n8n과 MCP를 활용한 AI 에이전트 강화: 개발자 가이드

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소개

이 문서는 n8n과 MCP로 AI 에이전트를 강화하는 방법: 개발자 가이드라는 책의 부록으로 , 여기에 제시된 개념을 확장하여 전체 구현 단계, 고급 워크플로, 수익 창출 전략을 설명합니다.

AI 에이전트의 등장은 기술 접근 ​​방식에 혁명을 일으키고 있으며, 다양한 애플리케이션 전반에 걸쳐 효율성과 혁신을 향상시키고 있습니다. 고객 서비스부터 콘텐츠 제작에 이르기까지 이러한 자율 시스템은 프로세스를 간소화하고 워크플로우를 혁신하고 있습니다. 하지만 이러한 정교한 에이전트를 필요한 도구와 데이터 소스로 관리하고 통합하는 것은 복잡한 과제가 될 수 있습니다. 바로 이 지점에서 n8n과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 AI 에이전트 워크플로우 자동화를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다.

AI 에이전트를 자동화하는 이유는 무엇입니까?

AI 생태계가 더욱 복잡해짐에 따라 표준화되고 자동화된 접근 방식의 필요성이 더욱 중요해졌습니다. 구조화된 자동화는 확장성, 유지 관리 용이성, 그리고 최적의 성능을 보장하여 현대 AI 시스템의 복잡성을 해결합니다. n8n과 같은 플랫폼은 이러한 복잡한 프로세스를 간소화하는 데 필수적인 도구로 부상했습니다.

n8n: 워크플로 자동화의 강자

n8n은 개발자가 복잡한 자동화 워크플로를 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 오픈소스 플랫폼입니다. 시각적 인터페이스와 노드 기반 시스템을 통해 광범위한 코딩 지식 없이도 400개 이상의 애플리케이션과 서비스를 연결할 수 있습니다. n8n의 유연성과 확장성은 다양한 디지털 도구, 특히 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)을 활용하는 도구와 AI 에이전트를 통합하는 데 이상적입니다.

MCP: AI 통합 표준화

Anthropic에서 2024년 말 도입한 모델 컨텍스트 프로토콜( MCP )은 AI 애플리케이션이 외부 세계와 연결되는 방식을 표준화합니다. MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 사용하며, AI 애플리케이션(호스트)은 MCP 클라이언트를 통해 외부 MCP 서버와 통신하여 다음과 같은 리소스에 액세스합니다.

• 도구: 대규모 언어 모델(LLM)이 사용할 수 있는 기능입니다.
• 리소스: LLM이 접근할 수 있는 데이터 소스.
• 프롬프트: 최적화된 상호작용을 위한 미리 정의된 템플릿입니다.

MCP는 통합 API를 제공하여 AI 기반 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화하고, 다양한 AI 모델과 도구 간의 상호 운용성을 강화합니다.

n8n과 MCP 통합: 실용적인 접근 방식

이 가이드는 AI 에이전트 자동화를 위한 n8n과 MCP의 시너지 효과를 심층적으로 다룹니다. 기술적 세부 사항, 실제 구현 및 지역적 특수성을 다루며, 기술 전문가에게 귀중한 통찰력을 제공합니다. 주요 영역은 다음과 같습니다.

• 현재 MCP 표준 분석.
• n8n을 MCP와 통합하기 위한 도구 및 방법론.
• 실용적인 템플릿과 코드 예시.
• 실제 사용 사례.
• 미국, 중국, 대만의 지역적 발전.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 자세한 설명

Anthropic에서 도입한 MCP는 AI 애플리케이션과 외부 시스템의 통합을 통합하도록 설계된 개방형 표준입니다. MCP 사양은 GitHub에서 활발하게 관리되고 있으며, 최근 업데이트는 보안, 확장성 및 사용성 향상에 중점을 두고 있습니다.

MCP 아키텍처

MCP 사양은 다음 구성 요소를 포함하는 클라이언트-서버 아키텍처를 설명합니다.

