n8n의 하이프 없는 네이티브 MCP 통합

Nate Herk | AI Automation 구독자 67,200명

요약

이 영상은 n8n에 새롭게 추가된 MCP 통합 기능을 심도 있게 분석하고자 합니다. 기존에는 커뮤니티 노드를 직접 설치해서 사용해야 했던 방식이, 최신 버전 업데이트(1.88)로 인해 네이티브로 제공되면서 사용이 한층 간편해졌습니다. 영상에서는 MCP 서버 트리거와 클라이언트 도구의 구조, 데모를 통한 이벤트 생성 및 LinkedIn 포스트 작성 과정을 설명하며, 현재 기능의 한계와 앞으로의 발전 방향을 논의합니다. 또한, Claude Desktop과의 연동 사례 및 커뮤니티 지원에 대한 안내도 함께 제공합니다.

주요 키워드

MCP n8n 서버 트리거 클라이언트 도구 SSE Claude Desktop LinkedIn 프롬프트 워크플로우 통합

하이라이트

🔑 MCP 통합 기능 도입: 기존에는 별도의 커뮤니티 노드를 설치해야 했으나, n8n에 네이티브로 통합되어 사용이 간소화되었습니다.
🚀 두 개의 새로운 노드: MCP 서버 트리거와 MCP 클라이언트 도구의 기능과 구성 방법이 상세히 소개됩니다.
⚡️ 실시간 데모 시연: 이벤트 생성, 워크플로우 실행 및 데이터 전송 과정을 실제 데모로 보여줌으로써 이해를 돕습니다.
🌟 프롬프트 한계 및 문제점: 다중 단계 프롬프트 처리 시 발생하는 데이터 전송의 제한과 효율성 문제점이 언급됩니다.
📌 Claude Desktop 연동: Claude Desktop과 설정 파일 수정을 통해 n8n 도구와의 통합이 어떻게 이루어지는지 시연됩니다.
🚀 커뮤니티 및 학습 지원: 영상 마지막 부분에서는 추가 교육, 커뮤니티 참여 및 지원 내용을 안내합니다.

용어 설명

MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)

여러 시스템 간에 데이터를 실시간으로 교환하기 위한 통신 프로토콜을 의미합니다.

SSE (서버 센트 이벤트)

서버가 클라이언트에게 지속적으로 이벤트를 전송하는 스트리밍 방식의 연결 방법입니다.

Claude Desktop

AI 기반 데스크탑 인터페이스로, n8n 등 다른 도구와 연동하여 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있도록 지원합니다.

영상은 n8n의 새로운 MCP 통합 기능 도입에 대해 소개합니다. 최신 업데이트와 추가된 노드에 대한 기본 배경을 설명합니다.

[00:00] n8n이 MCP 서버를 위한 네이티브 통합을 출시했으며, 두 개의 새로운 노드가 추가되었습니다. 이는 긍정적인 발전이지만 기대했던 것과는 약간 차이가 있습니다.

MCP 서버 트리거와 클라이언트 도구가 어떻게 구성되어 있는지 설명합니다. 업데이트된 n8n 인스턴스에서 이 기능들을 활성화하는 방법을 다룹니다.

[00:24] 이 새로운 기능을 사용하려면 n8n을 버전 1.88로 업데이트해야 합니다. 이전에는 MCP 서버 노드를 사용하기 위해 직접 호스팅이 필요했습니다.

[00:50] 이 통합은 흥미롭지만, 실제 의미를 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 이는 미래지향적인 발전이지만, 아직 완벽한 MCP 에이전트 구현까지는 이르지 못했습니다.

[01:25] 현재 주요 이점은 Claude 데스크톱, Cursor 등의 MCP 클라이언트를 n8n 워크플로우와 연결할 수 있다는 점입니다.

[01:40] 데모를 통해 MCP 에이전트 사용법과 Claude 데스크톱 연동 방법을 보여드릴 예정입니다.

[02:10] 서버 트리거 노드는 테스트 URL과 프로덕션 URL을 제공하여 웹훅과 유사한 방식으로 작동합니다.

[02:22] n8n 워크플로우를 활성화하기 위해 프로덕션 URL을 가져와 MCP 에이전트가 있는 새로운 워크플로우를 설정합니다.

[02:39] SSE(Server Sent Event) 엔드포인트의 제한 사항에 대해 설명하고, 현재 MCP 서버들과의 연결이 완전히 유연하지 않은 이유를 설명합니다.

워크플로우 내에서 이벤트 생성 명령을 실행하여, MCP 서버 트리거가 어떻게 작동하는지 실시간 데모를 통해 보여줍니다. 데이터 전송과 결과 확인 과정을 간단히 시연합니다.

