MCP 서버와 함께 n8n을 사용하는 방법

최근 AI 기반 자동화의 급증으로 더욱 역동적이고 상황 인식적인 워크플로에 대한 필요성이 대두되었습니다. 오픈소스 워크플로 자동화 도구인 n8n은 광범위한 코딩 전문 지식 없이도 복잡한 프로세스를 조율할 수 있는 강력한 플랫폼으로 부상했습니다. 한편, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 외부 서비스와 상호 작용하는 방식을 표준화하여 도구를 검색하고 일관된 방식으로 작업을 실행할 수 있도록 합니다. n8n을 MCP 서버와 통합함으로써 조직은 새로운 수준의 유연성을 확보하여 AI 에이전트가 n8n 워크플로를 도구로 호출하고, 반대로 n8n이 워크플로 내에서 MCP 호환 서비스를 직접 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 양방향 기능은 n8n을 AI 기반 작업의 생산자이자 소비자로 자리매김하여 엔드 투 엔드 자동화를 간소화하고 맞춤형 통합 코드의 필요성을 줄입니다.

n8n이란 무엇인가요?

n8n은 노드 기반의 공정 코드 라이선싱 모델을 특징으로 하는 워크플로 자동화 플랫폼으로, 사용자가 이벤트 또는 일정에 따라 트리거되는 일련의 작업(노드)을 구축할 수 있도록 지원합니다. HTTP 요청 및 데이터베이스부터 메시징 플랫폼 및 클라우드 서비스에 이르기까지 다양한 통합을 기본적으로 지원합니다. 제한적인 "블랙박스" 자동화 도구와 달리, n8n은 개발자에게 워크플로에 대한 완전한 제어권을 제공하며, 커뮤니티 노드 또는 사용자 지정 코드를 통해 자체 호스팅 및 기능 확장 기능을 제공합니다.

n8n

MCP란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델과 에이전트가 외부 도구 및 데이터 소스를 검색, 액세스 및 조정하는 방식을 정의하는 새로운 표준입니다. MCP는 통일된 API 표면과 메타데이터 스키마를 제공하여 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 에이전트와 실행 가능한 기능을 제공하는 서비스 간의 원활한 상호 운용성을 지원합니다. MCP 서버는 도구 정의와 프롬프트 템플릿을 게시하는 반면, AI 에이전트에 내장된 MCP 클라이언트는 컨텍스트 프롬프트를 기반으로 이러한 도구를 요청하고 실행할 수 있습니다.

최근 업데이트로 인해 이 통합이 필수적이 된 이유는 무엇입니까?

2025년 8월과 XNUMX월 사이에 nXNUMXn 팀은 공식적으로 두 가지 핵심 노드를 도입했습니다. MCP 클라이언트 도구 그리고 MCP 서버 트리거MCP 클라이언트 도구 노드를 사용하면 n8n 워크플로가 외부 MCP 서버를 마치 네이티브 노드처럼 호출할 수 있으므로 단일 인터페이스에서 AI 기반 기능을 사용할 수 있습니다. 반대로, MCP 서버 트리거 노드는 n8n 워크플로를 MCP 서버로 전환하여 외부 AI 에이전트가 워크플로 작업을 직접 호출할 수 있도록 합니다. 이러한 발전을 통해 n8n은 AI 워크플로 자동화의 선두에 서게 되었으며, 복잡성을 줄이고 지능형 자동화 파이프라인의 신속한 개발을 가능하게 합니다.

MCP 서버에 n8n을 설치하고 구성하려면 어떻게 해야 하나요?

MCP 통합을 시작하기 전에 제대로 작동하는 n8n 인스턴스가 필요합니다. 로컬 머신에 n8n을 직접 호스팅하거나 원클릭 설치 프로그램, Docker 컨테이너 또는 관리형 서비스를 사용하여 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

사전 조건

Node.js를: 버전 18.17.0, 20.x 또는 22.x가 권장됩니다. n8n은 현재 Node.js 23.x를 지원하지 않습니다.
힘내 및 npm/yarn: n8n 및 커뮤니티 노드를 설치합니다.
도커 (선택 사항): 컨테이너화된 배포가 간편합니다.
호스팅 환경: MCP 트래픽에 대한 HTTP 엔드포인트를 노출할 수 있는 로컬 머신, VPS 또는 Zeabur와 같은 클라우드 서비스.

설치 단계

노드 버전 관리자(NVM) 설치

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash 
source ~/.nvm/nvm.sh 
nvm install 18.17.0 
nvm use 18.17.0

이를 통해 n8n이 지원하는 Node.js 버전과의 호환성이 보장됩니다.

n8n을 글로벌하게 설치하세요

 npm install -g n8n

설치 후 호출 n8n 웹 인터페이스를 시작하려면 http://localhost:5678 .

여러분의 계정을 만들어보세요
처음 실행하면 n8n에서 계정 생성을 요청합니다. 이메일 주소와 비밀번호를 입력하세요. 무료 커뮤니티 에디션에는 신용카드가 필요하지 않습니다.

