Keboola MCP Server

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강력한 데이터 워크플로우, 통합, 분석을 하나의 직관적인 플랫폼에서 구축하세요.

문서

Keboola MCP 서버

AI 에이전트, MCP 클라이언트(Cursor, Claude, Windsurf, VS Code 등) 및 기타 AI 어시스턴트를 Keboola에 연결하세요. 데이터, 변환, SQL 쿼리, 작업 트리거를 글루 코드 없이 노출합니다. 에이전트가 필요할 때 필요한 곳에 적절한 데이터를 전달하세요.

개요

Keboola MCP 서버는 Keboola 프로젝트와 최신 AI 도구 간의 오픈 소스 브리지입니다. 스토리지 액세스, SQL 변환, 작업 트리거와 같은 Keboola 기능을 Claude, Cursor, CrewAI, LangChain, Amazon Q 등에서 호출 가능한 도구로 전환합니다.

빠른 시작
로컬 설정

기능

AI 에이전트 및 MCP 서버를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

스토리지: 테이블을 직접 쿼리하고 테이블 또는 버킷 설명을 관리합니다.
컴포넌트: 추출기, 라이터, 데이터 앱, 변환 구성을 생성, 나열 및 검사합니다.
SQL: 자연어로 SQL 변환을 생성합니다.
작업: 컴포넌트 및 변환을 실행하고 작업 실행 세부 정보를 검색합니다.
흐름: 조건부 흐름 및 오케스트레이터 흐름을 사용하여 워크플로 파이프라인을 구축하고 관리합니다.
데이터 앱: 스토리지 데이터에 대한 쿼리를 표시하는 Keboola Streamlit 데이터 앱을 생성, 배포 및 관리합니다.
메타데이터: 자연어를 사용하여 프로젝트 문서 및 객체 메타데이터를 검색, 읽기 및 업데이트합니다.
개발 브랜치: 모든 작업이 선택한 브랜치로 범위가 지정되는 프로덕션 외부의 개발 브랜치에서 안전하게 작업합니다.

🚀 빠른 시작: 원격 MCP 서버 (가장 쉬운 방법)

Keboola MCP 서버를 사용하는 가장 쉬운 방법은 원격 MCP 서버를 이용하는 것입니다. 이 호스팅 솔루션은 로컬 설정, 구성 또는 설치가 필요하지 않습니다.

원격 MCP 서버란 무엇인가요?

당사의 원격 서버는 모든 멀티 테넌트 Keboola 스택에서 호스팅되며 OAuth 인증을 지원합니다. 원격 스트리밍 가능 HTTP 연결 및 OAuth 인증을 지원하는 모든 AI 어시스턴트에서 연결할 수 있습니다.

연결 방법

원격 서버 URL 가져오기: Keboola 프로젝트 설정 → MCP Server 탭으로 이동합니다.
서버 URL 복사: https://mcp.<YOUR_REGION>.keboola.com/mcp 형식입니다.
AI 어시스턴트 구성: URL을 AI 어시스턴트의 MCP 설정에 붙여넣습니다.
인증: Keboola 계정으로 인증하고 프로젝트를 선택하라는 메시지가 표시됩니다.

지원 클라이언트

Cursor: 프로젝트의 MCP 서버 설정에서 "Cursor에 설치" 버튼을 사용하거나 이 버튼을 클릭하세요.
Claude Desktop: 설정 → 통합을 통해 통합을 추가합니다.
Claude Code: claude mcp add --transport http keboola <URL>을 사용하여 설치합니다 (자세한 내용은 아래 참조).
Windsurf: 원격 서버 URL로 구성합니다.
Make: 원격 서버 URL로 구성합니다.
기타 MCP 클라이언트: 원격 서버 URL로 구성합니다.

Claude Code 설정

Claude Code는 터미널을 사용하여 Claude와 상호 작용할 수 있는 명령줄 인터페이스 도구입니다. 간단한 명령으로 Keboola MCP 서버 통합을 설치할 수 있습니다.