[03:02] 커맨드 라인 STDIO를 통한 연결 방식과 SSE 연결 방식의 차이점을 설명하며, 대부분의 MCP 서버가 SSE 연결을 지원하지 않는다는 점을 강조합니다.

[03:36] n8n에서 새로운 트리거를 사용하여 Claude와 같은 도구들을 연결할 수 있는 기능을 소개합니다.

[04:15] 실제 예시로 오후 3시에 팀 미팅 일정을 생성하는 과정을 시연하며, MCP 클라이언트 도구의 작동 방식을 보여줍니다.

[04:45] 이벤트 생성 도구의 동작 방식을 설명하면서, 리소스와 작업이 현재는 고정되어 있다는 점을 설명합니다.

[05:13] 미래에는 Gmail, 캘린더, Slack 등에서 하나의 통합된 MCP 서버를 통해 모델이 자동으로 리소스와 작업을 결정하는 방향으로 발전할 것이라고 전망합니다.

[06:14] 현재 MCP 서버의 한계점으로 시스템 프롬프트의 제한적 활용과 데이터 전송 과정의 문제점을 설명하고, LinkedIn 포스트 생성 예시를 통해 이를 시연합니다.

LinkedIn 포스트 생성 예제를 통해 다단계 프롬프트의 한계와 문제점을 분석합니다. 데이터 전송 과정과 도구 간 호출 로직이 설명됩니다.

[07:17] 워크플로우 실행 결과가 즉시 완료되었지만, 실제 진행 상황은 완료될 때까지 표시되지 않는 특징이 관찰되었습니다.

[07:32] 서브 워크플로우에서는 Tavi를 사용한 리서치를 수행하고 그 결과를 LinkedIn 시트로 전송하는 과정이 포함되어 있습니다.

[07:55] 시스템이 LinkedIn 포스트 도구를 자동으로 선택하고 완성된 포스트를 생성했지만, 이는 실제 Claude나 Cursor와의 연동 시 문제가 될 수 있습니다.

[08:30] 테스트 과정에서 이벤트 생성이나 이메일 전송 같은 복잡한 작업에서는 서버가 연락처 확인 등의 선행 단계를 자동으로 인식하지 못하는 한계가 발견되었습니다.

[08:50] 여러 단계의 동적인 도구 호출이 필요한 경우에는 궁극의 어시스턴트를 사용하는 것이 더 효율적이며, 각각의 하위 에이전트가 특정 MCP 서버의 역할을 수행할 수 있습니다.

[09:21] AI 이미지 생성 관련 LinkedIn 포스트 생성 요청 시, 시스템은 연구나 워크플로우 실행 전에 먼저 포스트를 생성하려 시도하여 비효율적인 프로세스가 발생했습니다.

[09:41] n8n과 다른 시스템 간의 데이터 교환 방식의 한계점을 설명하며, 각 시스템을 일일이 프롬프트로 지시해야 하는 비효율성을 지적합니다.

Claude Desktop과의 연동을 위해 설정 파일 수정 및 구성 과정을 시연합니다. 실제 URL 복사 및 재설정을 통해 도구 연동 방식을 상세히 설명합니다.

[09:50] Claude Desktop과의 연동 과정을 시작하며, 필요한 사전 설치 요구사항으로 Node.js와 Claude Desktop 설치를 안내합니다.

[10:15] Claude Desktop에서 개발자 모드를 활성화하고 설정 파일을 수정하는 과정을 설명합니다.

[10:40] 프로덕션 URL을 설정 파일에 추가하고 Claude를 재시작하는 과정을 보여줍니다.

[11:15] 10개의 MCP 도구가 성공적으로 연동되었음을 확인하고, 연락처 관리, 이벤트 관리 등 다양한 기능을 소개합니다.

[11:40] Michael Scott의 연락처 정보를 조회하는 실제 사용 예시를 통해 시스템의 작동을 검증합니다.

[12:03] 워크플로우의 실행 결과를 확인하고 연락처 가져오기 도구가 사용되었음을 확인합니다.

[12:12] NVIDIA에 대한 LinkedIn 게시물을 작성하고 Slack으로 전송하는 프로세스를 시작하여, 단계별로 도구 사용을 확인합니다.

[12:41] LinkedIn 게시물이 성공적으로 생성되고 Slack으로 전송되는 과정을 확인합니다.

[12:53] n8n의 네이티브 통합의 실제 가치와 한계점에 대해 설명하며, Claude Desktop과의 연동 가능성을 강조합니다.

[14:15] 프롬프트 제어의 현재 한계점과 데이터 전송 과정의 실제 작동 방식에 대해 설명합니다.

[14:36] 영상을 마무리하며 커뮤니티 참여와 추가 학습 기회에 대해 안내합니다.

