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.

[00:00:00] 인트로 및 개요

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

[00:00:08] 새로운 MCP 노드 기능 소개

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.

[00:03:00] 이벤트 생성 데모

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.

[00:07:00] LinkedIn 포스트 생성 및 프롬프트 한계

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.

[00:09:50] Claude Desktop 통합 설정

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.

[00:14:50] 결론 및 커뮤니티 안내

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