설치:

터미널에서 다음 명령을 실행하고 <YOUR_REGION>을 Keboola 리전으로 바꾸세요.

claude mcp add --transport http keboola https://mcp.<YOUR_REGION>.keboola.com/mcp

리전별 명령:

리전	설치 명령
US 버지니아 AWS	`claude mcp add --transport http keboola https://mcp.keboola.com/mcp`
US 버지니아 GCP	`claude mcp add --transport http keboola https://mcp.us-east4.gcp.keboola.com/mcp`
EU 프랑크푸르트 AWS	`claude mcp add --transport http keboola https://mcp.eu-central-1.keboola.com/mcp`
EU 아일랜드 Azure	`claude mcp add --transport http keboola https://mcp.north-europe.azure.keboola.com/mcp`
EU 프랑크푸르트 GCP	`claude mcp add --transport http keboola https://mcp.europe-west3.gcp.keboola.com/mcp`

사용법:

설치가 완료되면 Claude Code에서 /mcp을 입력하고 사용하려는 Keboola 도구를 선택하여 Keboola MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

인증:

Claude Code에서 Keboola MCP 서버를 처음 사용하면 브라우저 창이 열리고 다음을 수행하라는 메시지가 표시됩니다.

Keboola 계정으로 로그인
연결할 프로젝트 선택
연결 승인

인증 후 Claude Code에서 바로 Keboola 도구를 사용할 수 있습니다.

자세한 설정 지침 및 리전별 URL은 원격 서버 설정 문서를 참조하세요.

개발 브랜치 사용

프로덕션 데이터에 영향을 주지 않고 Keboola 개발 브랜치에서 안전하게 작업할 수 있습니다. 원격으로 호스팅되는 MCP 서버는 KBC_BRANCH_ID 매개변수를 준수하며 모든 작업을 지정된 브랜치로 범위 지정합니다. UI에서 개발 브랜치로 이동할 때 URL에서 개발 브랜치 ID를 찾을 수 있습니다(예: https://connection.us-east4.gcp.keboola.com/admin/projects/PROJECT_ID/branch/BRANCH_ID/dashboard). 브랜치 ID는 X-Branch-Id: <branchId> 헤더를 사용하여 각 요청에 포함되어야 하며, 그렇지 않으면 MCP 서버는 기본적으로 프로덕션 브랜치를 사용합니다. 이는 AI 클라이언트 또는 서버 연결을 처리하는 환경에서 관리해야 합니다.

도구 권한 부여 및 액세스 제어

HTTP 기반 전송(스트리밍 가능 HTTP)을 사용할 때 HTTP 헤더를 사용하여 클라이언트가 사용할 수 있는 도구를 제어할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트 기능을 제한하거나 규정 준수 정책을 시행하는 데 유용합니다.

권한 부여 헤더

헤더	설명	예시
`X-Allowed-Tools`	허용된 도구의 쉼표로 구분된 목록	`get_configs,get_buckets,query_data`
`X-Disallowed-Tools`	제외할 도구의 쉼표로 구분된 목록	`create_config,run_job`
`X-Read-Only-Mode`	읽기 전용 도구로만 제한	`true`, `1` 또는 `yes`

필터 동작

필터는 허용 → 읽기 전용 교차 → 허용되지 않는 제외 순서로 적용됩니다. 빈 헤더 = 제한 없음.

읽기 전용 도구

읽기 전용 도구는 readOnlyHint=True으로 주석이 달린 도구입니다. 이러한 도구는 Keboola 프로젝트를 변경하지 않고 정보만 검색합니다. 현재 읽기 전용 도구 목록은 실제 도구 세트의 자동 생성 스냅샷인 TOOLS.md 파일을 참조하세요.

예시: 읽기 전용 액세스

X-Read-Only-Mode: true

자세한 문서는 developers.keboola.com/integrate/mcp/#tool-authorization-and-access-control을 참조하세요.

로컬 MCP 서버 설정 (사용자 지정 또는 개발 방식)

완전한 제어와 쉬운 개발을 위해 자체 머신에서 MCP 서버를 실행하세요. 도구를 사용자 지정하거나, 로컬에서 디버깅하거나, 빠르게 반복하려는 경우 이 방식을 선택하세요. 리포지토리를 복제하고, 서버 전송에 따라 환경 변수 또는 헤더를 통해 Keboola 자격 증명을 설정하고, 종속성을 설치하고, 서버를 시작합니다. 이 접근 방식은 최대한의 유연성(사용자 지정 도구, 로컬 로깅, 오프라인 반복)을 제공하지만 수동 설정이 필요하며 업데이트와 비밀을 직접 관리해야 합니다.