• 호스트: AI 애플리케이션
• 클라이언트: 호스트 내부
• 서버: 기능을 노출하는 외부 프로그램

기본 프로토콜은 통신 메커니즘, 권한 부여, 수명 주기 관리 및 유틸리티를 정의합니다. 서버 기능에는 프롬프트, 리소스 및 도구가 포함되고, 클라이언트 기능에는 루트 및 샘플링이 포함됩니다. 공식 MCP 사양은 온라인에서 확인할 수 있습니다.

MCP 생태계 및 지역적 관련성

MCP 생태계가 확장되고 있으며, 공개 및 커뮤니티 기여 MCP 서버의 수가 증가하고 있습니다. glama.ai와 같은 플랫폼과 큐레이션된 목록은 이러한 서버를 찾는 데 유용한 리소스를 제공합니다.

• 미국: 활발하게 개발된 MCP 서버로는 AWS MCP 서버와 GitHub MCP 서버가 있습니다.
• 중국: Pulse CN MCP 서버는 중국 인터넷 플랫폼의 실시간 트렌드 콘텐츠를 제공하고, HeFeng Weather MCP 서버는 중국의 날씨 예보 데이터를 제공합니다.
• 대만: mcp-server-shioaji는 대만 금융 시장을 위한 Shioaji 거래 API에 대한 액세스를 제공합니다.

이렇게 성장하는 생태계는 개발자에게 AI 애플리케이션을 위한 다양한 사전 구축 통합을 제공합니다.

오픈 소스 MCP 구현

개발자는 활발하게 유지 관리되는 MCP 서버 오픈소스 구현을 이용할 수 있습니다. 공식 Model Context Protocol GitHub 저장소에는 다양한 프로그래밍 언어로 구현된 서버들이 저장되어 있으며, MCP 개발팀은 TypeScript 및 Python SDK를 제공합니다. 커뮤니티 주도 목록에도 다양한 오픈소스 서버가 정리되어 있습니다.

• 미국: 대표적인 오픈소스 구현으로는 AWS MCP 서버와 GitHub MCP 서버가 있습니다.
• 중국: Pulse CN MCP 서버는 대표적인 예입니다.
• 대만: mcp-server-shioaji는 대만 금융 시장 데이터에 접근하기 위한 오픈 소스 솔루션을 제공합니다.

이러한 리소스는 개발자의 진입 장벽을 낮추고 MCP 생태계 내에서 혁신과 협업을 촉진합니다.

n8n과 MCP 통합: 도구 및 워크플로

n8n을 MCP 서버와 통합하는 주요 도구는 Nerding.io에서 개발한 n8n-nodes-mcp-client입니다. 이 노드를 통해 n8n 워크플로는 MCP 서버에 연결하고, 리소스에 액세스하고, 도구를 실행하고, 프롬프트를 사용할 수 있습니다. STDIO와 SSE(Server-Sent Events)를 모두 지원하여 유연한 통신을 지원합니다. 이 노드는 n8n 1.0.0 이상 및 MCP 프로토콜 1.0.0 이상과 호환됩니다.

n8n-nodes-mcp-client 설치

셀프 호스팅 n8n 인스턴스 사용자는 설정 메뉴에서 '커뮤니티 노드'를 선택하고 "n8n-nodes-mcp"를 검색하여 노드를 설치할 수 있습니다. 설명서와 사용 예는 npm 페이지와 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다. 다른 노드도 있지만, Nerding.io 버전이 더 활발하게 지원되고 기능이 풍부합니다.

실용적인 n8n 및 MCP 통합

다양한 자동화 작업을 위한 n8n과 MCP 통합을 보여주는 수많은 예제와 튜토리얼이 제공됩니다. n8n 워크플로 내에서 MCP 서버와 기본적인 상호 작용에 대한 가이드를 제공하는 자료도 있습니다.

• 미국 시장: 예로는 n8n 내에서 웹 검색을 위해 Brave Search MCP 서버를 사용하는 것이 있습니다.
• 일반 목적 워크플로: AI 기반 연구 지원 및 자동화된 블로그 콘텐츠 생성.
• 대만: 대만 특정 서비스에 대한 직접적인 MCP 통합 사례는 발견되지 않았지만, 대만 은행업과 같은 서비스에 대한 잠재적인 적용 사례는 존재합니다.

