Langflow 시작하기

Langflow는 AI 에이전트와 RAG 파이프라인을 드래그 앤 드롭으로 그려서 만드는 오픈소스 로우코드 비주얼 빌더예요. 앞에 있는 캔버스 위에 컴포넌트를 끌어다 놓고 선으로 연결하면, 별도로 코드를 짜지 않아도 흐름 하나가 완성돼요. 그래서 처음 AI 앱을 만드는 사람도, 프로덕션 파이프라인을 빠르게 프로토타이핑하고 싶은 개발자도 부담 없이 쓸 수 있어요.

출처: https://docs.langflow.org/

Langflow가 해결하는 문제

플로우를 만들 때 코드를 한 줄도 안 짜고 싶다면, 거의 대부분은 Langflow 같은 비주얼 빌더를 쓰게 돼요. 그런데 단순히 '그림으로 그리는 것'에서 그치지 않고, 완성한 플로우를 실제 API로 노출시켜야 앱에 붙일 수 있죠. Langflow는 이 두 가지를 함께 해결해요.

비주얼 편집기: React Flow 기반 프론트엔드 위에서 컴포넌트를 배치하고 연결해요.
FastAPI 백엔드: 완성된 플로우 하나하나가 REST API로 노출되고, 추가로 MCP 서버와 OpenAI 호환 Responses 엔드포인트로도 동작해요.
컴포넌트 = 파이썬: 각 컴포넌트의 소스는 파이썬으로 되어 있고, UI에서 직접 편집할 수 있어요.

아키텍처 한눈에

Langflow는 langflow(풀 엔드유저 패키지), langflow-core(코어 + CLI), langflow-base(API·서비스·그래프 엔진), lfx(경량 실행기)로 나뉘는 모노레포 구조예요. 의존 방향은 langflow → langflow-core → langflow-base → lfx 순이에요.

로컬에서 개발 모드로 띄울 때는 백엔드(FastAPI)가 포트 7860에서 실행돼요. 로컬 HTTP 주소는 http://localhost:7860이 돼요.

make run_cli   # Langflow 실행 (http://localhost:7860)

어디에서 실행하나요

데이터스택스 클라우드에 원클릭으로 배포할 수도 있고, Docker로 자체 호스팅(self-hosted)할 수도 있어요. 프로젝트는 25만 명 이상이 쓰며 MIT 라이선스로 배포되고, DataStax가 후원해요.

더 알아보기

컴포넌트로 플로우를 조립하는 방법은 «컴포넌트 이해하기» 페이지를 보세요.
완성한 플로우를 REST API로 부르는 방법은 «REST API로 플로 실행하기»를 보세요.
MCP 통합은 «MCP와 에이전트 통합» 페이지에서 다뤄요.