MCP 커뮤니티 노드 설치(클라이언트 선택 사항)
n8n 설정의 "커뮤니티 노드"에서 검색하여 설치하세요. n8n-노드-mcp이 플러그인은 n8n 버전에 기본 노드가 없는 경우 향상된 MCP 클라이언트 기능을 제공합니다.

n8n에서 MCP 서버 트리거 노드를 어떻게 설정하나요?

n8n을 MCP 서버로 전환하면 외부 AI 에이전트가 워크플로를 호출 가능한 도구로 처리할 수 있습니다. 다음 단계를 따르세요.

MCP 서버 트리거 노드 추가

새로운 워크플로우 만들기
n8n 편집기에서 "새 워크플로"를 클릭합니다.
노드 추가
에 대한 검색 MCP 서버 트리거 노드 패널에서 작업 공간으로 드래그합니다.
활성화 설정
구성 후 워크플로를 "활성"으로 전환합니다. MCP 서버 트리거 노드는 일반적으로 고유한 엔드포인트를 생성합니다. /mcp/<randomId>.

트리거 구성

MCP URL 경로: 기본값을 수락하거나 사용자 정의 경로를 지정하세요(예: /mcp/ai-tools).
인증: 초기 테스트의 경우 "없음"을 선택하고, 프로덕션의 경우 API 키, OAuth 또는 JWT 검증을 구성하여 엔드포인트를 보호합니다.
입력 스키마: 예상되는 JSON 페이로드 키 정의(예: tool, params). n8n은 들어오는 JSON을 구문 분석하고 필드를 후속 노드에 자동으로 매핑합니다.

일단 구성되면 엔드포인트에 대한 모든 HTTP POST(예: http://your-domain.com/mcp/abc123) 워크플로를 트리거하여 AI 에이전트가 노출된 도구를 호출할 수 있도록 합니다.

n8n에서 MCP 클라이언트 도구를 어떻게 구성할 수 있나요?

서버 트리거는 n8n을 도구 공급자로 노출하는 반면, MCP 클라이언트 도구 노드를 통해 n8n은 워크플로 내에서 외부 MCP 서비스를 사용할 수 있습니다.

커뮤니티 노드 설치

설치하지 않은 경우 n8n-노드-mcp 이전에는 다음 단계를 따르세요.

설정 → 커뮤니티 노드 열기
새 노드 설치: 검색하다 n8n-nodes-mcp "설치"를 클릭하세요.
n8n을 다시 시작하세요 새로운 노드를 로드합니다.

MCP 클라이언트 도구 설정

MCP 클라이언트 도구 노드 추가
워크플로에서 다음을 검색하세요. MCP 클라이언트 도구 추가합니다.
연결 구성

서버 URL: MCP 서버의 종단점을 입력합니다(예: 자체 n8n MCP 트리거 URL 또는 타사 서비스).
도구 이름: 서버에서 게시한 도구 식별자를 지정합니다(예: sendEmail, fetchData).
파라미터: 이전 노드 또는 워크플로 변수의 입력 필드를 매핑합니다.

응답 처리
MCP 클라이언트 도구 노드는 구조화된 JSON 출력을 반환하는데, 이를 "설정"이나 "HTTP 응답"과 같은 후속 노드에 전달하여 포맷팅이나 추가 처리를 할 수 있습니다.

n8n에서 MCP 서버를 테스트하고 검증하려면 어떻게 해야 하나요?

검증은 MCP 엔드포인트와 클라이언트 통합이 다양한 시나리오에서 안정적으로 작동하는지 확인하는 데 중요합니다.

테스트 요청 보내기

다음과 같은 도구를 사용하십시오. 컬 or 우편 집배원 샘플 페이로드를 보내려면:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"tool": "exampleTool", "params": {"message": "Hello, world!"}}'

성공적인 응답은 n8n이 요청을 구문 분석하고 워크플로를 실행했으며 예상한 결과를 반환했음을 나타냅니다.

일반적인 문제 디버깅

잘못된 JSON: 페이로드가 제대로 구성되었는지 확인하세요. n8n은 잘못된 형식의 입력을 400 오류와 함께 거부합니다.
인증 실패: API 키나 OAuth를 사용하는 경우 헤더와 토큰이 올바르게 구성되었는지 확인하세요.
워크플로 오류: n8n 실행 로그를 사용하여 노드 실행 데이터와 오류 메시지를 검사합니다.
네트워크 연결: 방화벽 규칙과 DNS 설정에 주의하면서 클라이언트 환경에서 n8n 인스턴스에 접속할 수 있는지 확인하세요.

MCP 서버를 사용한 n8n의 사용 사례는 무엇입니까?

n8n을 MCP와 통합하면 여러 도메인에서 다양한 자동화 시나리오가 가능해집니다. 다음은 몇 가지 설명적인 예입니다.

이메일 워크플로 자동화

AI 에이전트가 필요에 따라 사용자 정의 가능한 이메일을 보내도록 하려는 경우를 가정해 보겠습니다.