이러한 사례는 웹 상호작용 및 AI 기반 도우미 생성과 같은 작업에 n8n과 MCP를 통합하는 것이 얼마나 광범위하게 적용될 수 있는지를 보여줍니다.

템플릿, 코드 및 실제 사용 사례

n8n을 MCP와 함께 사용하도록 구성하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 기성 템플릿이 있습니다. 셀프 호스팅 n8n에 최적화된 docker-compose.yml 파일과 셀프 호스팅 AI 스타터 키트는 기본 설정을 제공합니다. 이러한 템플릿은 n8n MCP 노드 구성을 위한 환경 변수를 사용하여 사용자 정의할 수 있습니다.

MCP 서버 템플릿

오픈소스 MCP 서버 템플릿도 사용할 수 있습니다.

• TypeScript의 MCP 서버 템플릿은 사용자 정의 서버를 구축하기 위한 기반을 제공합니다.
• Base MCP Server 템플릿은 AI 애플리케이션을 위한 온체인 도구를 생성하도록 설계되었습니다.
• glama.ai와 GitHub 같은 커뮤니티 중심 플랫폼은 다양한 오픈소스 MCP 서버 구현을 호스팅합니다.
• n8n의 워크플로 템플릿 라이브러리에는 자동화 워크플로 내에서 MCP를 사용하는 예가 포함되어 있습니다.

이러한 템플릿은 AI 에이전트를 구축하고 통합하기 위한 초기 설정 프로세스를 간소화합니다.

코드 예제 및 스니펫

코드 예제는 MCP 서버와 프로그래밍 방식으로 상호 작용하는 개발자에게 매우 중요합니다.

• 공식 MCP Python SDK는 클라이언트 인스턴스를 생성하고 서버와 통신하는 방법에 대한 예를 제공합니다.
• mcp-http-client-example은 Server-Sent Events를 통해 HTTP를 사용하여 MCP 서버에 연결하는 방법을 보여줍니다.
• Pydantic AI 라이브러리는 안전한 환경에서 Python 코드를 실행하기 위해 MCP Run Python을 사용하는 예를 제공합니다.
• 공식 MCP TypeScript SDK는 클라이언트를 생성하고 도구를 호출하기 위한 코드 조각을 제공합니다.
• n8n-nodes-mcp 노드는 n8n 워크플로 내에서 MCP 서버와 상호 작용하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
• 개발자는 n8n 내의 코드 노드를 사용하여 MCP 서버와의 맞춤형 상호작용을 구현할 수 있습니다.
• MCP 클라이언트 노드를 구성하려면 MCP 서버 명령이나 URL을 지정하는 것과 함께 필요한 환경 변수나 인증 헤더를 지정해야 합니다.

이러한 리소스는 MCP를 AI 에이전트 워크플로에 통합하는 데 필요한 실질적인 지침을 제공합니다.

실제 사용 사례 및 지역 응용 프로그램

포괄적인 사례 연구가 아직 진행 중이지만, n8n과 MCP 통합 의 잠재적 응용 분야는 다양한 산업 분야에서 탐색되고 있습니다.

• 이러한 기술의 적용 사례로는 고객 지원 자동화, 공급망 최적화, 재정적 의사결정 강화, 약물 발견 가속화 등이 있습니다.
• n8n 워크플로는 웹 관련 자동화를 위해 Brave Search 및 Firecrawl과 같은 서비스와의 통합을 보여줍니다.
• 중국 인터넷 플랫폼과 대만 금융 시장을 위한 지역별 MCP 서버는 이러한 지역에서 실제 프로젝트를 수행할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
• 대만 은행의 경우와 마찬가지로 기존의 n8n 워크플로는 향후 MCP 통합을 통해 기능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

n8n과 MCP 를 결합하면 다양한 산업과 지역에서 강력하고 자동화된 AI 에이전트 워크플로를 만드는 데 큰 도움이 될 것입니다.

구현을 위한 템플릿 및 코드 예제

다음 템플릿과 코드 예제는 n8n과 MCP를 통합하는 데 사용할 수 있습니다 .

