AlibabaCloud DataWorks MCP 서버

“AlibabaCloud DataWorks” MCP 서버란 무엇인가요?

AlibabaCloud DataWorks MCP 서버는 AI 에이전트 및 어시스턴트가 Alibaba Cloud의 DataWorks Open API와 원활하게 상호작용할 수 있도록 하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. Aliyun Open API에 대한 표준화된 인터페이스를 제공하여, AI가 데이터 파이프라인 오케스트레이션, 데이터 자산 질의, 클라우드 워크플로우 자동화 등 다양한 클라우드 리소스를 관리하고 운영할 수 있도록 합니다. 주요 목적은 AI 어시스턴트와 외부 클라우드 서비스 간의 다리를 놓아 리소스 관리, 파일 작업, 워크플로우 실행과 같은 작업을 DataWorks 생태계 내에서 수행할 수 있게 하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 표준화된 LLM 기반 도구를 활용해 클라우드 자동화와 리소스 관리를 손쉽게 할 수 있습니다.

프롬프트 목록

문서 또는 코드에서 별도의 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

공식적인 MCP 리소스 정의가 문서나 저장소 파일에 제공되어 있지 않습니다.

툴 목록

• 서버는 Open API를 통해 DataWorks 리소스 관리를 위한 툴을 제공합니다. 문서(환경 변수 또는 설정)에서 다음 툴이 언급됩니다:
  • ListProjects: DataWorks 내 모든 프로젝트를 나열하는 툴
  • TOOL_CATEGORIES 및 TOOL_NAMES로 툴을 필터링할 수 있으나, 문서상 명확히 명시된 것은 ListProjects뿐입니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 클라우드 리소스 관리: 개발자가 AI 어시스턴트를 통해 DataWorks 리소스(프로젝트, 워크플로우, 데이터 자산 등)를 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다.
• 자동화된 데이터 운영: AI 에이전트가 데이터 파이프라인 작업(ETL 작업의 스케줄링, 모니터링, 관리 등)을 자동화할 수 있습니다.
• LLM 기반 개발 도구와의 통합: AI 기반 개발 환경에 통합하여 실시간 클라우드 데이터 및 리소스 인사이트를 확보할 수 있습니다.
• 보안 API 연동: 민감한 액세스 키를 환경 변수로 관리하여 Alibaba Cloud 인프라에서 안전한 작업을 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js (v16+)가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. 전역 패키지 설치:
   npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
3. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
4. mcpServers 객체에 MCP 서버 설정을 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
         "env": {
           "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
         }
       }
     }
   }
   

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.
6. 플랫폼 내에서 MCP 서버가 정상적으로 실행 중인지 확인합니다.

Claude

1. Node.js (v16+) 및 MCP 서버 패키지 설치:
   npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
2. Claude의 MCP 서버 설정 파일을 찾습니다.
3. 다음과 같이 서버 항목을 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
         "env": {
           "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작합니다.
5. 서버가 인식되고 정상 동작하는지 확인합니다.

Cursor

1. Node.js (v16+)가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. 전역 설치:
   npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
3. Cursor의 MCP 설정 파일을 엽니다.
4. 다음 JSON 블록을 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
         "env": {
           "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
         }
       }
     }
   }
   

5. 저장 후 Cursor를 재시작합니다.
6. 서버가 성공적으로 등록되었는지 확인합니다.

Cline

1. Node.js (v16+) 및 MCP 서버 패키지 설치:
   npm install -g alibabacloud-dataworks-mcp-server
2. Cline의 MCP 서버 설정을 수정합니다.
3. 다음 설정을 삽입합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
         "env": {
           "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "your_alibaba_cloud_access_key_id",
           "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "your_alibaba_cloud_access_key_secret"
         }
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작합니다.
5. 플랫폼 인터페이스에서 정상 작동 여부를 확인합니다.

환경 변수를 통한 API 키 보안 관리

민감한 자격 증명은 반드시 환경 변수로 저장하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["alibabacloud-dataworks-mcp-server"],
      "env": {
        "REGION": "your_dataworks_open_api_region_id_here",
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID}",
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET}"
      }
    }
  }
}

${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID}와 ${ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET}를 실제 환경 변수명으로 교체하세요.

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "alibabacloud-dataworks-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있게 됩니다. “alibabacloud-dataworks-mcp-server"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 서버 주소로 교체하세요.

개요

위 표를 바탕으로 AlibabaCloud DataWorks MCP 서버는 설치 문서, 보안, 도구 노출 측면에서 우수하지만, 프롬프트, 리소스, 고급 MCP 기능에 대한 설명은 부족합니다. DataWorks 연동이 필요한 개발자에게는 기술적 기반이 탄탄하나 MCP 특화 기능에 대한 문서화는 아쉽습니다.

MCP 점수

평가:
이 MCP 구현은 6/10을 주고 싶습니다. 핵심 목적 및 보안 측면에서는 구조가 잘 되어 있으나, 프롬프트, 리소스, 루트, 샘플링 지원 등 MCP 특화 기능의 문서가 부족해 MCP 플랫폼에서의 통합 명확성이 떨어집니다.