AI 에이전트 구축에 진지하다면 알아야 할 n8n 20가지 팁

David Ondrej 구독자 277,000명

요약

이 영상은 n8n을 이용해 AI 에이전트를 설계·운영하는 데 꼭 필요한 20가지 실전 팁을 다룹니다. 각 노드(set, if, switch, filter, think 등)의 핵심 기능과 활용법을 구체적 사례로 설명하며, 오류 처리·스케줄링·호스팅(Hostinger) 전략까지 포괄적으로 제시합니다. 또한 효율적 워크플로우 디버깅(Executions 탭, 데이터 고정)과 생산성 향상을 위한 단축키·스크립트 활용법도 알려줍니다. 이 팁들을 모두 적용하면 안정적이고 확장 가능한 AI 자동화를 구축할 수 있습니다.

주요 키워드

n8n AI 에이전트 set 노드 MCP 노드 크론 표현식 Executions 탭 think 노드 filter 노드 Hostinger VPS 코드 노드

하이라이트

🔑 set 노드: 데이터를 일관된 형식(JSON)으로 정리해 워크플로우 전반에 사용할 수 있도록 돕는다.
⚡️ if·switch 노드: 조건 분기 로직을 구현해 트리거나 에러 경로를 체계적으로 관리할 수 있다.
🌟 filter 노드: 원시 데이터 중 특정 조건(예: 월소득 $5,000 이상)만 선별해 후속 작업량을 줄인다.
📌 think 노드: AI 에이전트가 자체적으로 추가 추론을 수행하도록 유도해 복잡한 의사결정을 강화한다.
🚀 MCP 노드: 외부 MCP 서버(예: Vectal, GitHub, Figma)에 연결해 수백 개 도구를 AI 에이전트에 손쉽게 부여한다.
📧 오류 흐름 분리: 워크플로우별 에러 트리거를 따로 구성해 문제 발생 시 자동 알림·대체 처리 과정을 유지한다.
💻 Hostinger VPS 호스팅: n8n 클라우드 한계를 넘고 무제한 실행을 보장하는 합리적 호스팅 옵션을 소개한다.
⌨️ 단축키 활용: Ctrl+S(저장), D(비활성화), P(데이터 고정) 등 키보드 단축을 익혀 편집 속도를 대폭 높인다.
⏰ 스케줄 트리거(크론 표현식): cron을 활용해 주중 특정 시간대만 실행하거나 사용자 정의 스케줄을 손쉽게 설정한다.
📋 Executions 탭: 각 실행 시점의 전체 상태 및 입출력 데이터를 확인해 디버깅 생산성을 극대화한다.

용어 설명

set 노드

입력된 데이터를 원하는 형태로 포맷해 JSON 등 일관된 구조로 가공한다.

filter 노드

조건을 설정해 특정 항목(예: 월소득 기준)을 충족하는 데이터만 다음 단계로 넘긴다.

think 노드

AI 에이전트에게 추가 추론을 요청하는 도구로, 모델에 충분치 않은 정보가 있을 때 유용하다.

MCP 노드

외부 MCP 서버와 연결해 AI 에이전트에 수백 개의 도구 접근 권한을 제공한다.

크론 표현식(chron)

초·분·시·일자·월·요일 단위로 세밀한 스케줄링을 지원하는 표준식이다.

Executions 탭

각 워크플로우 실행 결과와 입출력 데이터를 확인·디버깅할 수 있는 n8n의 주요 기능이다.

코드 노드

JavaScript(및 베타 상태의 Python)로 사용자 정의 로직을 작성해 데이터 처리·변환 기능을 확장한다.

• 여러 트리거의 데이터를 일관된 JSON 형태로 통합 • 워크플로우 초기 단계에서 데이터 표준화로 후속 노드 처리 용이 • 복수 출처 입력을 동질화해 AI 에이전트 입력 안정성 확보

타임라인 정보가 없습니다.

• 프로그래밍의 if-else 구문처럼 조건에 따라 경로 분기 • True, False, Error 세 개 분기 지원 • 복잡한 논리흐름을 시각적으로 구성해 가독성 향상

[00:23] 조건부 로직을 위한 If 노드와 Switch 노드를 설명합니다. If 노드는 기본적인 참/거짓 분기를, Switch 노드는 더 복잡한 다중 조건 분기를 처리합니다. 이는 프로그래밍의 핵심 개념을 워크플로우에 적용한 것입니다.