서버는 여러 전송 옵션을 지원하며, 서버 시작 시 --transport <transport> 인수를 제공하여 선택할 수 있습니다.

stdio - --transport이 지정되지 않은 경우 기본값입니다. 일반적으로 단일 클라이언트와의 로컬 배포에 사용되는 표준 입력/출력입니다.
streamable-http - 양방향 스트리밍 채널을 통해 HTTP를 통해 원격으로 서버를 실행하여 클라이언트와 서버가 지속적으로 메시지를 교환할 수 있도록 합니다. /mcp(예: http://localhost:8000/mcp)를 통해 연결합니다.
http-compat - streamable-http의 별칭으로, 이전 버전과의 호환성을 위해 유지됩니다.

클라이언트-서버 통신을 위해서는 Keboola 리전의 프로젝트 작업을 활성화하기 위해 Keboola 자격 증명을 제공해야 합니다. KBC_STORAGE_TOKEN, KBC_STORAGE_API_URL, KBC_WORKSPACE_SCHEMA 및 선택적으로 KBC_BRANCH_ID이 필요합니다. 두 가지 방법으로 제공할 수 있습니다.

개인용(주로 stdio 전송 사용): 서버를 시작하기 전에 환경 변수를 설정합니다. 모든 요청은 이러한 미리 정의된 자격 증명을 재사용합니다.
다중 사용자용: 요청 헤더에 변수를 포함시켜 각 요청이 함께 제공된 자격 증명을 사용하도록 합니다.

KBC_STORAGE_TOKEN

Keboola 인증 토큰입니다.

스토리지 API 토큰을 생성하고 관리하는 방법에 대한 지침은 공식 Keboola 문서를 참조하세요.

참고: MCP 서버의 액세스 권한을 제한하려면 사용자 지정 스토리지 토큰을 사용하고, MCP가 프로젝트의 모든 항목에 액세스하도록 하려면 마스터 토큰을 사용하세요.

KBC_WORKSPACE_SCHEMA

Keboola에서 작업 공간을 식별하며 SQL 쿼리에 사용됩니다. 그러나 이는 마스터 토큰 대신 사용자 지정 스토리지 토큰을 사용하는 경우에만 필요합니다.

마스터 토큰을 사용하는 경우: 작업 공간이 백그라운드에서 자동으로 생성됩니다.
사용자 지정 스토리지 토큰을 사용하는 경우: 이 Keboola 가이드에 따라 KBC_WORKSPACE_SCHEMA를 가져옵니다.

참고: 작업 공간을 수동으로 생성할 때 모든 프로젝트 데이터에 대한 읽기 전용 액세스 권한 부여 옵션을 선택하세요.

참고: KBC_WORKSPACE_SCHEMA는 BigQuery 작업 공간에서 데이터 세트 이름이라고 하며, 연결을 클릭하고 데이터 세트 이름을 복사하기만 하면 됩니다.

KBC_STORAGE_API_URL (Keboola 리전)

Keboola 리전 API URL은 배포 리전에 따라 다릅니다. Keboola 프로젝트에 로그인했을 때 브라우저의 URL을 보고 리전을 확인할 수 있습니다.

리전	API URL
AWS 북미	`https://connection.keboola.com`
AWS 유럽	`https://connection.eu-central-1.keboola.com`
Google Cloud EU	`https://connection.europe-west3.gcp.keboola.com`
Google Cloud US	`https://connection.us-east4.gcp.keboola.com`
Azure EU	`https://connection.north-europe.azure.keboola.com`

KBC_BRANCH_ID (선택 사항)

특정 Keboola 개발 브랜치에서 작업하려면 KBC_BRANCH_ID 매개변수를 사용하여 브랜치 ID를 설정하세요. MCP 서버는 지정된 브랜치로 기능 범위를 지정하여 모든 변경 사항이 격리되고 프로덕션 브랜치에 영향을 미치지 않도록 합니다.