현재 통합 기능의 장단점을 정리하고, 앞으로의 발전 가능성을 언급합니다. 추가 교육 및 커뮤니티 참여에 대한 안내로 영상을 마무리합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] n8n이 방금 MCP 서버를 위한

[00:02] 네이티브 통합을 출시했는데,

[00:04] 두 개의 새로운 노드가 추가되었고

[00:06] 확실히 긍정적인 발전이지만

[00:08] 제가 기대했던 것과는 조금 달랐습니다.

[00:09] 오늘은 이 두 개의 새로운 노드가

[00:10] 실제로 어떤 기능을 하는지

[00:12] 그리고 이것이 우리에게 어떤 의미인지

[00:15] 제한사항과 향후 계획에 대해 살펴보겠습니다.

[00:16] 우리가 받은 두 개의 새로운 노드는

[00:18] MCP 서버 트리거와 여기 보이는 것처럼

[00:21] AI 에이전트와 연결해야 하는

[00:22] MCP 클라이언트 도구입니다.

[00:24] 이 기능들을 사용하려면

[00:26] n8n을 최신 버전인 1.88로

[00:27] 업데이트해야 합니다. 이전에는

[00:30] MCP 서버 노드를 사용하려면

[00:33] 직접 호스팅하고 MCP 서버

[00:35] 커뮤니티 노드를 설치해야 했는데

[00:36] 그것은 이런 모습이었습니다.

[00:38] 하지만 이제 이 업데이트로

[00:40] n8n에 네이티브로 통합되었습니다.

[00:42] 보시다시피 제가 평소 촬영 환경이 아니라

[00:43] 영상 퀄리티가 조금 떨어질 수 있지만

[00:45] 제작 품질이 좋지 않더라도

[00:47] 이 영상을 꼭 만들어서

[00:49] 여러분과 공유하고 싶었습니다.

[00:50] 이 통합에 대한 제 생각을 말씀드리고 싶은데

[00:52] 아마도 많은 영상들이 나올 텐데

[00:53] 실제 의미를 깊이 다루지 않고

[00:56] 과대 광고만 할 것 같아서입니다.

[00:57] 오해하지 마세요.

[00:59] 저는 이것을 비난하는 게 아닙니다.

[01:01] 이는 정말 멋진 발전이고

[01:02] 이런 릴리즈가 반갑습니다.

[01:04] 왜냐하면 이는 그들이

[01:05] 미래지향적이며

[01:06] MCP 서버와 관련하여

[01:08] 올바른 방향으로 나아가고 있다는 의미이기 때문입니다.

[01:10] 하지만 아직 구현되지 않은 것은

[01:12] 진정한 MCP 에이전트를 만들어

[01:15] 여러 MCP 서버들을 연결하고

[01:17] 동적이고 유연하게

[01:19] 에이전트가 수많은 서버에서

[01:21] 작업을 수행하는 기능입니다.

[01:23] 지금까지 이 MCP 통합의 주요 이점은

[01:25] 이 트리거를 통해

[01:27] Claude 데스크톱이나 Cursor,

[01:30] 또는 다른 MCP 클라이언트 IDE를

[01:33] 선택해서 연결할 수 있고

[01:35] n8n 워크플로우와 도구들에 접근할 수 있다는 점입니다.

[01:38] 이것이 바로 흥미로운 부분입니다.

[01:40] 오늘 두 가지 데모를 보여드리겠습니다.

[01:41] 첫 번째는 n8n에서 MCP 에이전트를 사용하여

[01:43] 이 새로운 클라이언트 서버 도구로

[01:45] MCP 서버 트리거를 호출하고

[01:47] 여기 있는 다양한 도구들에 접근하는 것이고

[01:50] 그 다음에는

[01:52] 이것을 Claude 데스크톱에 연결하여

[01:53] 실제로 Claude에서

[01:55] n8n 도구들과 대화하는 방법을 보여드리겠습니다.

[01:58] 본격적인 설명에 들어가기 전에

[01:59] 만약 여러분이 MCP나

[02:01] Model Context Protocol에 대해 잘 모르신다면

[02:03] 이 영상을 꼭 보시기 바랍니다.

[02:04] 위에 태그해둘 테니

[02:06] 제가 최대한 자세히 설명해드렸습니다.

[02:09] 자, 이제 실제

[02:10] 서버 트리거 노드 내부를

[02:12] 살펴보겠습니다. 클릭해보면

[02:14] 테스트 URL과 프로덕션 URL이 보이는데

[02:16] n8n의 웹훅과 매우 비슷합니다.

[02:17] 테스트 URL로 시각적으로 확인하고

[02:20] 실제 워크플로우를 활성화할 때는

[02:21] 프로덕션 URL을 사용합니다.