• True/False 이상의 여러 선택지를 한 번에 처리 • 다양한 조건을 검증해 세분화된 워크플로우 제어 • 복잡도가 높은 분기 로직에 효과적

타임라인 정보가 없습니다.

• 조건(예: 월소득 5,000달러 이상)에 맞는 리드만 선별 • 불필요한 데이터 흐름 감소로 처리 효율 개선 • 추후 단계 노드 부담을 줄이고 속도 향상

[00:57] Filter 노드를 통한 데이터 선별 방법을 소개합니다. 예를 들어 50명의 리드 중 월 수입 5천 달러 이상인 사람만 선별하는 등, 특정 조건을 만족하는 데이터만 다음 단계로 전달할 수 있습니다.

• AI 에이전트에게 별도 추론 도구로 문제 재검토 요청 • 충분치 않은 맥락에서 올바른 의사결정을 돕는다 • 모델 단일 호출만으론 해결하기 어려운 복합 상황에 유용

[01:16] Think 노드는 AI 에이전트의 사고 능력을 향상시키는 도구입니다. 추론 모델을 사용하지 않을 때도 에이전트가 불충분한 데이터 상황에서 문제를 다각도로 분석하고 결정을 내릴 수 있게 도와주는 과소평가된 중요한 노드입니다.

• Vectal·GitHub·Figma 등 다양한 MCP 서버 접속 지원 • AI 에이전트에 수백 개 도구 사용 권한 부여 • MCP 개념 이해로 99% 사용자 대비 경쟁력 확보

[01:44] MCP 도구는 n8n의 가장 강력한 기능 중 하나로, AI 에이전트가 수천 개의 외부 MCP 서버에 접근할 수 있게 합니다. GitHub, Figma, Vectal 등 다양한 서비스와 연동하여 에이전트의 기능을 무한히 확장할 수 있는 핵심 노드입니다.

[02:28] MCP 개념을 피하지 말고 배우면 n8n 사용자의 99%보다 앞서게 될 것이며, 벡털 MCP 설정을 포함한 전체 AI 에이전트가 뉴 소사이어티 클래스룸에서 템플릿과 프리셋으로 이용 가능하다고 소개합니다.

[02:54] n8n 팁 7번으로 오류 처리 방법을 설명하며, if 노드의 오류 옵션과 설정에서 '오류 발생 시' 옵션을 통해 워크플로우 중단, 계속 실행, 또는 추가 오류 출력과 함께 계속할지 선택할 수 있다고 안내합니다.

• 각 노드 Settings에서 오류 발생 시 행동(stop/continue) 지정 • 에러 출력 경로를 별도로 구성해 재처리 가능 • 흐름 중단 없이 자동 교정·분석 단계 추가

[03:36] 팁 8번으로 오류 전용 별도 워크플로우 생성을 제안하며, n8n의 오류 트리거를 활용해 메인 워크플로우와 분리된 오류 처리가 가능하다고 설명합니다.

• 에러 트리거를 별도 워크플로우로 분리 운영 • 메인 흐름과 독립해 오류 시 자동 알림(이메일·메신저) • 중요한 자동화에서 빠른 대응 체계 구축

[04:11] 오류 워크플로우를 통해 이메일, WhatsApp, 텔레그램 등으로 빠른 알림을 받을 수 있으며, 특히 클라이언트로부터 수천 달러를 받는 중요한 자동화의 경우 반드시 오류 워크플로우를 설정해야 한다고 강조합니다.

[04:44] 현재 AI 에이전트가 호스팅되지 않은 문제점을 지적하며, 기본 n8n 호스팅 클라우드의 문제점으로 높은 비용과 실행 횟수 제한을 언급합니다.

[04:57] n8n 클라우드의 단점인 비용 부담과 실행 횟수 제한 문제를 지적하며, AI 에이전트는 필요한 만큼 자유롭게 실행되어야 한다고 강조합니다.

[05:09] Hostinger를 통한 해결책을 제시하며, 자체 서버를 통해 실행 횟수 제한 없이 모든 n8n 에이전트를 호스팅할 수 있다고 설명합니다.

