제가 직접선 확인해본 결과로는, 업무 자동화를 고민하는 분들이 복잡한 설치 과정과 비용으로 인해 진입이 어려운 경우가 많습니다. 하지만 더 이상 걱정하지 마세요! 아래를 읽어보시면, Docker를 통해 n8n과 MCP를 설치하여 AI의 도움으로 업무 효율성을 극대화할 수 있는 방법을 상세히 알아보실 수 있습니다.
n8n과 MCP의 매력: 업무 자동화의 핵심
n8n과 MCP는 여러분의 비즈니스과정을 혁신적으로 변화시킬 도구들입니다. n8n은 오픈 소스 워크플로우 자동화 플랫폼으로, 다양한 애플리케이션과 서비스들을 연결하여 간단하게 자동화된 작업을 구성할 수 있게 해줍니다. MCP(Multi-Tool Co-Pilot)는 AI 에이전트가 여러 도구를 활용하여 복잡한 작업들을 자동으로 수행할 수 있도록 도와주는 시스템이에요.
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n8n의 강력한 기능
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직관적인 인터페이스: n8n은 노드(Node) 기반의 인터페이스를 제공하여 코딩 지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있어요.
- 비용 효율성: 유료 서비스와 달리 n8n은 로컬에서 무료로 사용할 수 있어, 비용 절감에 큰 도움이 됩니다.
2. MCP의 유용성
- 다양한 도구 활용: AI 에이전트는 웹 크롤링, 데이터 분석 등 여러 도구를 조합하여 상황에 맞는 작업을 수행할 수 있어요.
- 자동화의 유연성: 필요에 따라 워크플로우를 자유롭게 조정할 수 있다는 장점이 있어요.
3. 설치를 위한 미리 준비할 사항들
설치 전 몇 가지 준비물이 필요합니다.
- Docker Desktop 설치: Windows, macOS, Linux 운영체제에 맞는 Docker Desktop을 다운로드하고 설치해야 해요.
- 시스템 리소스 확보: 최소 4GB의 RAM과 10GB의 여유 디스크 공간이 필요합니다.
- 안정적인 인터넷 연결: Docker 이미지를 다운로드하고 API 연결을 위해 필요합니다.
모든 준비가 마무리되었다면 이제 설치 과정을 시작해보겠습니다!
Docker를 통한 n8n 설치 방법
Docker를 통해 n8n을 설치하는 과정은 매우 간단해요. 복잡한 환경 설정 없이도 몇 단계만 따라하면 쉽게 설치할 수 있습니다.
- Docker Desktop 실행: 설치한 Docker Desktop을 실행하여 정상적으로 작동하는지 확인합니다.
- n8n 이미지 다운로드: Docker Desktop에서 “n8n”을 검색해 공식 이미지를 다운로드합니다.
- n8n 컨테이너 생성 및 실행:
- 컨테이너 이름 설정: 사용하기 쉬운 이름(예: my-n8n)을 예약합니다.
- 포트 매핑 설정: 호스트와 컨테이너 포트를 5678로 설정합니다.
- 환경 변수 추가: n8n이 정상 작동할 수 있도록 다양한 환경 변수를 설정합니다.
n8n 접속 후 웹 브라우저에서 http://localhost:5678로 접근하면 인터페이스에 손쉽게 접속할 수 있습니다.
MCP 서버 설정하기: AI 에이전트의 힘을 실현하다
n8n을 설치한 후 다음 단계는 MCP 서버를 설정하는 것입니다. MCP는 AI 에이전트가 다양한 도구를 활용할 수 있도록 합니다.
- n8n 커뮤니티 노드 설치:
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설정에서 “Install from npm”에
n8n-nodes-mcp를 입력하고 설치합니다. -
워크플로우 생성:
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n8n 대시보드에서 “신규 워크플로우”를 클릭하고 이름을 설정합니다.
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MCP 노드 확인하기:
- 추가된 노드를 통해 MCP가 제대로 설치되었는지 확인합니다.
여기까지 설정이 완료되면 MCP를 활용한 여러 작업을 시도할 수 있습니다.
MCP 도구 설정하기
MCP에서 사용할 수 있는 주요 도구인 Fir Craw MCP와 Brave Search MCP를 설정해봅시다.
- Fir Craw MCP 설정:
- 웹사이트 정보를 수집하기 위해 AI 에이전트를 생성합니다.
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MCP 서버 URL과 인증 정보를 추가하여 설정을 완료합니다.
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Brave Search MCP 설정:
- 웹 검색 기능을 제공하는 Brave Search를 설정합니다.
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각 도구에 이름을 부여하여 AI 에이전트가 도구를 쉽게 인지할 수 있게 합니다.
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도구 목록 설정:
- 현재 사용 가능한 모든 도구 목록을 자동으로 가져오는 코드를 입력하여 관리합니다.
n8n과 MCP 활용 사례
설정이 완료된 후 실제 사용 사례 몇 가지를 살펴볼까요?
- 챗봇 기능 테스트: AI 에이전트에게 도구 목록을 요청하면, 사용 가능한 도구가 출력됩니다.
- 웹 크롤링 테스트: “aiworkshop.com에게 정보를 수집해주세요”라고 요청하면 AI가 자동으로 정보를 크롤링합니다.
- 웹 검색 테스트: “샌프란시스코의 최고의 스시 레스토랑이 어디인가요?”라고 질문하면 검색 결과를 제공받을 수 있습니다.
이 모든 과정이 로컬 Docker에서 실행되어 외부 서버에 의존하지 않나요? 이는 데이터 보안과 비용의 측면에서 매우 유리하답니다.
추천하는 다음 단계로는 다양한 MCP 도구 탐색이나 자동화 워크플로우를 구성하는 것이 있어요. 이러한 활동을 통해 AI 자동화의 세계가 얼마나 넓은지 경험해보시면 좋겠어요.
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