Nao - 데이터를 위한 Cursor

• 데이터 작업에 특화된 VS Code 기반 AI 코드 에디터로, BigQuery/Snowflake/Postgres에 직접 연결되어 데이터 스키마에 맞는 코드 자동 생성 및 품질 검사 기능을 제공
• 기존 LLM 기반 툴이 데이터 스키마를 인식하지 못하고 SQL을 자동완성하는 반면, nao는 RAG 기반 AI 탭과 에이전트 도구로 정확한 SQL/Python/YAML 코드를 생성
• SQL 파이프라인 작성, 실행, 시각화를 하나의 인터페이스에서 수행 가능함
• Python 파이프라인도 같은 환경에서 지원하며, dbt 워크플로우도 지원됨
• 코드 변경 전후의 결과 데이터 차이와 데이터 품질 문제를 한눈에 확인할 수 있어, 테스트 없이 빠르게 배포하거나 실수를 방지할 수 있음
• 주요 작업 용도
  • 데이터 파이프라인 구축(SQL, dbt 등)에 활용
  • 누락/중복/이상치 탐지
  • 개발 vs 운영 데이터 비교
  • 사전 정의된 테스트 실행 및 요약
• dbt, BI 툴, 데이터 웨어하우스와 통합되어 있어 데이터 엔지니어, 분석가, 데이터 과학자 모두에게 적합한 IDE 환경을 제공함
• BigQuery, Snowflake, Postgres를 지원하며 곧 Databricks, Iceberg, Redshift 지원 예정
• Looker, Power BI, Metabase, Tableau와도 통합 예정
• 현재는 Mac 버전만 제공, 윈도우/리눅스도 제공 예정
• Cursor 및 MCPs와의 차별점
  • Cursor는 데이터 컨텍스트를 얻기 위해 여러 MCP 호출 필요, Nao는 단일 RAG에서 항상 사용 가능함
  • MCPs는 Cursor 안에서 제한적으로만 작동하며, UI 적응성도 떨어짐
  • Nao는 사전 패키지화로, 설정, 확장 설치, 인증, CI/CD 구축 불필요, 비전문가도 개발 경험 향상이 가능한게 강점

FAQ

• 누가 nao를 써야 하나요?
  • SQL 작성자, dbt 분석 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 등 모든 데이터 팀 구성원
• Cursor와 다른 점은?
  • 데이터 스키마 인식 기반 코드 생성, 자동 데이터 품질 검사, 변경 영향 예측 등 데이터 컨텍스트에 최적화된 IDE임
• 어떤 언어를 지원하나요?
  • 모든 언어를 지원하지만 특히 SQL에 최적화되어 있음
• dbt 워크플로우엔 어떻게 도움이 되나요?
  • dbt 모델, 소스, 문서, 테스트, 열 단위 lineage를 이해하고 자동완성 및 시각화 제공함
• 데이터 보안은?
  • 데이터는 로컬에서만 처리되며, LLM으로 전송되기 전 사용자 허용을 받음
  • 코드나 스키마는 저장되지 않음, 오직 임베딩만 활용함