[05:21] KVM2 플랜을 추천하며 수백 개의 AI 에이전트를 실행할 수 있고, 24개월 옵션과 쿠폰 코드 David를 통해 비용을 절약할 수 있는 방법을 안내합니다.

[05:48] Hostinger 설정 과정을 단계별로 설명하며, 서버 위치 선택부터 n8n 원클릭 설치 템플릿까지 간단한 설정 방법을 보여줍니다.

[06:20] VPS 설정 후 관리 패널 사용법을 설명하며, n8n 클라우드에서 제공하지 않는 서버 사용량 데이터를 확인할 수 있다는 추가 장점을 언급합니다.

• Ctrl+S(저장), Ctrl+Z(실행 취소), Ctrl+A(전체 선택) • D(노드 비활성화), P(데이터 고정) 등 핵심 단축으로 작업 속도 향상 • Mac에서는 command 키로 동일하게 사용

[06:43] n8n 작업 효율성을 위한 필수 키보드 단축키들을 소개하며, Control/Command + 스크롤(줌), Ctrl + S(저장), Ctrl + Z(실행 취소), Ctrl + A(전체 선택), C(복사) 등의 기본 단축키를 설명합니다.

[07:22] n8n의 필수 키보드 단축키를 소개합니다. Ctrl+C로 노드 복사, Ctrl+V로 붙여넣기, Ctrl+X로 잘라내기가 기본이고, D키로 노드를 빠르게 비활성화하고 P키로 워크플로우 내 데이터를 고정할 수 있습니다.

[07:50] 이러한 단축키들을 실제로 활용하면 n8n 사용 속도가 크게 향상되고 전체적인 생산성이 높아집니다.

[07:58] 팁 10번으로 스케줄 트리거의 고급 활용법을 설명합니다. 기본 간격(초, 분, 시간, 일, 주, 월) 대신 Cron 표현식을 사용하면 훨씬 정교한 스케줄링이 가능합니다.

• cron 표현식 지원으로 초·분·시·요일별 세밀한 실행 스케줄링 • 주중 특정 시간대만 자동화 실행 등 복합 스케줄 설정 가능 • default 간격 대비 훨씬 유연한 주기 관리

[08:30] Cron 설정 예시로 매일 새벽 4시 5분 실행을 보여주며, crontab.guru 웹사이트를 통해 쉽게 학습할 수 있다고 안내합니다.

[08:49] Cron의 진정한 가치는 복잡한 조건 설정에 있습니다. 평일 오전 6시부터 오후 11시까지만 실행하는 등의 세밀한 제어가 가능하며, 여러 트리거를 사용할 필요 없이 하나의 설정으로 해결할 수 있습니다.

• 각 실행 기록의 전체 상태·입출력 데이터를 상세 확인 • 오류·포맷 문제 발생 시 즉시 디버깅 • 복잡한 워크플로우의 문제 지점 파악에 필수

[09:17] 팁 11번은 실행(Executions) 탭의 중요성에 관한 내용입니다. 대부분 사용자가 에디터에서만 작업하지만, 실행 탭에서는 각 자동화 실행의 상세한 데이터와 상태를 확인할 수 있습니다.

[09:40] 실행 탭의 디버깅 기능을 강조합니다. 오류 발생 시 AI 에이전트로 전달되기 전 데이터 상태, 프롬프트 내용 등을 분석하여 시스템 프롬프트 문제인지 형식 오류인지 판단할 수 있습니다. 자동화가 복잡해질수록 이 기능의 가치가 더욱 커집니다.

[10:03] 실행 탭에서 특정 실행을 클릭하면 그 시점의 자동화 전체 상태를 확인할 수 있으므로, 편집기에서만 시간을 보내지 말고 실행 탭을 더 많이 활용하라고 조언합니다.

[10:15] 데이터 고정 기능을 설명하며, Gmail 트리거의 보라색 아이콘이 데이터가 고정되었음을 나타낸다고 합니다. 매번 새로운 이메일을 보내는 대신 고정된 데이터를 사용하면 자동화 구축 속도가 훨씬 빨라진다고 강조합니다.