[02:22] 워크플로우를 활성화하려면

[02:24] 프로덕션 URL을 가져와야 합니다. 제가 방금

[02:26] 테스트 URL을 복사했고, 이제

[02:28] MCP 에이전트가 있는 새로운 워크플로우로 이동하겠습니다

[02:30] 우리가 추가할 도구는

[02:32] 새로운 MCP 클라이언트 도구입니다

[02:35] 보시다시피 여기 있네요

[02:37] SSE URL을 붙여넣기만 하면 됩니다

[02:39] SSE 엔드포인트는 Server Sent Event의 약자인데

[02:42] 이것이 바로 아직 우리가 원하는 만큼

[02:45] 유연하고 동적이지 않은 이유입니다

[02:47] 나중에는 이 모든 다양한

[02:50] MCP 서버들에 연결할 수 있을 텐데

[02:51] 기본적으로 그 이유는

[02:53] 우리의 셀프 호스팅 버전에서

[02:55] 커뮤니티 노드를 보시면

[02:57] 새로운 자격 증명을 만들 때

[02:59] 제가 연결했던 모든

[03:00] 다양한 서버들을 볼 수 있는데

[03:02] 커맨드 라인 STDIO를 통해

[03:04] 연결할 수 있습니다. 여기서 우리는

[03:06] 명령어를 실행하고 인자와

[03:08] 환경 변수를 설정하거나

[03:10] 또는 SSE를 사용할 수 있었습니다

[03:12] 하지만 대부분의 MCP 서버들은

[03:14] GitHub 저장소의 이 목록에서 보면

[03:16] SSE 연결을 제공하지 않습니다. 일부는 제공하지만

[03:19] 대부분은 제공하지 않죠

[03:21] 대부분의 경우

[03:23] 데모에서 보여드린 Firecall처럼

[03:24] 명령어와 인자,

[03:26] 환경 변수를 사용해야 합니다

[03:28] 어쨌든 이것이

[03:30] 주요한 차이점이고

[03:31] 사실 이런 종류의 작업을

[03:33] 할 수 없는 이유입니다. 커뮤니티 노드는

[03:35] 여전히 특정 MCP 서버에서

[03:36] 강력한 기능을 제공하지만, 이제 n8n에서

[03:38] 이 트리거를 사용하여

[03:40] Claude와 같은 것을 다른

[03:41] 도구들과 연결할 수 있습니다

[03:43] 어쨌든 저는 이 에이전트

[03:45] 클라이언트 도구를 우리가 방금

[03:47] 살펴봤던 트리거에 연결했고

[03:49] 이제 이것과 대화하면

[03:51] 여기로 데이터를 보내고 이 도구들 중 하나를 호출한 다음

[03:53] 에이전트에게 응답을 보냅니다. 지금 보여드리는

[03:55] 이 사용 사례는

[03:57] 그냥 이런 도구들 중 하나를 추가하는 것과

[03:59] n8n 워크플로우를 호출하는 것과

[04:02] 크게 다르지 않습니다. 기본적으로

[04:04] 우리 목록에서 데이터를 보낼

[04:06] 워크플로우를 선택하는 것과

[04:08] 매우 유사합니다. 어쨌든

[04:10] 이 워크플로우로 돌아가서

[04:12] 테스트 워크플로우를 실행하여

[04:14] 트리거가 수신 대기하도록 하고

[04:15] 메시지를 보내보겠습니다

[04:17] 오후 3시에 이벤트를 만들어달라고 요청하겠습니다

[04:19] 제 캘린더를 보시면 3시에는 아무것도 없죠

[04:20] 전송을 누르면 MCP 클라이언트 도구를

[04:23] 호출하는 것을 보실 수 있습니다

[04:25] 이는 다른 트리거를 호출할 것이고

[04:26] 다른 워크플로우로 돌아가보면

[04:28] 트리거가 활성화되었고

[04:29] 이벤트 생성 도구를 호출했음을 알 수 있습니다

[04:31] 그리고 캘린더를 보시면

[04:33] 이제 3시에 팀 미팅이 있네요. 실제로

[04:35] 일어난 일은 이 클라이언트를 호출하고

[04:37] 가지고 있는 다양한 도구들과

[04:38] 필요한 매개변수들을

[04:40] 이해하고 전송했습니다

[04:42] 보시다시피 우리는

[04:43] 이벤트 시작 시간과 종료 시간을 받았습니다

[04:45] 이벤트 제목도 확인할 수 있으며,

[04:47] 사용된 도구 이름이 'create event'였고,

[04:49] create event 도구에서 수행한 작업을 보면

[04:51] 리소스는 event이고 작업은 create였습니다.

[04:53] 이런 점이 흥미로운 것은

[04:55] 리소스와 작업이 있다는 건데,

[04:56] 우리가 실제 도구들로 돌아가 보면

[04:58] 각 도구마다 리소스와 작업이 있지만

[05:01] 이것들은 고정되어 있어야 합니다.

