오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 세계에서 자동화는 사치가 아니라 필수입니다. 생산적인 시간을 빼앗는 반복적인 작업을 생각해 보세요: 데이터 입력, 보고서 생성, 알림 관리. 마법의 지팡이를 휘두르면 이들이 사라진다고 상상해 보세요?
정확히 여기서 워크플로 자동화가 빛을 발합니다. 하지만 진정한 마법은 자동화와 인공지능을 결합할 때 발생합니다. 미리 정의된 규칙을 따르는 것이 아니라 실제로 배우고, 적응하고, 결정을 내리는 시스템을 상상해 보세요. 바로 여기에서 n8n과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 강력한 조합이 등장합니다.
n8n의 특별함은 무엇인가요?
n8n(발음: "n-eight-n")은 단순한 자동화 도구가 아닙니다—게임 체인저입니다. 많은 기업 솔루션들이 당신을 그들의 생태계에 묶어두는 것과 달리, n8n은 오픈소스 철학을 수용하여 자동화 여정에 대한 완전한 자유를 제공합니다.
서로 다른 서비스와 작업을 나타내는 다채로운 블록을 연결하는 디지털 캔버스를 상상해 보세요. 각 블록(또는 n8n 용어로 ‘노드’)은 특정 기능을 수행합니다—이메일 확인, 데이터베이스 업데이트 또는 소셜 미디어 게시. 이 노드들을 연결하면 자동으로 실행되는 강력한 워크플로가 만들어집니다.
n8n은 다음과 같은 점에서 진정으로 빛을 발합니다:
- 비주얼 워크플로 빌더: 복잡한 코드는 잊으세요—단순히 드래그, 드롭하고 연결하세요. 디지털 레고를 조립하는 것과 같습니다.
- 방대한 통합 라이브러리: Slack, Google Workspace, Twitter, Stripe와 같은 인기 서비스에 대한 300개 이상의 미리 만들어진 연결을 통해 n8n은 사용하는 거의 모든 디지털 도구와 대화할 수 있습니다.
- 코드 유연성: 사용자 정의 논리를 추가할 필요가 있습니까? JavaScript나 Python 코드 노드를 추가하여 무한한 가능성을 만드세요.
- 개인정보 우선 접근 방식: 클라우드 전용 솔루션과 달리 n8n은 전체적으로 귀하의 인프라에서 실행될 수 있어 민감한 데이터를 귀하의 통제하에 유지합니다.
- 공정한 코드 비즈니스 모델: 핵심은 오픈소스를 유지하고 기업 기능은 지속적인 개발을 위해 자금을 조달하여 양쪽의 장점을 모두 누릴 수 있습니다.
실제 개발자들은 실용적인 이유로 n8n을 좋아합니다. 핀테크 스타트업의 DevOps 엔지니어인 Sarah는 이렇게 공유했습니다: "n8n이 있기 전에는 모든 것을 위해 맞춤 스크립트를 작성했습니다. 이제는 며칠이 걸리던 워크플로를 몇 분 안에 구축할 수 있습니다."
MCP 서버란 무엇인가요?
MCP, 또는 모델 컨텍스트 프로토콜은 Anthropic에 의해 제작된 공개 표준으로, 대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구, 데이터 소스 및 시스템과 상호작용할 수 있도록 합니다. MCP 서버는 AI 모델과 외부 세계를 연결하는 중개 역할을 합니다.
MCP 서버의 기능은 다음과 같습니다:
- 표준화된 접근: 도구와 데이터를 보편적인 프로토콜을 통해 노출합니다.
- AI 상호작용: LLM은 MCP 서버에 요청하여 정보를 가져오거나 작업을 실행합니다.
- 모듈 설계: 개발자는 새로운 도구나 서비스를 추가하여 기능을 확장할 수 있습니다.
예를 들어, MCP 서버는 AI가 날씨 API를 확인하거나, 데이터베이스를 업데이트하거나, n8n에서 워크플로를 트리거하는 것을 허용할 수 있습니다. 이 기능은 정적인 AI 모델을 동적인 현실 문제 해결자로 변환합니다. n8n과 결합될 때, MCP 서버는 AI 기반 자동화의 잠재력을 열어줍니다.
n8n과 MCP 서버로 무엇을 할 수 있나요?
n8n과 MCP 서버가 만나면 진정으로 변화를 일으키는 무언가가 발생합니다—규칙 기반 자동화의 신뢰성과 인공지능의 적응성을 결합하는 시스템이 생성됩니다.
다음과 같은 사례를 상상해 보세요: 중간 규모의 전자 상거래 회사는 지원 티켓 대기열 문제로 고전했습니다. n8n을 MCP에 연결된 AI와 통합함으로써 그들은 다음과 같은 시스템을 만들었습니다:
- 들어오는 지원 티켓을 의도와 감정에 따라 분석합니다.
- 미리 구축된 워크플로를 사용하여 일반적인 문제를 자동으로 해결합니다.
- 복잡한 사례를 우선 순위로 두고 적절한 팀에 라우팅합니다.
- 고객 상호작용에 따라 응답을 지속적으로 개선합니다.
그 결과는? 평균 응답 시간이 줄어들고 고객 만족도 점수가 증가했습니다.
수천 개의 과학 논문을 처리해야 하는 대학이나 기관과 같은 조직은 n8n-MCP 조합을 사용하여:
- 저널 전반에서 출판물의 주요 발견을 추출합니다.
- 주제와 중요도에 따라 연구를 분류합니다.
- 연구자 간의 잠재적 협업을 식별합니다.