• 테스트용 샘플 데이터를 고정해 반복 실행 가능 • 매번 트리거 요소를 재전송할 필요 없이 노드별 동작 확인 • 자동화 개발 속도와 안정성 모두 개선

[10:35] 데이터 고정 방법이 매우 간단하다며 핀 버튼의 위치를 보여주고, 같은 데이터로 노드를 여러 번 테스트할 수 있어 자동화 구축이 훨씬 효율적이라고 설명합니다.

[11:00] 데이터 고정이 빠른 자동화 구축에 절대적으로 필수적이라고 강조하며, 13번째 팁으로 Open Router 사용법을 소개합니다.

• OpenRouter로 GPT-4.1·Gemini·Mistral 등 다양한 모델 호출 • 특정 API 제공자가 중단돼도 대체 공급자로 안정성 확보 • 오픈소스·소형·미허가 모델까지 폭넓게 선택 가능

[11:08] Open Router는 세상의 모든 AI 모델을 쉽게 사용할 수 있는 도구라고 설명하며, GPT-4.1과 다양한 제공업체, Vectal 등의 앱 사용 예시를 보여줍니다.

[11:34] Open Router를 AI 에이전트의 모델로 사용하면 n8n이 제공하는 주요 모델들뿐만 아니라 특이한 오픈소스 모델, 소형 모델, 제한 없는 모델 등 원하는 모든 모델을 사용할 수 있다고 설명합니다.

[12:19] Open Router의 또 다른 장점으로 API 장애 대응을 설명합니다. Claude를 Anthropic 노드로만 사용하면 해당 API가 다운될 때 전체 자동화가 멈추지만, Open Router는 Claude Sonnet에 5개의 다른 제공업체를 제공해 안정성을 보장한다고 합니다.

[12:43] Open Router 노드의 장점을 설명하며, 하나의 AI 제공자가 다운되어도 Amazon Bedrock이나 Google Vertex 같은 다른 제공자로 자동 리디렉션되어 안정적인 자동화를 구축할 수 있다고 설명합니다.

[12:58] 14번째 팁으로 now 표현식 사용법을 소개합니다. 표현식 필드에서 ${now}를 사용하면 현재 날짜와 시간을 얻을 수 있고, 커스텀 포맷팅도 가능하다고 설명합니다.

• {{ $now }} 구문으로 현재 일시 자동 삽입 • format 옵션으로 원하는 시간 형식 지정 • 에이전트에 최신 날짜·시간 컨텍스트 제공해 응답 정확도↑

[13:36] AI 에이전트에게 현재 날짜 정보를 제공하는 것의 중요성을 강조합니다. 시간대에 따라 다른 행동을 취하거나, 주말과 평일에 다른 작업을 수행할 수 있게 해주는 매우 가치 있는 맥락 정보라고 설명합니다.

[14:01] 15번째 팁으로 재시도 및 실패 설정을 다룹니다. 노드 설정에서 실패 시 재시도 횟수(3-5회 권장)와 재시도 간격(5-10초 권장)을 설정할 수 있으며, 특히 안정성이 떨어지는 새로운 AI 모델 사용 시 유용하다고 설명합니다.

• 노드 Settings에서 재시도 횟수·간격(ms) 지정 • 일시적 오류가 잦은 API나 모델 호출 안정화 • 과도한 재시도로 과부하 우려 시 적절한 간격 설정

[14:48] 16번째 팁으로 워크플로우 타임아웃 설정을 소개합니다. 복잡한 워크플로우나 비용이 많이 드는 AI 모델을 사용할 때 워크플로우가 너무 오래 실행되지 않도록 제한하는 중요한 기능이라고 설명합니다.

• 전체 워크플로우가 지정 시간(예: 5분) 이상 실행 시 자동 중단 • 무한 대기나 과다 비용 발생 방지 • soft stop 이후에도 강제 종료 후 실행 기록에 ‘취소’로 남음

[15:12] 워크플로우 타임아웃 설정에 대한 설명. 5분 또는 1시간 후 시간 초과 설정 가능하며, 한계 도달시 n8n이 소프트 스톱을 시도하고 실패시 프로세스를 강제 종료한다.

[15:30] 17번째 팁인 태그 추가 기능 소개. 워크플로우를 더 잘 정리하기 위해 '개인 자동화', 'AI 에이전트', '텔레그램 트리거' 등의 태그를 사용할 수 있다.