[05:02] 예를 들어 이벤트 생성의 경우

[05:04] 작업은 create이고 리소스는 event입니다.

[05:06] 이벤트를 가져올 때는

[05:08] 작업은 get many이고 리소스는 event입니다.

[05:11] 정말 멋진 것은

[05:13] 앞으로 Gmail을 위한 하나의 모드,

[05:16] 즉 하나의 도구를 가질 수 있다는 것입니다.

[05:19] 여기서 도구와 제목,

[05:21] 메시지가 모델에 의해 정의되는 것처럼

[05:23] 리소스와 작업도

[05:25] 모델에 의해 정의될 수 있다면,

[05:27] 들어오는 쿼리를 기반으로

[05:30] 정말 멋진 기능을 구현할 수 있습니다.

[05:32] 이것이 바로 우리가 원하는

[05:34] 진정한 올인원 도구가 될 것입니다.

[05:37] '여기 Gmail MCP 서버가 있습니다.'라고 하면

[05:40] 다양한 리소스와 작업 옵션이 제공되고

[05:42] 이러한 모든 옵션들 중에서

[05:44] 리소스와 작업 쌍 내에서

[05:46] 다양한 작업을 수행할 수 있으며

[05:47] 모델이 이 모든 것을 결정하게 됩니다.

[05:49] 하지만 아직 거기까지는 도달하지 못했고

[05:51] 앞으로 그렇게 될 것이며 매우 흥미진진할 것입니다.

[05:53] 이것이 현재의 한계인 이유입니다.

[05:55] SSE 엔드포인트를 통한

[05:57] MCP 서버의 네이티브 통합이

[05:59] 새로운 트리거와 함께 있지만

[06:01] 아직 우리 에이전트에게

[06:03] Gmail MCP 서버, 캘린더 MCP 서버,

[06:06] Slack MCP 서버를 제공하고

[06:08] 모든 것을 스스로 파악하게 하는

[06:10] 기능은 아직 없습니다.

[06:12] 또 다른 한계점은

[06:14] 서버로 정보를 보낼 때입니다.

[06:16] 우리 에이전트를 똑똑하게 만드는

[06:17] 큰 요소 중 하나는

[06:19] 시스템 프롬프트 방식인데,

[06:22] MCP 서버가 단순히

[06:23] 정보를 캡처하기만 하면

[06:25] 같은 수준의 프롬프팅을 받지 못합니다.

[06:27] 예를 들어 보여드리겠습니다.

[06:29] 워크플로우를 테스트하면

[06:31] LinkedIn 포스트 생성기로 보내질 텐데,

[06:33] 워크플로우로 돌아가서

[06:34] 테스트해보겠습니다.

[06:36] LinkedIn 포스트 생성기로 보내고

[06:37] 워크플로우로 돌아와서

[06:39] AI 이미지 생성에 대한

[06:41] LinkedIn 포스트를 작성해달라고 요청하겠습니다.

[06:46] 이것을 보내면 올바른 도구를 호출할 것입니다.

[06:49] 실제로 무슨 일이 일어나는지

[06:51] 살펴보겠습니다.

[06:52] 잠시 기다려보면

[06:54] 여기로 돌아가서 확인할 수 있을 겁니다.

[06:57] 올바른 도구인

[06:58] LinkedIn 포스트 도구를 호출할 것입니다.

[07:00] 실제 데이터 전송이 좀 이상한데,

[07:03] 무슨 일이 일어나고 있는지와

[07:04] 데이터를 언제 보내는지가 좀 이상합니다.

[07:06] 보시다시피 시간이 좀 걸리는데

[07:08] 지금 LinkedIn 포스트 생성기를 클릭하면

[07:11] 실행 중이라고 표시될 것 같습니다.

[07:12] 왜냐하면 이게 가장 오래 걸리거든요.

[07:14] 보시다시피

[07:15] 실행이 완료되었네요.

[07:17] 보시다시피 즉시 완료되었습니다.

[07:19] 실제로 완료될 때까지는

[07:21] 트리거되고 있다는 것조차

[07:22] 표시되지 않을 것입니다.

[07:23] 이것이 흥미로운 점인데요.

[07:25] 어쨌든 LinkedIn 포스트가 생성되었고

[07:26] 이 워크플로우에서 어떤 일이 일어나는지

[07:28] 실제로 빠르게 열어서

[07:30] 여러분께 보여드리겠습니다.

[07:32] 이것을 서브 워크플로우로 보내면

[07:34] 우리의 쿼리를 가져가서 Tavi로 리서치를 수행하고

[07:37] LinkedIn 시트로 보내게 됩니다.

