REST API로 플로 실행하기

Langflow가 유용한 이유 중 하나는, 캔버스에서 그린 플로우를 그대로 REST API로 노출할 수 있다는 점이에요. FastAPI 기반 백엔드가 모든 배포 환경에서 OpenAPI 3.1 스펙을 /docs와 /openapi.json 엔드포인트로 제공해요.

출처: https://docs.langflow.org/rest-api

API 구성 요소

Langflow REST API는 플로우 실행·빌드, 프로젝트와 파일 관리, 사용자, API 키, MCP 서버 관리 등을 담당해요. 수십 개의 REST 엔드포인트가 있고, 대표적으로 다음이 있어요.

Flows API: 플로우를 생성·조회·수정·삭제하고 업로드·다운로드·목록화해요. 플로우는 Langflow의 기본 단위로, AI 에이전트나 워크플로를 나타내는 컴포넌트의 방향 그래프예요.
API Keys API: Langflow API 키를 생성·조회·순환·삭제해요. 모든 REST 엔드포인트는 x-api-key 헤더로 인증을 처리해요.
프로젝트/파일 관리: 프로젝트·플로우·컴포넌트 계층을 가져오고 내보내며, 공개 플로우 공유도 지원해요.

API 키로 인증하기

API 키는 Langflow UI에서 만들 수 있고, CLI로도 생성할 수 있어요. 발급받은 키를 요청 헤더에 넣어서 쓰면 돼요.

x-api-key: <your-api-key>

OpenAI 호환 Responses 엔드포인트

흥미로운 점은 Langflow 플로우를 OpenAI의 Responses API를 통해서도 그대로 호출할 수 있다는 거예요. 응답 형식이 OpenAI와 호환되기 때문에, 기존 OpenAI 클라이언트 코드를 거의 수정하지 않고 플로우를 뒷단으로 붙일 수 있어요. 이렇게 하면 비주얼로 만든 파이프라인을 LLM 앱에 통합할 때 진입 장벽이 훨씬 낮아져요.

더 알아보기

컴포넌트를 조립하는 방법은 «컴포넌트 이해하기»를 보세요.
OpenAI 호환 엔드포인트와 함께 쓰면 좋은 MCP 통합은 «MCP와 에이전트 통합»에서 다뤄요.