• 워크플로우에 'AI 에이전트', 'Gmail' 등 태그 추가 • 10개 이상 자동화일 때 빠른 필터링·식별 • 프로젝트·용도별 분류로 유지보수 편의↑

[15:53] 태그 기능의 유용성 강조. 많은 n8n 에이전트를 보유한 경우 빠른 이동과 전환을 통해 자동화 유형을 쉽게 파악할 수 있으며, 10개 이상의 자동화 보유시 특히 유용하다.

[16:18] 18번째 팁인 기본값 제공 방법. 두 개의 세로줄(||)을 사용하여 주 변수가 실패할 경우 대체값을 설정할 수 있다. JSON ID나 날짜 등에 활용 가능하다.

• `{{ 변수 || 기본값 }}` 형식으로 대체 값 지정 • 캘린더 이벤트 실패 시 오늘 날짜 사용 등 예외 대비 • 입력 누락에 의한 워크플로우 중단 최소화

[16:58] 19번째 팁인 코드 노드 소개. '노코드'라는 제한적 믿음을 버리고 코딩 실력을 향상시켜야 한다고 강조. 화자는 매일 첫 시간을 코딩 학습에 투자한다고 밝혔다.

• JavaScript(및 베타 Python)로 복합 로직·데이터 가공 구현 • no-code 제한에서 벗어나 커스텀 기능 확장 • 20시간 투자로 프로그래밍 기초 학습 후 자신감↑

[17:21] 화자의 성공 사례와 새로운 소사이어티 홍보. VIP 코딩만으로 Veectal을 0에서 월 1만 달러 이상으로 성장시킨 경험을 공유하며, AI 스타트업 구축을 원하는 사람들에게 독점 자료 제공.

[17:41] n8n에서 커스텀 코드 사용법. 코드 노드를 통해 JavaScript와 Python을 사용할 수 있다고 안내.

[17:49] Python과 JavaScript의 베타 지원과 향후 다른 언어 지원 가능성에 대해 설명하며, 현재 이 두 언어로도 거의 모든 작업을 처리할 수 있다고 언급합니다. 코드 노드의 주요 활용 분야로 커스텀 포맷팅, 파싱, 데이터 처리를 소개합니다.

[18:06] 코드 노드의 무한한 가능성을 강조하며, 더 많은 커스터마이징이나 기능이 필요할 때 코드 노드로 해결할 수 있다고 조언합니다. 코드를 피하는 것이 스스로를 제한하는 행위일 수 있음을 지적합니다.

[18:22] 프로그래밍 기본기 학습의 중요성을 강조하며, JavaScript나 Python 기초에 20시간을 투자할 것을 강력히 권장합니다. 이러한 학습이 n8n, AI 에이전트, 자동화 구축 시 기술적 이해도를 크게 향상시킬 것이라고 설명합니다.

[18:53] 20번째 팁으로 간단한 AI 채팅 노드와 AI 에이전트 사용 시점을 구분하는 방법을 설명합니다. AI 에이전트가 멋져 보이지만 때로는 불필요한 복잡성을 가져올 수 있다고 경고합니다.

• 단순 텍스트 처리·분류엔 Chat 노드가 빠르고 비용 절감 • 복합 도구 호출, 의사결정 로직에는 AI 에이전트가 최적 • 사용 목적에 따라 적절한 방식을 선택해 과도한 복잡성 방지

[19:08] 채팅 모드의 장점을 설명합니다. 간단한 데이터 입력과 프롬프트로 간단한 출력을 얻는 방식으로, 오류 가능성이 적고 속도가 빠르며 비용도 절약됩니다. 빠른 요약이나 분류 작업에 적합하다고 설명합니다.

[19:31] 복잡한 워크플로우가 필요한 경우 AI 에이전트의 필요성을 설명합니다. MCP 서버, 다양한 도구들을 포함한 복잡한 시스템 예시를 들며, 에이전트를 오케스트레이션 두뇌로 비유합니다.

[19:48] AI 에이전트가 다양한 도구들(HTTP, 브라우저, 데이터베이스) 중에서 선택하고 순서대로 호출하며 결정을 내리는 역할을 설명합니다. 반면 선형적인 워크플로우에서는 특정 채팅 모드가 더 나은 선택이라고 조언합니다.

