
Keboola MCP Server
Keboola MCP 서버는 AI 어시스턴트(예: Claude, Cursor 및 VS Code)를 Keboola의 데이터 플랫폼에 연결하는 브리지로, 간단한 프롬프트를 통해 데이터 인프라와의 자연어 상호 작용 및 자동화된 파이프라인 구축을 가능하게 합니다.
https://keboola.com/mcp?ref=producthunt&utm_source=aipure

제품 정보
업데이트됨:Jun 17, 2025
Keboola MCP Server이란?
Keboola MCP 서버는 AI 애플리케이션과 Keboola의 데이터 플랫폼 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 오픈 소스 구현입니다. Keboola의 기능(스토리지, 변환 및 작업)을 AI에서 액세스할 수 있는 도구로 변환하는 범용 커넥터(AI용 USB-C와 유사) 역할을 합니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트는 사용자 지정 통합 코드 없이 자연어를 통해 데이터 인프라와 직접 상호 작용할 수 있습니다. AI 자동화를 통해 데이터 워크플로를 가속화하려는 개발자, 데이터 엔지니어, 제품 관리자 및 분석가를 위해 설계되었습니다.
Keboola MCP Server의 주요 기능
Keboola MCP 서버는 AI 어시스턴트(예: Claude, Cursor)를 Keboola 데이터 플랫폼 기능에 연결하는 오픈 소스 브리지입니다. Keboola 기능(스토리지 액세스, SQL 변환, 작업 트리거)을 AI 액세스 가능 도구로 변환하여 자연어 데이터 인프라 상호 작용을 가능하게 합니다. 이 서버를 통해 사용자는 사용자 지정 통합 코드나 기술 전문 지식 없이도 간단한 프롬프트를 통해 프로덕션급 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 분석을 수행하고, 워크플로를 관리할 수 있습니다.
AI 기반 인프라 관리: AI 어시스턴트가 자연어 명령을 통해 스토리지, 변환, 작업 트리거와 같은 Keboola 기능에 직접 액세스하고 관리할 수 있습니다.
보안 인증 시스템: MCP 서버 자체에 데이터 스토리지가 없는 업계 표준 OAuth 인증을 구현하여 데이터 리소스에 대한 안전한 실시간 액세스를 보장합니다.
다중 AI 도구와 통합: Claude, Cursor, CrewAI, LangChain 및 Amazon Q를 포함한 다양한 AI 어시스턴트 및 IDE와 원활하게 연결됩니다.
프로덕션급 파이프라인 생성: 간단한 프롬프트를 통해 오류 처리, 로깅 및 내장된 거버넌스를 통해 엔드 투 엔드 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
Keboola MCP Server의 사용 사례
자동화된 데이터 파이프라인 개발: 데이터 엔지니어는 자연어로 요구 사항을 설명하여 데이터 파이프라인을 신속하게 생성하고 수정할 수 있으므로 개발 시간이 크게 단축됩니다.
데이터 분석 및 보고: 분석가는 복잡한 쿼리를 작성하지 않고도 대화형 상호 작용을 통해 데이터 세트를 탐색하고, 대시보드를 만들고, 보고서를 생성할 수 있습니다.
디버그 및 유지 관리: 기술 팀은 자연어 쿼리를 통해 실패한 변환을 해결하고 작업을 디버그하여 유지 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
고객 데이터 관리: 마케팅 팀은 기술 전문 지식 없이도 간단한 프롬프트를 통해 고객 데이터를 분석하고, 세그먼트를 만들고, 캠페인 성과를 평가할 수 있습니다.
장점
개발 시간을 크게 단축합니다(최대 10배 빠른 작업).
MCP 서버 자체에 대한 추가 비용은 없습니다.
기술자가 아닌 사용자도 데이터 인프라에 액세스할 수 있습니다.
OAuth 인증을 통한 강력한 보안 기능
단점
서버에서 수행하는 작업은 표준 Keboola 사용량에 따라 청구됩니다.
기존 Keboola 인프라 설정이 필요합니다.
초기 설정 및 구성에 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다.
Keboola MCP Server 사용 방법
Keboola 프로젝트 생성: Keboola 계정에 가입하고 keboola.com/wizard에서 마법사를 통해 새 프로젝트를 만드십시오.
필수 자격 증명 얻기: Keboola 프로젝트 설정에서 Keboola Storage API 토큰 및 작업 공간 스키마 이름을 가져옵니다. BigQuery 사용자의 경우 Google 자격 증명 파일도 필요합니다.
필수 구성 요소 설치: MCP 클라이언트가 Keboola MCP 서버를 자동으로 다운로드하여 실행하는 데 필요하므로 UV 패키지 설치 프로그램이 설치되어 있는지 확인하십시오.
환경 변수 구성: 필수 환경 변수를 설정합니다. KBC_STORAGE_TOKEN(Keboola 토큰), KBC_WORKSPACE_SCHEMA(작업 공간 스키마 이름) 및 BigQuery 사용자의 경우 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 경로를 설정합니다.
AI 어시스턴트 연결: OAuth 인증을 사용하여 Keboola MCP 서버에 연결하도록 AI 어시스턴트(Claude, Cursor, VS Code 등)를 구성합니다.
서버 시작: AI 어시스턴트를 통해 자동으로 또는 명령을 사용하여 수동으로 서버를 실행합니다. uvx keboola_mcp_server --api-url https://connection.YOUR_REGION.keboola.com
연결 확인: 테이블 쿼리 또는 사용 가능한 데이터 소스 확인과 같은 간단한 작업을 수행하도록 AI 어시스턴트에게 요청하여 연결을 테스트합니다.
MCP 기능 사용 시작: 연결된 AI 어시스턴트를 통해 자연어를 사용하여 Keboola 프로젝트와 상호 작용합니다. 변환을 만들고, 파이프라인을 구축하고, 작업을 디버그하거나, 데이터를 분석합니다.
Keboola MCP Server 자주 묻는 질문
MCP는 Anthropic에서 만든 개방형 표준으로, AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 간의 원활한 통합을 가능하게 합니다. AI 어시스턴트를 도구 및 데이터에 연결하는 보편적인 방법으로, AI를 위한 USB-C와 유사합니다. Keboola MCP 서버는 이 프로토콜을 구현하여 Keboola 프로젝트를 AI 지원 상태로 만듭니다.