GeoSQL은 Claude, Codex, GitHub Copilot 같은 코딩 에이전트에 지리공간 SQL 분석 능력을 붙이는 오픈소스 스킬이다. PostGIS, BigQuery, Snowflake, Wherobots의 공간 데이터 위에서 스키마를 탐색하고, SQL을 작성하고, 결과를 지도에 렌더링한 뒤 다시 검증하는 루프를 제공한다.
무엇이 다른가
일반 에이전트에게 “전기차 충전소 밀도를 지도에 그려라”라고 하면 테이블명, 좌표계, 공간 함수, 비용 제한, 결과 검증을 모두 추측해야 한다. GeoSQL은 이 작업을 지리공간 분석용 하네스로 좁힌다.
| 단계 | 역할 |
|---|---|
| Discovery | warehouse metadata를 읽어 테이블·컬럼·타입을 확인 |
| SQL 작성 | ST_INTERSECTS, ST_DISTANCE, H3, bbox filter 등 엔진별 공간 함수를 사용 |
| 비용 점검 | BigQuery dry-run으로 bytes scanned를 추정하고 기본 10GiB cap 적용 |
| geometry sanity check | polygon 면적, line 길이 등 도메인 체크 수행 |
| 지도 피드백 | Dekart로 지도를 렌더링하고 시각 결과를 보고 수정 |
README는 지도 피드백이 있는 루프에서 지리공간 작업 성능이 4배 개선됐다고 소개한다.
설치
pip install geosql
geosql지원 에이전트에 직접 설치할 수도 있다.
geosql install claude
geosql install codex
geosql install copilot지도 렌더링과 PostGIS 연결에는 Dekart를 함께 쓴다.
docker run -p 8080:8080 dekartxyz/dekart
pip install dekart
dekart init사용 케이스
- 부동산 입지 분석: 학교 접근성, 주변 POI, 경쟁 점포 거리 계산
- 교통·인프라 분석: 도로망 주변 EV charger 밀도 계산
- Overture Maps 기반 도시 분석
- BigQuery/Snowflake 공간 쿼리 비용을 통제해야 하는 분석팀
GeoSQL의 핵심 가치는 data-agent-correctness-layer와 비슷하다. LLM이 공간 SQL을 상상하게 두지 않고, metadata discovery, dry-run, geometry validation, rendered map feedback으로 검증 가능한 루프를 만든다.
참고 자료
- dekart-xyz/geosql — GitHub 공식 저장소