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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.wandb.ai/llms.txt

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Model Context Protocol (MCP)을 사용하면 LLM 에이전트가 토큰 비용을 최소화하면서 데이터를 효율적으로 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 이 페이지에서는 IDE 또는 MCP 클라이언트에서 W&B MCP 서버를 사용해 W&B 데이터를 쿼리하고 분석하는 방법과, 클라이언트가 W&B 문서에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있도록 하여 W&B 관련 쿼리에 대해 더 정확한 응답을 생성하게 하는 방법을 설명합니다. 다음을 포함한 대부분의 IDE, 코딩 클라이언트, 채팅 에이전트와 기본적으로 통합됩니다.
  • Claude Code
  • Claude Code Desktop
  • Codex
  • Cursor
  • Gemini CLI
  • Mistral LeChat
  • Visual Studio Code (VS Code)
W&B MCP 서버는 호스팅로컬 버전을 지원합니다. 호스팅 버전은 W&B Dedicated Cloud deployments만 지원합니다. 로컬 버전은 Dedicated Cloud와 Self-Managed deployments를 모두 지원합니다.

W&B MCP 서버 기능

MCP 서버를 사용해 실험을 분석하고, 트레이스를 디버그하고, Reports를 만들고, 애플리케이션을 W&B 기능과 통합하는 데 필요한 도움을 받을 수 있습니다. 다음 예시 프롬프트는 MCP 서버에 연결되었을 때 에이전트가 수행할 수 있는 작업 유형의 일부를 보여줍니다:
  • your-team-name/your-project-name에서 eval/accuracy 기준 상위 5개 run을 보여줘?
  • 지난 몇 달 동안 내 채용 에이전트의 predict 트레이스 지연 시간은 어떻게 변화해 왔나요?
  • 지난달 채용 에이전트가 내린 결정을 비교하는 wandb 리포트를 생성해줘.
  • Weave에서 리더보드를 만들려면 어떻게 해야 하나요? - SupportBot에 물어보세요?

사용 가능한 도구

W&B MCP 서버는 에이전트에 다음 도구에 대한 액세스를 제공합니다:
Tool설명예시 쿼리
query_wandb_toolW&B run, 메트릭, 실험을 쿼리”loss가 0.1 미만인 run을 보여줘”
query_weave_traces_toolLLM 트레이스 및 평가 분석”평균 지연 시간은 얼마야?“
count_weave_traces_tool트레이스 수를 세고 저장소 메트릭 조회”실패한 트레이스는 몇 개야?“
create_wandb_report_toolW&B Reports를 프로그래밍 방식으로 생성”성능 리포트를 생성해줘”
query_wandb_entity_projectsentity의 프로젝트 목록 조회”어떤 프로젝트가 있나요?“
query_wandb_support_botW&B 문서에서 도움 받기”Sweeps는 어떻게 사용하나요?”

W&B의 원격 MCP 서버 사용

W&B는 설치 없이 사용할 수 있는 호스팅 MCP 서버를 https://mcp.withwandb.com에서 제공합니다. 다음 지침에서는 다양한 AI 어시스턴트와 IDE에서 이 호스팅 서버를 설정하는 방법을 설명합니다.

사전 요구 사항

  • W&B Dedicated Cloud 배포.
  • W&B API 키. wandb.ai/authorize에서 새로 생성할 수 있습니다.
  • 키를 WANDB_API_KEY라는 이름의 환경 변수로 설정합니다.

MCP 클라이언트 설정

MCP 클라이언트 안내가 있는 탭을 선택하세요:
W&B MCP 서버를 Claude Code에 추가하려면 아래 명령어의 Authorization 헤더를 W&B API 키로 업데이트한 다음, 터미널에서 실행하세요:
claude mcp add --transport http wandb https://mcp.withwandb.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <your-wandb-api-key>"
전역 설정을 하려면 --scope user를 추가하고, 현재 프로젝트에만 설정하려면 생략하세요.자세한 내용은 Claude 문서를 참조하세요.

W&B MCP 서버의 로컬 버전 설정하기

W&B Self-Managed 배포 환경, 개발, 테스트 또는 폐쇄망 환경에서 MCP server를 로컬에서 실행해야 하는 경우, 사용 중인 머신에 이를 설치해 실행할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • W&B API 키. wandb.ai/authorize에서 새로 생성할 수 있습니다.
  • 키를 WANDB_API_KEY라는 이름의 환경 변수로 설정합니다.
  • W&B Self-Managed를 사용하는 경우 WANDB_BASE_URL 환경 변수를 설정합니다.
  • Python 3.10 이상
  • uv (권장) 또는 pip
설치 지침은 uv 문서를 참조하세요.

MCP 서버 설치 및 설정

로컬에 MCP 서버를 설치하려면: 로컬 머신에 W&B MCP 서버를 설치하려면 다음 설치 명령어 중 하나를 사용하세요:
uv pip install wandb-mcp-server
MCP 서버를 로컬에 설치한 후에는 이를 사용하도록 MCP 클라이언트를 설정하세요. 계속하려면 MCP 클라이언트를 선택하세요:
터미널에서 다음 명령어를 실행하세요. 전역 설정을 하려면 --scope user를 추가하고, 현재 프로젝트에만 설정하려면 생략하세요.
claude mcp add wandb \
  -e WANDB_API_KEY=your-api-key \
  -e WANDB_BASE_URL=https://your-wandb-instance.example.com \
  -- uvx --from git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server wandb_mcp_server
웹 기반 클라이언트 또는 테스트용으로는 HTTP 전송을 사용해 서버를 실행하세요:
uvx wandb_mcp_server --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080
OpenAI와 같은 외부 클라이언트가 로컬 서버에 접근할 수 있도록 하려면 ngrok을 사용하세요:
uvx wandb_mcp_server --transport http --port 8080

# 다른 터미널에서 ngrok으로 노출하기
ngrok http 8080
If you expose the server using ngrok, update your MCP client configuration to use the ngrok URL.

사용 팁

  • W&B 프로젝트와 entity 이름을 제공하세요: 정확한 결과를 위해 쿼리에 W&B entity와 프로젝트를 지정하세요.
  • 지나치게 광범위한 질문은 피하세요: “내 최고의 평가는 무엇인가요?” 대신 “어떤 eval이 가장 높은 f1 score를 기록했나요?”라고 질문하세요.
  • 데이터 조회를 확인하세요: “가장 성능이 좋은 run은 무엇인가요?”처럼 범위가 넓은 질문을 할 때는, 어시스턴트가 사용 가능한 모든 run을 조회했는지 확인하도록 하세요.