[20:09] 20가지 n8n 팁의 마무리와 함께 Hostinger VPS 사용을 권장합니다. 12개월이나 24개월 플랜으로 워크플로우 자동화에 전념할 것을 제안하며, 첫 번째 자동화 구축만으로도 대부분의 사람들보다 앞서게 된다고 격려합니다.

[20:32] 호스팅의 중요성을 강조하며 Hostinger의 장점들을 소개합니다. 서버 설정의 용이성, n8n 클라우드 대비 저렴한 비용, 무제한 실행 등의 혜택을 설명하고 할인 링크 사용을 권장합니다.

[00:00] AI 에이전트 개발자가 알아야 할 20가지 n8n 팁을 소개합니다.

[00:03] 첫 번째, Set 노드입니다.

[00:04] 이것은 n8n에서 가장 핵심적인 노드 중 하나입니다.

[00:06] 플로우로 데이터를 전송하기 전에

[00:08] 데이터를 쉽게 포맷할 수 있게 해줍니다.

[00:10] 특히 여러 트리거가 있을 때

[00:12] 모두 동일한 형식으로 포맷하고 싶을 때

[00:13] 매우 유용합니다.

[00:15] 여기서 보듯이 에이전트 입력 같은 메시지로 말이죠.

[00:17] 그러면 AI 에이전트가

[00:18] 어떤 트리거에서 왔든 상관없이

[00:21] JSON 에이전트 입력을 받을 수 있습니다.

[00:23] 두 번째 팁은 If 노드입니다.

[00:26] 이것은 프로그래밍의

[00:27] 간단한 if-else 문과 같습니다.

[00:29] 여기 정의된 조건이 참이면

[00:32] 이쪽으로 보내지고,

[00:33] 거짓이면 저쪽으로 보내집니다.

[00:35] 그리고 오류가 발생하면

[00:36] 세 번째 경로로 보내집니다.

[00:39] If 문은 프로그래밍에서

[00:40] 가장 핵심적인 개념 중 하나입니다.

[00:42] 그래서 n8n에서도 가장 많이 사용되는 노드 중 하나죠.

[00:44] 세 번째 팁은 Switch 노드입니다.

[00:46] 이것은 If 노드의 더 강력한 버전이라고 생각하시면 됩니다.

[00:48] 참 또는 거짓 두 가지 옵션만 있는 것이 아니라

[00:50] Switch는 훨씬 더 많은 옵션을 가질 수 있고

[00:52] 여러 다른 조건에 대해

[00:54] 데이터를 검증할 수 있습니다.

[00:55] 네 번째 팁은 또 다른 핵심 노드인

[00:57] Filter입니다.

[01:00] 이것은 가지고 있는 데이터의 양을

[01:02] 줄이는 데 사용됩니다.

[01:03] 예를 들어, 50명의 리드가 들어오는데

[01:05] 월 수입이 5천 달러가 넘는 사람들만

[01:07] 원한다고 해봅시다.

[01:09] 필터에서 조건을 설정하면

[01:11] 그 조건을 통과한 사람들만

[01:13] 자동화의 나머지 부분으로

[01:15] 플로우를 계속 진행할 수 있습니다.

[01:16] 다섯 번째 팁은 좀 더 흥미로운데

[01:18] Think 노드입니다. 보통 AI 에이전트와 함께 사용됩니다.

[01:20] 이것은 기본적으로 추론 모델을 사용하지 않을 때도

[01:22] 에이전트가 생각할 수 있게 해주는 방법입니다.

[01:24] 기본적으로 Think 노드는

[01:25] 에이전트가 호출할 수 있는 도구 역할을 해서

[01:28] 행동을 취하기 전에 좀 더 생각할 수 있게 해줍니다.

[01:31] 충분한 데이터를 제공하지 않아서

[01:32] AI 에이전트가 무엇을 해야 할지 확신이 서지 않을 때

[01:34] 사용자가 제공한 특정 지시사항과 함께

[01:36] think 도구를 호출해서

[01:38] 문제를 다른 방식으로 생각하고

[01:40] 그 다음에 결정을 내릴 수 있습니다.

[01:41] n8n 내에서 매우 과소평가된 노드입니다.

