Sequel

Sequel은 회사 데이터에서 답이 필요하지만 SQL은 쓰지 않는 사람을 위해 만든 AI 데이터 분석가다. 팀이 이미 쓰는 Google Analytics, Stripe, HubSpot, Mixpanel, 데이터 웨어하우스 같은 시스템에 연결하고, 팀이 각 지표를 어떻게 정의하는지 학습한다. 자연어로 질문하면 알맞은 데이터를 찾아 분석을 실행하고 차트나 숫자를 돌려준다.

발상은 단순하다. 대부분의 데이터는 쿼리 언어나 분석가의 대기열 뒤에 있어서, 문제에 가장 가까운 사람이 오히려 기다리거나 추측하게 된다. SQL 대안으로서 Sequel은 누구나 데이터에 직접 질문하게 한다. 마케팅부터 재무까지 모든 동료가 요청서를 넣지 않고 실제 숫자를 뽑는다.

단서가 있다. Sequel은 데이터가 실제로 연결된 도구 안에 있을 때 가장 잘 작동한다. 아무도 정리하지 않은 스프레드시트나 연동 없는 자체 시스템에 숫자가 있다면 다룰 재료가 줄어든다. 또한 MCP 클라이언트 안에서 산다. 그래서 Claude Code, Cursor, ChatGPT 같은 AI 에이전트가 필요하다. 에이전트가 없으면 Sequel도 없다.

시작하기

1. 명령 한 줄로 Sequel MCP를 AI 에이전트에 설치한다. Claude Code, Cursor, VS Code 같은 클라이언트에 연결된다.
2. 분석, 결제, CRM, 광고 플랫폼, 웨어하우스 같은 소스를 승인해 앱을 연결한다. Sequel은 모든 스키마를 한곳에 둔다.
3. 자연어로 첫 질문을 던진다. 예를 들어 지난달 어떤 캠페인이 전환을 가장 많이 만들었는지.
4. 답변과 차트를 검토한 뒤 팀이 중요하게 여기는 지표 정의를 바로잡는다. 이후 답변이 맞아떨어진다.
5. Team 플랜에서 동료와 접근 권한을 공유한다. 모두 같은 연결 소스에서 가져온다.