1. PostgreSQL을 사용하는 n8n에 최적화된 docker-compose.yml: 이 템플릿은 데이터 저장을 위해 PostgreSQL을 사용하는 n8n을 셀프 호스팅하는 데 사용됩니다.
2. 셀프 호스팅 AI 스타터 키트: 이 키트는 로컬 AI 기반 워크플로 개발 및 테스트를 위해 n8n을 Ollama 및 LangChain과 같은 AI 도구와 통합합니다.
3. MCP 서버 템플릿:

• TypeScript MCP 서버 템플릿: 도구 등록 및 STDIO/SSE 전송 모드로 서버를 초기화합니다.
• Python MCP 서버 템플릿: 가벼운 환경과 Python 중심 배포를 위한 Flask와 Pydantic을 사용한 최소한의 설정입니다.
• 추가 템플릿은 GitHub 및 커뮤니티 주도 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.
• n8n-mcp-server: 셀프 호스팅 n8n 인스턴스의 워크플로와 실행을 공개하도록 설계된 완벽한 기능을 갖춘 MCP 서버입니다.
• 보안 통신을 위해서는 N8N_API_URL 및 N8N_API_KEY와 같은 환경 변수가 필요합니다.
• n8n-nodes-mcp: n8n에 MCP 클라이언트 기능을 추가하는 커뮤니티 유지 확장 기능으로, 워크플로가 MCP 서버와 상호 작용할 수 있도록 합니다.

공식 MCP 서버 템플릿:

• TypeScript 구현은 SSE 및 STDIO 전송을 지원하는 모듈식 코드베이스를 제공합니다.
• Flask와 Pydantic을 사용한 Python 기반 템플릿은 빠른 프로토타입 제작에 적합합니다.

템플릿 기반 워크플로:

• n8n.io 워크플로 라이브러리는 MCP 기반 추론 에이전트를 Brave Search 및 OpenAI와 같은 도구와 통합하는 예를 제공합니다.
• GPT-4o와 MCP Brave Search를 활용한 웹 검색 챗봇은 모델 프롬프팅, 도구 실행, API 체이닝을 통합하는 방법을 보여줍니다.
• AI 기반 연구 지원자는 여러 n8n 노드를 조정하여 기술적 답변을 검색합니다.

이러한 템플릿과 워크플로는 n8n을 사용하여 AI 에이전트의 운영화를 용이하게 합니다.

지역 분석: 미국, 중국, 대만

AI 에이전트 자동화 의 도입과 개발은 지역마다 다릅니다.

• 미국: 고객 서비스, 영업, IT, 재무, HR을 위한 정교한 AI 플랫폼의 기업 도입 및 개발에 중점을 두고 있습니다. 주요 AI 프레임워크로는 TensorFlow와 PyTorch가 있으며, 강력한 클라우드 기반 AI 서비스와 활발한 기술 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 과제로는 알고리즘 편향 해결, 데이터 프라이버시 보장, AI와 기존 시스템 통합 등이 있습니다. 혁신에는 Salesforce Agentforce와 Microsoft Copilot Studio와 같은 AI 에이전트 플랫폼이 포함되며, 인간과 AI의 협업 및 책임감 있는 AI 구현을 강조합니다.
• 대만: 대만은 반도체 제조 및 정보통신기술(ICT) 분야의 강점을 활용하여 숙련된 AI 인력 양성, AI 칩 기술 발전, 그리고 현지화된 대규모 언어 모델 개발에 집중하고 있습니다. 대만 정부는 AI 개발을 지원하고 있으며, 기술 커뮤니티는 지속적으로 성장하고 있습니다. AI 관련 전담 법률 부재, 데이터 보안 확보, 그리고 중소기업의 AI 도입 촉진 등의 과제가 있습니다. 혁신에는 고급 AI 칩 개발, 그리고 중국어 번체 및 현지 문화에 맞춘 대규모 언어 모델 구축 등이 포함됩니다.