[01:44] 여섯 번째 팁은 MCP 도구입니다.

[01:47] 이것은 n8n에서 가장 강력한 노드 중 하나입니다.

[01:49] 왜냐하면 이미 수백 가지의

[01:51] 다양한 도구에 접근할 수 있는

[01:53] AI 에이전트에게

[01:55] 이것을 제공할 수 있기 때문입니다.

[01:56] 이것이 바로 n8n의 힘입니다.

[01:58] 하지만 이 MCP 노드가 추가되면서

[02:01] 존재하는 모든 MCP 서버에 연결할 수 있습니다.

[02:03] 예를 들어, 여기서는 Vectal을 사용하고 있는데

[02:05] 최근에 Vectal에 MCP를 추가했습니다.

[02:07] Vectal을 사용하지 않으신다면 Vecteli에 가서 가입하세요.

[02:09] 미래의 AI 생산성 도구입니다.

[02:11] 하지만 GitHub, Figma,

[02:13] Play 같은 다른 MCP도 사용할 수 있습니다.

[02:15] 세상에는 수백, 수천 개의

[02:17] 다양한 MCP 서버가 있습니다.

[02:19] 그리고 n8n 내의 이 하나의 노드를 이해한다면

[02:21] AI 에이전트가 이 모든 것들을

[02:23] 사용할 수 있도록 접근 권한을 줄 수 있습니다.

[02:26] 그러니 이 하나의 노드를 완전히 마스터하세요.

[02:28] MCP 개념을 피하지 마세요. 처음에는 겁이 날 수도 있지만,

[02:30] 이걸 배우면 n8n을 사용하는 다른 사람들의 99%보다 앞서게 될 겁니다.

[02:32] 정말 믿어보세요. 그런데 벡털 MCP 설정을 포함한

[02:35] 이 전체 AI 에이전트는 여기 뉴 소사이어티 클래스룸에서

[02:37] 이용할 수 있습니다. 템플릿과 프리셋이 있어서

[02:39] 제가 만든 모든 AI 에이전트와 미리 제작된 자동화,

[02:42] 그리고 제 비디오의 모든 리소스에 접근할 수 있고,

[02:43] 독점 콘텐츠도 있습니다.

[02:45] 뉴 소사이어티에 가입하세요. 비디오 아래 링크가 있습니다.

[02:47] 자, 다시 n8n으로 돌아와서

[02:49] 팁 7번은 사실 노드가 아니라

[02:51] 오류 처리 방법입니다.

[02:52] 많은 초보자들이 이 부분에서 어려워합니다.

[02:54] 예를 들어, if 노드에 오류 옵션이 있는 걸 볼 수 있습니다.

[02:56] 하지만 여기 상단의 설정으로 들어가서

[02:58] 설정으로 전환하면, '오류 발생 시'라는 옵션이 있어서

[03:01] 오류가 발생했을 때 노드가 어떻게 동작할지

[03:02] 선택할 수 있습니다.

[03:04] 워크플로우를 중단하거나 계속 실행하거나

[03:06] 추가 오류 출력과 함께 계속할지 말이죠.

[03:07] 이는 추가 필드가 있어서

[03:09] 오류 발생 시 어떻게 할지 사용자 정의할 수 있다는 뜻입니다.

[03:11] 예를 들어, 그걸 다른 AI 에이전트로 보내서

[03:14] 처리하고 분석하게 하여

[03:15] 데이터를 수정해서 워크플로우로 전송할 수도 있습니다.

[03:18] 하지만 많은 사람들이 이 설정을 확인하지 않고

[03:20] 오류 발생 시 어떻게 할지 사용자 정의하지 않는데,

[03:21] 이는 실수입니다.

[03:23] 팁 8번은 오류 전용 별도 워크플로우를 만드는 것입니다.

[03:25] 실제로 n8n 안에는 오류 트리거가 있는데,

[03:27] 많은 사람들이 모르는 기능입니다.

[03:28] 이를 통해 오류 발생 시 처리를

[03:31] 95%나 98%의 상황에서 완벽하게 작동하도록 설계된

[03:33] 메인 워크플로우와 완전히 분리할 수 있습니다.

[03:35] 자동화가 완벽하게 작동할 때 말이죠.

[03:36] 오류를 완전히 다르게 처리하고 싶을 수도 있잖아요.