[07:39] 이제 보시면 AI와 창조 산업,

[07:42] 생성형 AI 도구, 이미지 등

[07:44] 이런 모든 것들이 있습니다.

[07:46] 하지만 그게 중요한 게 아니라

[07:48] 제가 여러분께 보여드리고 싶은 것은

[07:49] 실제로 여기에 어떤 것이 전송되었는지입니다.

[07:52] 기본적으로 LinkedIn 포스트가 이미 전송되었죠.

[07:54] 시스템은 자체 도구를 사용하는 방법을 알고 있었고

[07:55] LinkedIn 포스트라고 불리는 도구를 사용했습니다.

[07:57] 우리가 언제 호출할지 설명했기 때문이죠.

[07:59] 그리고 시스템이 한 일은

[08:01] 완성된 LinkedIn 포스트를 전송한 것입니다.

[08:03] 이쪽에서 프롬프팅이 있을 수 있지만

[08:05] 실제로 이 MCP 클라이언트를

[08:07] Claude나 Cursor에 연결할 때는

[08:10] 그런 프롬프팅 요소가 없습니다.

[08:12] 예를 들어, Claude에서

[08:13] MCP 서버를 사용해

[08:15] LinkedIn 포스트를 만들어달라고 요청하면

[08:17] 아마도 단순히 짧은 쿼리만

[08:19] '강아지' 같은 키워드나

[08:21] 포스트의 주제만 보내지는 않을 겁니다.

[08:23] 아마도 먼저 포스트를 만들고

[08:25] 그 포스트를 워크플로우로 보내려고 할 것입니다.

[08:26] 그래서 프롬프팅과 관련해

[08:28] 이런 문제들이 있을 것입니다.

[08:30] 비슷하게 제가 테스트할 때

[08:32] 이벤트 생성이나 이메일 전송 같은 작업을 요청했을 때

[08:35] 서버가 항상 지능적으로

[08:36] 먼저 연락처를 가져오고

[08:38] 이메일을 보내야 한다는 것을

[08:40] 이해하지는 못했습니다.

[08:42] 그래서 단계별로 진행해야 했죠.

[08:44] '연락처를 가져올 수 있나요?'

[08:45] '이메일을 보낼 수 있나요?' 이런 식으로요.

[08:47] 그래서 이런 경우에

[08:49] 여러 단계의 동적인 도구 호출 기능이 필요할 때는

[08:50] 실제로 궁극의 어시스턴트를 사용하는 것이 더 좋습니다.

[08:53] 여기 아래에 여러 하위 에이전트가 있는데

[08:54] 이것들을 거의

[08:56] 각각의 MCP 서버처럼 생각할 수 있습니다.

[08:58] 이것은 Gmail MCP 서버이고

[08:59] 이것은 캘린더 MCP 서버입니다.

[09:00] 정확히 같지는 않지만

[09:03] 이렇게 생각해볼 수 있습니다.

[09:06] 이메일 에이전트에는

[09:07] 여기 모든 작업들이 있고

[09:09] 각 에이전트 내에서

[09:11] 프롬프팅이 진행되고 있어서

[09:13] 작업을 어떻게 위임하고

[09:15] 각 워크플로우에 무엇을 보낼지 이해합니다.

[09:17] 너무 깊이 들어가서 혼란스럽게 하고 싶지는 않지만

[09:19] 제가 말씀드리고자 하는 것이 바로 이것입니다.

[09:21] 이것이 우리가 메인 에이전트에게

[09:22] AI 이미지 생성에 대한

[09:24] LinkedIn 포스트 생성을 요청한

[09:26] 실행 결과입니다.

[09:28] 시스템이 보낸 것은 연구나 워크플로우 실행 전에

[09:32] 이미 포스트를 만들려고 시도한 것이었죠.

[09:34] 그래서 LinkedIn 포스트를 보냈고

[09:35] 에이전트가 이를 가지고 연구를 수행한 다음

[09:37] 다시 LinkedIn 포스트를 생성했습니다.

[09:39] 그래서 효율적이지 않은 것입니다.

[09:41] 효율적이지 않습니다. 이것은 단순히

[09:43] 이런 시스템들 간에 데이터를 주고받는

[09:45] 방식의 한계인데요,

[09:47] 각각을 프롬프트로 일일이 지시해야 하기 때문입니다.

[09:50] 자, 이제 빠르게 이것을

[09:51] Claude Desktop과 연결해보겠습니다.

[09:53] 이 부분이 정말 흥미로운데요,

[09:54] 이제 Claude가

[09:56] n8n 도구들과 대화할 수 있기 때문입니다.

[09:58] Claude Desktop에서 시작하기 전에

[10:00] 따라하시려면 먼저

[10:01] Claude Desktop을 설치하셔야 하고

[10:03] 컴퓨터에 Node.js도 설치해야 합니다.