제공되지 않으면 서버는 기본적으로 프로덕션 브랜치를 사용합니다.
개발 작업의 경우 KBC_BRANCH_ID을 브랜치의 숫자 ID로 설정합니다(예: 123456). UI에서 개발 브랜치로 이동할 때 URL에서 개발 브랜치 ID를 찾을 수 있습니다(예: https://connection.us-east4.gcp.keboola.com/admin/projects/PROJECT_ID/branch/BRANCH_ID/dashboard).
원격 전송에서는 HTTP 헤더 X-Branch-Id: <branchId> 또는 KBC_BRANCH_ID: <branchId>을 사용하여 요청별로 재정의할 수 있습니다.

설치

다음 사항을 확인하세요.

Python 3.10 이상 설치됨
관리자 권한이 있는 Keboola 프로젝트에 액세스
선호하는 MCP 클라이언트(Claude, Cursor 등)

참고: uv이 설치되어 있는지 확인하세요. MCP 클라이언트는 이를 사용하여 Keboola MCP 서버를 자동으로 다운로드하고 실행합니다. uv 설치:

macOS/Linux:

#if homebrew is not installed on your machine use:
# /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Install using Homebrew
brew install uv

Windows:

# Using the installer script
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Or using pip
pip install uv

# Or using winget
winget install --id=astral-sh.uv -e

더 많은 설치 옵션은 공식 uv 문서를 참조하세요.

Keboola MCP 서버 실행

필요에 따라 Keboola MCP 서버를 사용하는 네 가지 방법이 있습니다.

옵션 A: 통합 모드 (권장)

이 모드에서는 Claude 또는 Cursor가 자동으로 MCP 서버를 시작합니다. 터미널에서 명령을 실행할 필요가 없습니다.

적절한 설정으로 MCP 클라이언트(Claude/Cursor)를 구성합니다.
클라이언트가 필요할 때 자동으로 MCP 서버를 시작합니다.

Claude Desktop 구성

Claude(화면 왼쪽 상단) → 설정 → 개발자 → 구성 편집으로 이동합니다(claude_desktop_config.json이 보이지 않으면 생성합니다).
다음 구성을 추가합니다.
변경 사항을 적용하려면 Claude 데스크톱을 다시 시작합니다.

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "uvx",
      "args": ["keboola_mcp_server --transport <transport>"],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_API_URL": "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com",
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema",
        "KBC_BRANCH_ID": "your_branch_id_optional"
      }
    }
  }
}

구성 파일 위치:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Cursor 구성

설정 → MCP로 이동합니다.
"+ 새 글로벌 MCP 서버 추가"를 클릭합니다.
다음 설정으로 구성합니다.

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "uvx",
      "args": ["keboola_mcp_server --transport <transport>"],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_API_URL": "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com",
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema",
        "KBC_BRANCH_ID": "your_branch_id_optional"
      }
    }
  }
}

참고: MCP 서버에 짧고 설명적인 이름을 사용하세요. 전체 도구 이름에는 서버 이름이 포함되며 약 60자 이내여야 하므로, 긴 이름은 Cursor에서 필터링되어 에이전트에 표시되지 않을 수 있습니다.

Windows WSL용 Cursor 구성

Cursor AI와 함께 Windows Subsystem for Linux에서 MCP 서버를 실행하는 경우 다음 구성을 사용하세요.

{
  "mcpServers": {
    "keboola":{
      "command": "wsl.exe",
      "args": [
          "bash",
          "-c '",
          "export KBC_STORAGE_API_URL=https://connection.YOUR_REGION.keboola.com &&",
          "export KBC_STORAGE_TOKEN=your_keboola_storage_token &&",
          "export KBC_WORKSPACE_SCHEMA=your_workspace_schema &&",
          "export KBC_BRANCH_ID=your_branch_id_optional &&",
          "/snap/bin/uvx keboola_mcp_server --transport <transport>",
          "'"
      ]
    }
  }
}

옵션 B: 로컬 개발 모드

MCP 서버 코드 자체에서 작업하는 개발자용:

