Airtable MCP 서버 통합

“Airtable” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Airtable MCP(Model Context Protocol) 서버는 Claude Desktop 및 기타 MCP 지원 클라이언트와 같은 AI 어시스턴트들을 Airtable의 API에 연결해 주는 특화된 도구입니다. 이 서버는 Airtable의 베이스, 테이블, 필드, 레코드를 프로그램 방식으로 관리할 수 있게 하며, 데이터 검색·생성·업데이트 등 워크플로우를 자동화합니다. MCP 도구로 Airtable의 기능을 노출함으로써 개발자와 AI 에이전트가 데이터베이스 작업을 수행하고, 테이블을 구조화하거나 수정하며, 더 에이전트적이고 신뢰성 있게 콘텐츠와 상호작용할 수 있도록 돕습니다. 시스템 프롬프트와 프로젝트 지식 리소스는 LLM이 Airtable 데이터를 다룰 때 효과를 더욱 높여주며, 복잡한 테이블 구축 상황에서도 통합을 단순화하고 오류를 최소화합니다.

프롬프트 목록

• system-prompt: MCP 서버를 통한 Airtable 상호작용 시 LLM 행동을 안내하는 기본 시스템 프롬프트를 제공합니다.
• project-knowledge: Claude Desktop 등 클라이언트에서 LLM이 Airtable 프로젝트를 효과적으로 활용할 수 있도록 프로젝트별 지시사항과 지식을 제공합니다.

리소스 목록

• Bases Resource: 접근 가능한 모든 Airtable 베이스의 메타데이터와 접근 권한을 LLM 컨텍스트로 제공합니다.
• Tables Resource: 베이스 내 테이블의 스키마와 구조 정보를 제공하여, 지능형 테이블 관리를 지원합니다.
• Fields Resource: 테이블 내 필드(컬럼)에 대한 정보를 제공하여, 필드 생성 또는 편집 시 참고할 수 있습니다.
• Records Resource: 테이블의 데이터 레코드를 노출하여, LLM을 통한 데이터 검색이나 조작을 가능하게 합니다.

도구 목록

• list_bases: 연결된 사용자의 모든 Airtable 베이스 목록을 반환합니다.
• list_tables: 지정한 베이스 내 모든 테이블을 나열합니다.
• create_table: 지정한 베이스에 새 테이블을 생성하며, 필드 정의를 지원합니다.
• update_table: 기존 테이블의 이름이나 설명을 수정합니다.
• create_field: 기존 테이블에 새 필드(컬럼)를 추가합니다.
• update_field: 기존 필드의 구성을 수정합니다.
• list_records: 지정된 테이블에서 레코드 목록을 조회합니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리: 개발자가 AI 어시스턴트를 통해 Airtable의 베이스와 테이블을 프로그램 방식으로 생성, 수정, 구조화할 수 있어 데이터베이스 관리가 간편해집니다.
• 자동 데이터 입력: AI 기반 워크플로우가 테이블에 레코드를 추가/업데이트하여 신속한 데이터 입력 또는 정제를 실현합니다.
• 스키마 설계 및 탐색: LLM 인터페이스에서 테이블 구조 탐색 및 신규 스키마 설계 도구와 리소스를 제공합니다.
• 협업 프로젝트 추적: 팀이 자연어로 프로젝트 관련 Airtable 데이터를 조회할 수 있어, 프로젝트 가시성과 협업이 향상됩니다.
• 분석을 위한 데이터 추출: 리포팅이나 분석 작업을 위해 레코드를 추출할 수 있어, Airtable 데이터의 후속 활용이 수월해집니다.

설치 방법

Windsurf

Windsurf 저장소에서 별도의 설치 지침이 제공되지 않았습니다.

Claude

1. Node.js(v18+)와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소 안내에 따라 Airtable API 키를 준비하세요.
3. Claude 설정 디렉터리로 이동하세요:
   • Windows: C:\Users\NAME\AppData\Roaming\Claude
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/
4. claude_desktop_config.json 파일을 편집하거나 생성하세요:

{
  "mcpServers": {
    "airtable": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/airtable-mcp-server"],
      "env": {
        "AIRTABLE_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

5. 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요. Airtable MCP 서버가 “Connected MCP Servers” 목록에 나타납니다.

Cursor

Cursor 저장소에서 별도의 설치 지침이 제공되지 않았습니다.

Cline

Cline 저장소에서 별도의 설치 지침이 제공되지 않았습니다.

API 키 보안 설정

Airtable API 키는 MCP 서버 구성의 env 필드를 통해 환경 변수로 설정됩니다. (Claude 예시)

{
  "mcpServers": {
    "airtable": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/airtable-mcp-server"],
      "env": {
        "AIRTABLE_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

참고: API 키는 항상 안전하게 보관하고, 공유 파일에 하드코딩하지 마세요.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 후 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

{
  "airtable": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “airtable"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경해 주세요.

개요

의견

공개 문서를 근거로 볼 때, Airtable MCP는 명확한 설정 방법과 모든 핵심 MCP 기능을 갖춘, 집중적이고 문서화가 잘 된 서버입니다. 다만, 일부 플랫폼별 세부 설정 설명과 Roots, 샘플링과 같은 고급 기능 안내는 없거나 미흡합니다.

점수: 8/10
Airtable MCP는 Claude 및 범용 MCP 환경에서 강력한 기능과 문서를 제공하지만, 모든 플랫폼에 대한 명확한 안내와 일부 고급 MCP 기능 문서는 부족합니다.

MCP 점수