MCP 서버 트리거: 라는 이름의 도구를 노출합니다. sendEmail.
이메일 노드: 트리거를 n8n의 "이메일 보내기" 노드(SMTP, Gmail 등)에 연결합니다.
매개변수 매핑: 지도 to, subject, body MCP 페이로드에서 이메일 노드의 필드까지.

AI 에이전트는 단순히 호출합니다. sendEmail MCP를 통한 도구를 사용하면 에이전트 자체에서 SMTP 세부 정보를 관리할 필요가 없습니다.

API 데이터 가져오기 및 변환

AI 에이전트가 타사 API를 쿼리하고 처리할 수 있도록 하려면 다음을 수행합니다.

MCP 서버 트리거: 도구 이름 fetchData.
HTTP 요청 노드: 외부 API를 호출하도록 구성됨(예:https://api.cometapi.com/v1/chat/completions).
노드 설정: API 응답을 형식화하고 필터링합니다.
반품: 구조화된 JSON을 클라이언트로 전송합니다.

AI 에이전트는 페이지 매김, 인증 또는 속도 제한을 처리하지 않고 특정 데이터 세트를 요청할 수 있습니다.

음성 AI 에이전트 구축

음성 지원 도우미는 n8n을 백엔드로 활용할 수 있습니다.

MCP 서버 트리거 다음과 같은 도구를 노출합니다. createTask or checkCalendar.
음성 엔진은 음성 명령을 MCP 요청으로 변환합니다(예: "내일 오후 3시에 회의를 생성하세요").
n8n 워크플로는 Google 캘린더, 데이터베이스 또는 사용자 정의 기능과 상호 작용한 다음 에이전트에게 확인을 반환합니다.

이러한 접근 방식은 음성 인터페이스 로직을 백엔드 통합에서 분리하여 유지관리와 진화를 간소화합니다.

모범 사례와 보안 고려 사항은 무엇입니까?

생산에 바로 투입할 수 있는 MCP 통합에는 강력한 보안, 모니터링 및 확장성 조치가 필요합니다.

인증 및 액세스 제어

API 키: 세분화된 범위로 클라이언트별 키 발급(예: 허용만) read or write 운영).
OAuth 2.0 / JWT: 기업 환경의 경우 ID 공급자(Okta, Auth0)와 통합합니다.
속도 제한: 역방향 프록시(NGINX, Traefik) 또는 클라우드 API 게이트웨이를 사용하여 요청을 제한하고 남용을 방지합니다.

확장 성 및 성능

수평적 스케일링: 로드 밸런서 뒤에 여러 개의 n8n 인스턴스를 배포하여 MCP 트래픽을 분산합니다.
Redis / 데이터베이스 큐: 무거운 작업이나 장기 실행 작업을 백그라운드 대기열로 오프로드하여 MCP의 빠른 응답을 보장합니다.
모니터링: 워크플로 실행 시간과 오류율을 추적하기 위해 로깅(예: Elastic Stack) 및 메트릭(Prometheus, Grafana)을 구현합니다.

n8n과 MCP 통합의 미래는 어떻게 될까요?

MCP와 n8n을 중심으로 한 생태계는 빠르게 진화하고 있으며, 앞으로 몇 가지 유망한 개발이 기대됩니다.

다가올 특징

동적 도구 검색: 에이전트는 사용 가능한 도구와 메타데이터를 n8n에 실시간으로 쿼리하여 훨씬 더 유연한 워크플로를 구현할 수 있습니다.
강화된 보안 노드: n8n에 내장된 암호화, 토큰 로테이션, 감사 로깅 노드가 도입되었습니다.
로우코드 MCP 클라이언트: 사용자 정의 노드 설치가 필요 없이 MCP 사용을 단순화하기 위한 추가 추상화입니다.

커뮤니티 및 생태계 성장

MCP 워크플로 마켓플레이스: n8n.io/workflows와 같은 플랫폼은 이미 샘플 MCP 서버 템플릿을 나열하고 있어 공유와 재사용이 촉진되고 있습니다.
타사 서비스: 클라우드 공급업체와 SaaS 플랫폼이 MCP 엔드포인트를 게시하기 시작하면서 AI 기반 자동화의 범위가 확대되고 있습니다.
개방형 표준 협업: MCP 사양은 현재 활발하게 개발 중이며, 주요 AI 및 자동화 공급업체가 상호 운용성을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

도 참조 CometAPI와 함께 n8n을 사용하는 방법

결론

n8n을 MCP 서버와 통합하면 정적 워크플로가 동적 AI 기반 서비스로 전환되고 n8n은 외부 AI 기반 도구를 사용할 수 있게 됩니다. 최근 MCP 클라이언트 도구와 MCP 서버 트리거 노드가 도입됨에 따라 지능형 자동화 파이프라인의 개발 및 유지 관리가 크게 간소화되었습니다. 설치, 구성, 보안 및 테스트의 모범 사례를 준수함으로써 조직은 이러한 통합의 잠재력을 최대한 활용하여 혁신을 가속화하고, 엔지니어링 오버헤드를 줄이며, 다양한 사용 사례에서 상황 인식 자동화를 구현할 수 있습니다.