저장소를 클론하고 로컬 환경을 설정합니다
Claude/Cursor가 로컬 Python 경로를 사용하도록 구성합니다:

{
  "mcpServers": {
    "keboola": {
      "command": "/absolute/path/to/.venv/bin/python",
      "args": [
        "-m",
        "keboola_mcp_server --transport <transport>"
      ],
      "env": {
        "KBC_STORAGE_API_URL": "https://connection.YOUR_REGION.keboola.com",
        "KBC_STORAGE_TOKEN": "your_keboola_storage_token",
        "KBC_WORKSPACE_SCHEMA": "your_workspace_schema",
        "KBC_BRANCH_ID": "your_branch_id_optional"
      }
    }
  }
}

옵션 C: 수동 CLI 모드 (테스트 전용)

테스트 또는 디버깅을 위해 터미널에서 서버를 수동으로 실행할 수 있습니다:

# Set environment variables
export KBC_STORAGE_API_URL=https://connection.YOUR_REGION.keboola.com
export KBC_STORAGE_TOKEN=your_keboola_storage_token
export KBC_WORKSPACE_SCHEMA=your_workspace_schema
export KBC_BRANCH_ID=your_branch_id_optional

uvx keboola_mcp_server --transport streamable-http

참고: 이 모드는 주로 디버깅 또는 테스트용입니다. Claude나 Cursor에서 일반적으로 사용할 때는 서버를 수동으로 실행할 필요가 없습니다.

참고: 서버는 Streamable HTTP 전송을 사용하며 localhost:8000 에서 /mcp 로 들어오는 연결을 수신합니다. --port 및 --host 매개변수를 사용하여 다른 곳에서 수신하도록 설정할 수 있습니다.

옵션 D: Docker 사용

docker pull keboola/mcp-server:latest

docker run \
  --name keboola_mcp_server \
  --rm \
  -it \
  -p 127.0.0.1:8000:8000 \
  -e KBC_STORAGE_API_URL="https://connection.YOUR_REGION.keboola.com" \
  -e KBC_STORAGE_TOKEN="YOUR_KEBOOLA_STORAGE_TOKEN" \
  -e KBC_WORKSPACE_SCHEMA="YOUR_WORKSPACE_SCHEMA" \
  -e KBC_BRANCH_ID="YOUR_BRANCH_ID_OPTIONAL" \
  keboola/mcp-server:latest \
  --transport streamable-http \
  --host 0.0.0.0

참고: 서버는 Streamable HTTP 전송을 사용하며 localhost:8000 에서 /mcp 로 들어오는 연결을 수신합니다. -p 을 변경하여 컨테이너의 포트를 다른 곳에 매핑할 수 있습니다.

서버를 직접 시작해야 하나요?

시나리오	수동 실행 필요?	이 설정 사용
Claude/Cursor 사용	아니요	앱 설정에서 MCP 구성
로컬에서 MCP 개발	아니요 (Claude가 시작함)	구성에서 python 경로 지정
CLI 수동 테스트	예	터미널에서 실행
Docker 사용	예	Docker 컨테이너 실행

MCP 서버 사용

MCP 클라이언트(Claude/Cursor)가 구성되어 실행되면 Keboola 데이터 쿼리를 시작할 수 있습니다:

설정 확인

모든 것이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 간단한 쿼리로 시작할 수 있습니다:

What buckets and tables are in my Keboola project?

가능한 작업 예시

데이터 탐색:

"고객 정보가 포함된 테이블은 무엇인가요?"
"매출 기준 상위 10명의 고객을 찾는 쿼리를 실행해 주세요"

데이터 분석:

"지난 분기 지역별 판매 데이터를 분석해 주세요"
"고객 연령과 구매 빈도 간의 상관관계를 찾아 주세요"

데이터 파이프라인:

"고객 테이블과 주문 테이블을 조인하는 SQL 변환을 생성해 주세요"
"Salesforce 컴포넌트의 데이터 추출 작업을 시작해 주세요"

호환성

MCP 클라이언트 지원

MCP 클라이언트	지원 상태	연결 방법
Claude (데스크톱 및 웹)	✅ 지원	stdio
Cursor	✅ 지원	stdio
Windsurf, Zed, Replit	✅ 지원	stdio
Codeium, Sourcegraph	✅ 지원	Streamable HTTP
사용자 정의 MCP 클라이언트	✅ 지원	Streamable HTTP 또는 stdio

지원 도구

참고: AI 에이전트는 새로운 도구에 자동으로 적응합니다.