[10:06] 다운로드하면 되는데,

[10:07] 설치는 매우 간단합니다.

[10:10] 그리고 Claude Desktop의

[10:12] 상단 옵션에서

[10:14] 도움말을 찾으실 수 있고

[10:15] 개발자 모드를 활성화하시면 됩니다.

[10:17] 이제 할 수 있는 것은

[10:19] Claude 설정으로 들어가서

[10:22] 개발자를 열고

[10:24] 설정 편집을 클릭하면

[10:26] Claude Desktop

[10:28] config.json이 나타납니다.

[10:30] 이것을 코드 에디터로 열어야 하는데

[10:32] 저는 Cursor를 사용하겠습니다.

[10:34] 영상 설명에 첨부할

[10:36] 내용을 붙여넣을 건데

[10:37] URL만 실제 주소로 변경하시면 됩니다.

[10:40] 자, 이제 제 프로덕션

[10:42] 트리거 URL을 가져오도록 하겠습니다.

[10:46] n8n으로 돌아가서

[10:47] 워크플로우를 활성화하고,

[10:49] 서버 트리거를 열어

[10:50] 프로덕션 URL을 복사하겠습니다.

[10:53] 이제 복사했으니

[10:54] JSON 파일에 붙여넣겠습니다.

[10:56] 이제 해야 할 일은

[10:58] 파일을 저장하고 Claude를

[11:00] 다시 시작하면

[11:01] 도구들을 사용할 수 있게 됩니다.

[11:04] 실수로 JSON을 잘못 작성했네요.

[11:05] Cursor로 수정하고

[11:07] JSON을 교체한 다음

[11:09] Claude를 다시 실행하겠습니다.

[11:11] JSON을 수정하고

[11:13] Claude를 다시 실행했더니

[11:15] 10개의 MCP 도구를 사용할 수 있네요.

[11:17] 클릭해보면 연락처 추가,

[11:19] 초안 작성, 이벤트 생성, 이벤트 삭제 등

[11:21] 모든 도구들이 있는데

[11:23] 이것들은 전부 n8n 서버에서 가져온 것이고

[11:25] 여기 아래 나열된

[11:27] 10개의 도구들이며

[11:29] MCP 서버 트리거에 접근 권한을 준

[11:31] 도구들입니다. 기본적으로 n8n MCP

[11:34] 서버를 구축한 것이고

[11:36] 이 도구들에 접근할 수 있죠.

[11:37] 이제 Claude와 대화하면서

[11:39] 이 도구들을 사용할 수 있습니다.

[11:40] 자, 첫 번째 예시로

[11:42] Michael Scott의

[11:43] 연락처 정보를 요청해보겠습니다.

[11:45] n8n용 MCP 서버를 사용하는 걸

[11:47] 확인할 수 있을 겁니다.

[11:50] 이 채팅을 허용하면

[11:52] 백그라운드에서 실행 중인

[11:54] 워크플로우에 접근해서

[11:55] 정보를 가져올 겁니다.

[11:57] [email protected]과

[11:59] 전화번호 등이 보이네요.

[12:00] 여기 Claude가 방금

[12:02] 실행한 내역이 있고

[12:03] 아래로 스크롤해서 보면 우리의 워크플로우에서

[12:05] 연락처 가져오기 도구를 사용했음을 알 수 있습니다.

[12:08] 앞서 언급했던 것처럼

[12:10] 프롬프트의 한계점에 대해

[12:11] 어떤 일이 일어나는지 보겠습니다.

[12:12] NVIDIA에 대한 LinkedIn 게시물을 작성하고

[12:14] 이를 Slack 팀에 전송하도록 요청해보겠습니다.

[12:17] 메시지를 보내면

[12:18] 아마도 LinkedIn 게시물 도구를

[12:19] 사용하라고 할 것 같은데

[12:21] 지금 바로 그렇게 하고 있네요.

[12:23] 이것을 허용하면

[12:25] 게시물을 생성할 것이고

[12:26] 그 다음에는 돌아와서

[12:28] Slack 메시지 전송 도구를 사용해야 한다고

[12:30] 알려줄 것입니다. 어떻게 되는지 지켜보죠.

[12:33] 보시다시피

[12:35] 게시물을 생성한 다음

[12:36] 다시 돌아와서 Slack 도구를

[12:38] 사용할 수 있는지 물어봤습니다.

[12:40] 이제 어떤 일이 일어났는지 확인해보죠.

[12:41] LinkedIn 게시물에서 보면

[12:43] 시트가 미디어 LinkedIn 게시물로 업데이트되었고

[12:46] 제 Slack에서는 이제

[12:48] NVIDIA에 대한 LinkedIn 게시물이 있습니다.

