postgres + Cursor MCP server 조합은
AI-heavy한 프로젝트에서 꽤 유력한 “새로운 기본값” 후보처럼 보입니다.

 

얻을 수 있는 것들을 다시 한 번 짚어보면:

• 몇 초 만에 생성되는 instant fork로 안전한 실험 환경
• MCP tools를 통해 agent가 직접 DB를 다루는 워크플로우
• Postgres 기반 search로 infra 단순화
• 개발자는 한 IDE(Cursor) 안에서 code, chat, DB 작업을 모두 처리

 

실제 demo에서는:

• Tiger Data free service 생성
• Tiger CLI 설치 + tiger auth login
• tiger mcp install로 Cursor에 MCP 연결
• agent에게 schema 요약 요청
• MCP로 수백 개의 fake users / posts / comments / likes 생성
• instant fork 생성 + fork.env 구성
• fork DB 위에 admin panel 구현 및 테스트

 

까지 전부 해봤습니다.
그리고 이 과정 내내 원본 database는 한 번도 손대지 않았죠.

 

만약 여러분이:

• AI agent가 실제 business data를 다루는 시스템을 만들고 싶거나
• DB 실험 환경 구성과 유지보수가 너무 귀찮았거나
• Postgres를 더 “놀이에 가깝게” 다루고 싶은 마음이 있었다면

 

한 번쯤 이 조합을 직접 체험해 보시는 걸 추천드립니다.

• 작은 toy project부터 시작해서
• sample data 생성, instant fork, admin 기능 실험까지 한 번 진행해 보고
• “이 흐름이면 우리 팀 main 프로젝트에도 적용해 볼 만하다” 싶으면
  천천히 확장해 나가면 됩니다.