자세한 설명, 매개변수 및 사용 예시가 포함된 전체 도구 목록은 TOOLS.md를 참조하세요.

문제 해결

일반적인 문제

문제	해결책
인증 오류	`KBC_STORAGE_TOKEN` 이 유효한지 확인하세요
워크스페이스 문제	`KBC_WORKSPACE_SCHEMA` 이 올바른지 확인하세요
연결 시간 초과	네트워크 연결을 확인하세요

개발

설치

기본 설정:

uv sync --extra dev

기본 설정을 사용하면 uv run tox 을 사용하여 테스트를 실행하고 코드 스타일을 확인할 수 있습니다.

권장 설정:

uv sync --extra dev --extra tests --extra integtests --extra codestyle

권장 설정을 사용하면 테스트 및 코드 스타일 검사용 패키지가 설치되어 VsCode나 Cursor와 같은 IDE에서 개발 중에 코드를 확인하거나 테스트를 실행할 수 있습니다.

통합 테스트

로컬에서 통합 테스트를 실행하려면 uv run tox -e integtests 을 사용하세요. 참고: 다음 환경 변수를 설정해야 합니다:

INTEGTEST_POOL_STORAGE_API_URL
INTEGTEST_STORAGE_TOKENS
INTEGTEST_STORAGE_TOKEN_STORAGE_BRANCHES

이러한 값을 얻으려면 통합 테스트용 전용 Keboola 프로젝트가 필요합니다. 각 테스트 세션은 자체 읽기 전용 워크스페이스를 생성하므로 워크스페이스 스키마를 구성할 필요가 없습니다. 자세한 설정 지침 및 설계 문서는 integtests/README.md 를 참조하세요.

`uv.lock` 업데이트

의존성을 추가하거나 제거한 경우 uv.lock 파일을 업데이트하세요. 또한 릴리스를 생성할 때 더 새로운 의존성 버전으로 잠금 파일을 업데이트하는 것도 고려하세요(uv lock --upgrade).

도구 문서 업데이트

도구 설명(도구 함수의 독스트링)을 변경할 때마다 이러한 변경 사항을 반영하도록 TOOLS.md 문서 파일을 다시 생성해야 합니다:

uv run python -m src.keboola_mcp_server.generate_tool_docs

릴리스

병합된 모든 PR에 대해 릴리스를 생성하지는 않습니다. 작업은 지속적으로 트렁크(main)에 반영되며, 변경 사항이 함께 다시 테스트된 후 주기적으로 릴리스합니다. 이는 사용자의 작동 중인 설정이 중단되는 것을 방지합니다.

릴리스는 하나 또는 두 개의 git 태그를 푸시하여 이루어집니다:

vX.Y.Z — MCP 서버 릴리스 (항상)
agent-vX.Y.Z — In Platform Agent 릴리스 (에이전트도 함께 릴리스될 때만)

두 태그 중 하나가 release.yml CI를 트리거하여 Docker 이미지를 빌드하고 게시합니다. KaiBench는 프로덕션 vX.Y.Z 태그에서만 실행됩니다(agent-vX.Y.Z 및 -dev. 사전 릴리스에서는 실행되지 않음). release-notes 스킬을 사용하세요. 이 스킬은 릴리스 노트와 초안 PR을 준비하고 vX.Y.Z 및 agent-vX.Y.Z 태그 지정 과정을 안내합니다.

지원 및 피드백

⭐ 도움을 받거나, 버그를 신고하거나, 기능을 요청하는 주요 방법은 GitHub에서 이슈를 여는 것입니다. ⭐

개발 팀은 이슈를 적극적으로 모니터링하며 가능한 한 빨리 응답할 것입니다. Keboola에 대한 일반 정보는 아래 리소스를 사용하세요.

리소스

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