[12:50] 이 영상을 너무 길게 하고 싶지는 않지만

[12:52] 이 네이티브 통합에 대한

[12:53] 과대 선전을 걸러내고 싶었습니다.

[12:55] 이 기능을 도입한 것은 정말 기쁘고 멋진 일이지만

[12:57] 정말 멋진 일이지만

[12:59] 이 통합의 핵심은

[13:00] 이제 Claude Desktop이나 Cursor에서 n8n 도구를

[13:03] 사용할 수 있다는 것입니다.

[13:05] 이런 식으로

[13:07] n8n에서 매우 커스텀화된

[13:08] 워크플로우를 설정하고

[13:11] Claude Desktop으로 이를 트리거할 수 있죠.

[13:13] 바로 여기에 진정한 힘이 있습니다.

[13:14] 이전 영상들에서 보여드렸던 것처럼

[13:17] 특히 이 작은 데모를 만들 때

[13:19] 우리는 에이전트가

[13:21] 여러 MCP 서버에 연결하여

[13:23] 더 지능적이고 유연하게

[13:24] 결정을 내리고

[13:26] 실제로 행동을 취할 수 있다는

[13:28] 아이디어에 매우 흥분했습니다.

[13:30] 아직 n8n에서는 거기까지 도달하지 못했지만

[13:32] 말씀드렸듯이 이제 이 트리거로

[13:34] 여러 도구에 연결하고

[13:35] Claude가 단계별로

[13:37] 행동을 취할 수 있게 된 것처럼

[13:39] 꽤 멋진 일입니다.

[13:41] 프롬프트 이야기로 돌아가서

[13:42] 아직도 문제가 있다고 보는 이유는

[13:44] 여러 단계의 프롬프트를 실행할 때

[13:45] 예를 들어 "마이클 스콧에게 이메일을 보내고

[13:47] 이것도 하고 저것도 해줘"라고 하면

[13:48] 단계별로 나누어 처리하는데

[13:50] 이는 괜찮지만

[13:53] LinkedIn 게시물같은 경우

[13:54] NVIDIA에 대해 작성해달라고 했을 때

[13:56] 키워드를 기반으로 연구하고

[13:58] 그 다음 콘텐츠를 생성하는

[14:00] 워크플로우가 설정되어 있습니다.

[14:02] 우리가 open router에 연결된

[14:03] 에이전트를 사용하고 있지만

[14:05] 이것이 NVIDIA에 대한 실행이고

[14:07] 다시 한 번 Claude Desktop이 이미 생성한

[14:10] LinkedIn 게시물을 전송했고

[14:12] 이것이 워크플로우의

[14:14] 나머지 부분을 통해 처리되었습니다.

[14:15] 아직 프롬프트를 완전히 제어할 수는 없지만

[14:17] 여기서 항상 "LinkedIn 게시물 만드는 것을 도와줘

[14:19] 하지만 도구에 전송할 내용은

[14:21] 이것뿐이야"라고 말할 수 있고

[14:23] 두 개의 키워드 정도만 전송할 수 있습니다.

[14:25] 이것도 여러분이 알아두셨으면 하는

[14:27] 또 다른 부분입니다.

[14:28] 실제로 뒤에서 어떤 일이 일어나고 있는지

[14:30] 그리고 데이터가 한 플랫폼에서

[14:32] 다른 플랫폼으로 어떻게 전송되는지에 대해서요.

[14:34] 오늘 영상은 여기까지입니다.

[14:36] 제가 여행 중이라

[14:38] 집 세팅을 사용할 수 없는 상황에서도

[14:40] 끝까지 봐주셔서 감사합니다.

[14:42] 항상 그렇듯이

[14:43] 영상 끝까지 봐주셔서 감사하고

[14:44] 영상이 맘에 들고

[14:46] 새로운 것을 배우셨다면

[14:47] 좋아요 버튼 눌러주시면 큰 도움이 됩니다.

[14:49] 이런 교육 스타일이 마음에 들고

[14:51] MCP 서버에 대해 더 깊이 있는 논의를 하거나

[14:53] n8n 자동화에 대해 더 실습 위주의

[14:55] 학습 경험을 원하신다면

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[15:12] 주 5회 라이브 콜을 통해

[15:14] 막힘없이 진행할 수 있으며

[15:16] 이 분야의 다른 사람들도 만날 수 있습니다.

[15:18] 같은 것을 배우려는

[15:20] 지지적인 사람들의 커뮤니티가

[15:21] 항상 필요하죠.

[15:23] 이 라이브 콜에서 여러분을 만나기를 바랍니다.

[15:25] 그렇지 않다면 다음 영상에서 뵙겠습니다.

[15:27] 모두 감사합니다.