- 다양한 이해관계자를 위한 맞춤형 연구 요약을 생성합니다.
n8n과 MCP 서버 설정하기
이제 n8n과 MCP 서버가 함께 작동하도록 구성해 보겠습니다. 기능적인 통합을 구축하기 위해 다음 단계를 따르세요.
1단계: n8n 설치하기
먼저, 시스템에 n8n을 설치합니다. 두 가지 주요 옵션이 있습니다:
- npm을 통한 설치:
npm install n8n -g
n8n start
- 도커를 사용한 설치:
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n
브라우저에서 http://localhost:5678에 접속하여 n8n에 접근합니다. 새 워크플로를 생성하여 시작하세요.
2단계: MCP 서버 설정하기
다음으로, MCP 서버를 선택하세요. 사용 가능한 서버 목록은 GitHub 리포지토리를 방문하세요. 이 가이드에서는 기본 MCP 서버 구현을 선택했다고 가정합니다.
로컬 또는 클라우드 인스턴스에 설치하세요. 서버의 설정 지침을 따르세요. 일반적으로 다음이 포함됩니다:
- 리포지토리 복제.
- 종속성 설치 (예:
npm install). - 서버 시작 (예:
npm start).
서버가 http://localhost:port/mcp에서 실행되고 있는지 확인하세요.
3단계: n8n에서 MCP 서버 트리거 노드 구성하기
n8n에는 MCP 서버 트리거 노드가 포함되어 있는데, 이는 당신의 워크플로를 MCP 호환 서버로 변환합니다. 설정 방법은 다음과 같습니다:
n8n 열기: 인스턴스를 시작하고 새 워크플로를 만듭니다.
노드 추가하기: 노드 패널에서 “MCP Server Trigger”를 검색하고 추가합니다.
설정 구성하기:
- MCP URL 경로: n8n은 고유한 경로(예:
/mcp/abc123)를 생성합니다. 필요에 따라 사용자 정의하세요. - 인증: 테스트를 위해 “없음”을 선택하거나 자격 증명(예: API 키)을 추가합니다.
트리거를 도구나 작업을 나타내는 노드(예: HTTP 요청 노드)에 연결합니다. 워크플로를 저장하고 활성화합니다.
n8n은 이제 MCP URL(예: http://localhost:5678/mcp/abc123)을 노출합니다. AI 모델과 같은 외부 MCP 클라이언트는 이 엔드포인트를 호출할 수 있습니다.
4단계: 설정 테스트하기
cURL과 같은 도구를 사용하여 MCP URL에 테스트 요청을 보냅니다:
curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -d '{"tool": "example"}'
올바르게 구성된 경우 워크플로가 실행됩니다. 이는 n8n과 MCP 서버가 효과적으로 통신하고 있음을 확인합니다.
n8n에서 MCP 서버 트리거 노드 사용하기
MCP 서버 트리거 노드는 이 통합의 핵심입니다. n8n 워크플로를 MCP 클라이언트를 위한 도구로 사용하게 해줍니다. 예제를 통해 그 기능을 살펴보겠습니다.
작동 방식
MCP 클라이언트가 트리거 URL에 요청을 보내면, n8n은:
- 요청을 수신합니다.
- 페이로드(예: JSON 데이터)를 파싱합니다.
- 입력에 따라 연결된 노드를 실행합니다.
- 클라이언트에 응답을 반환합니다.
이 과정은 AI 모델이 n8n의 자동화 기능을 활용할 수 있게 합니다.
예제: 이메일 보내기
MCP 요청을 통해 이메일을 보내는 워크플로를 생성합니다:
- MCP 서버 트리거 노드 추가하기: 위와 같이 구성합니다.
- 이메일 노드 추가하기: “이메일 보내기” 노드(예: SMTP 또는 Gmail)를 사용합니다.
- 노드 연결하기: 트리거를 이메일 노드에 연결합니다.
- 매개변수 설정하기: 트리거의 입력(예:
to,subject)을 이메일 노드에 매핑합니다.
다음으로 테스트합니다:
curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -H "Content-Type: application/json" -d '{"to": "user@example.com", "subject": "테스트", "text": "n8n에서 인사드립니다!"}'
워크플로가 이메일을 보내며 MCP 기반 자동화를 보여줍니다.
예제: API 데이터 가져오기
API에서 데이터를 가져오는 워크플로를 구축합니다:
- MCP 서버 트리거 노드 추가하기: 엔드포인트를 설정합니다.
- HTTP 요청 노드 추가하기: API를 요청하도록 구성합니다(예:
https://api.example.com/data). - 연결 및 매핑: 트리거 입력(예: 쿼리 매개변수)을 HTTP 노드에 전달합니다.
- 데이터 반환하기: 응답을 포맷하기 위해 “설정” 노드를 사용합니다.
테스트는 다음과 같이 진행합니다:
curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -d '{"query": "test"}'
워크플로가 API 데이터를 가져오고 반환하여 실시간 통합을 보여줍니다.
결론
n8n을 MCP 서버와 함께 사용하면 자동화와 AI 사이의 강력한 시너지를 열 수 있습니다. 이 가이드는 설정, 구성 및 최적화 방법을 보여주었습니다. n8n 설치에서 MCP 서버 트리거 노드를 활용하는 것까지, 이제 지능형 워크플로를 구축할 수 있는 도구를 갖추게 되었습니다. API가 모든 것을 연결하고 Apidog가 원활한 작동을 보장합니다.
작은 규모로 시작하여 간단한 워크플로를 테스트한 다음, 필요가 커짐에 따라 확장하세요. 지원 자동화, 데이터 처리 또는 AI 애플리케이션 강화 등 가능성은 무궁무진합니다. 뛰어들어 탐색하고 n8n과 MCP 서버가 당신의 기술 프로젝트를 변화시키는 것을 경험해 보세요.