추가 자료 및 미래 동향

개발자는 다음 리소스를 통해 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

• n8n 공식 문서
• 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 공식 사양
• 공식 TypeScript SDK
• 공식 Python SDK
• TensorFlow 공식 문서
• PyTorch 공식 문서
• Google Cloud Document AI 문서
• 인텔 AI 프레임워크 문서
• n8n 커뮤니티 포럼
• n8n 디스코드 서버
• n8n 서브레딧
• MCP 서브레딧
• 커서 포럼
• Reddit 및 Stack Overflow와 같은 더 광범위한 AI 포럼 및 플랫폼
• 중국 및 대만의 지역별 개발자 커뮤니티

n8n 과 MCP 생태계는 역동적이며 끊임없이 진화하고 있습니다. MCP 서버 구현의 수가 증가하고 있으며, MCP 서버를 검색하고 공유하기 위한 플랫폼이 등장하고 있습니다. n8n은 또한 AI 관련 통합에 더욱 집중하고 있습니다. 향후 추세에는 더욱 자율적인 AI 에이전트 개발, 다중 에이전트 시스템 확산, 그리고 Web3 및 IoT와 같은 기술과의 더욱 긴밀한 통합이 포함됩니다.

빠른 시작 워크플로: 5분 만에 첫 번째 MCP 통합 배포

먼저, 지금 당장 테스트할 수 있는 실제적인 예를 들어보겠습니다. MCP 서버에 연결하여 실제 도구를 트리거하는 최소한의 n8n 워크플로입니다.

시나리오: Brave Search MCP 서버에 쿼리를 보내고 n8n.jsonCopiarEdit 내부의 AI 에이전트에 최상위 결과를 반환하려고 합니다.

{
  "nodes": ["nodes": [
    {
      "parameters": {
        "functionCode": "return [{ keyword: 'n8n MCP integration' }];"
      },
      "name": "Set Keyword",
      "type": "n8n-nodes-base.function",
      "typeVersion": 1,
      "position": [250, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "url": "http://localhost:3000/tools/brave-search",
        "method": "POST",
        "jsonParameters": true,
        "options": {},
        "bodyParametersJson": "{\"query\": \"={{$json[\"keyword\"]}}\"}"
      },
      "name": "MCP Brave Tool",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "typeVersion": 1,
      "position": [450, 300]
    }
  ],
  "connections": {
    "Set Keyword": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "MCP Brave Tool",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

사용 방법:

• 이 워크플로를 n8n 인스턴스로 가져옵니다.
• MCP 서버 URL을 사용자 고유의 URL로 바꾸세요(예: http://localhost:8000).
• 통합을 테스트하려면 수동으로 트리거하세요.

이 작은 블록은 MCP를 통해 외부 도구를 AI 에이전트에 연결하는 것이 얼마나 간단하고 강력한지 보여줍니다.

더 자세히 알고 싶으신가요?
이 책에는 단계별 튜토리얼, 다이어그램, 보너스 템플릿을 통해 이 글의 모든 내용이 자세히 설명되어 있습니다.

n8n과 MCP를 활용한 AI 에이전트 강화: 개발자 가이드

실제 AI 에이전트를 구축하고 확장하는 데 진지하다면 이 분야 가이드가 도움이 될 것입니다.

결론

n8n과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 통합은 AI 에이전트 자동화에 있어 중요한 진전입니다. 이러한 결합은 AI 기반 솔루션 구축을 위한 유연하고 상호 운용 가능한 프레임워크를 제공합니다. MCP는 성장하는 커뮤니티와 증가하는 오픈소스 서버 구현의 이점을 누리고 있습니다. n8n-nodes-mcp-client는 n8n과 MCP 간의 원활한 상호 작용을 지원합니다.

 

실용적인 예제, 튜토리얼, 템플릿은 개발자의 진입 장벽을 낮춰줍니다. AI 에이전트 자동화의 지역별 도입은 각기 다른 특징을 가지고 있는데, 미국은 기업 도입에, 중국은 자율 AI 에이전트에, 대만은 인재 개발 및 윤리적 고려 사항에 중점을 두고 있습니다.

 

각 지역은 n8n과 MCP 통합을 통해 AI 에이전트 자동화에 대한 고유한 과제와 기회를 제시합니다.

MCP를 막 시작했든 이미 고급 AI 기반 시스템을 구축하고 있든, 그 잠재력은 엄청납니다.