[03:39] 그래서 오류 트리거를 별도 워크플로우에 두는 게 유용한 겁니다.

[03:41] 오류 워크플로우의 장점은

[03:43] 여기서 오류가 발생할 때 자동으로 트리거된다는 점입니다.

[03:45] 예를 들어, 여기서 저에게 이메일 메시지를 받을 수 있어요.

[03:47] David@gmail은 물론 제 실제 Gmail이 아니지만,

[03:49] david.ai 같은 걸로 넣을 수 있고,

[03:51] 여러분의 이메일 주소를 넣으면 됩니다.

[03:55] WhatsApp 메시지나 텔레그램 메시지도 가능하고,

[03:56] 기본적으로 빠른 알림을 받을 수 있어서

[03:59] '자동화에서 제대로 처리되지 않은 오류가 있으니

[04:01] 확인하고 수정하세요'라는 메시지를 받을 수 있습니다.

[04:02] 더 복잡하고 중요한 자동화의 경우

[04:04] 오류 워크플로우를 만드는 걸 적극 추천합니다.

[04:06] 특히 클라이언트로부터 수천 달러를 받고 일하는 경우라면

[04:07] 그들의 자동화가 제대로 실행되는지 확실히 해야 하니까요.

[04:09] 따라서 문제가 생겼을 때

[04:11] 쉽게 연락받을 수 있는 오류 워크플로우를 꼭 설정하세요.

[04:13] 실제로 지금 우리 AI 에이전트에는 큰 문제가 있는데,

[04:15] 어디에도 호스팅되지 않았다는 점입니다.

[04:17] 기본 n8n 호스팅 클라우드 사용의 문제는

[04:19] 첫째로 비용이 많이 들 수 있다는 것이고,

[04:21] 둘째로는 실행 횟수에 제한이 있다는 점입니다.

[04:22] 저는 그런 제약을 받고 싶지 않거든요.

[04:24] 빠른 알림을 받아서 '자동화에 오류가 있으니

[04:27] 확인하고 수정하세요'라는 메시지를 받을 수 있습니다.

[04:29] 더 복잡하고 중요한 자동화에는

[04:31] 오류 워크플로우를 만드는 걸 적극 추천합니다.

[04:33] 특히 클라이언트로부터 수천 달러를 받는 일이라면

[04:35] 그들의 자동화가 제대로 실행되는지 확실히 해야 합니다.

[04:38] 따라서 문제가 생겼을 때 쉽게 연락받을 수 있는

[04:40] 오류 워크플로우를 꼭 설정하세요.

[04:42] 실제로 지금 우리 AI 에이전트에는 큰 문제가 있는데,

[04:44] 어디에도 호스팅되지 않았다는 점입니다.

[04:46] 기본 n8n 호스팅 클라우드 사용의 문제는

[04:48] 첫째로 비용이 많이 들 수 있다는 것이고,

[04:49] 둘째로는 실행 횟수에 제한이 있다는 점입니다.

[04:51] 저는 그런 제약을 받고 싶지 않거든요.

[04:53] 기본 n8n 호스팅 클라우드 사용의 문제는

[04:55] 첫째로 비용이 많이 들 수 있다는 것입니다.

[04:57] 비용이 많이 들 수 있습니다. 그리고 두 번째로는

[04:59] 실행 횟수에 제한이 있다는 점입니다.

[05:01] 저는 제 AI 에이전트가 실행되는 횟수에

[05:02] 제한을 받고 싶지 않습니다.

[05:05] 강력한 AI 에이전트를 만들었다면,

[05:07] 필요한 만큼 실행될 수 있기를 원합니다.

[05:09] 바로 이 지점에서 Hostinger가 등장합니다.

[05:11] Hostinger는 제가 모든 n8n 에이전트를

[05:14] 호스팅하는 방법입니다. 그 이유는

[05:16] 실행 횟수에 제한이 없기 때문입니다.

[05:17] Hostinger를 사용하면 자신만의

[05:19] 서버를 얻을 수 있습니다. 설정 방법은 다음과 같습니다.

[05:21] KVM2 플랜을 선택하시면 - 이 플랜을 추천드리는데,

[05:23] 이 플랜으로 수백 개의 AI 에이전트를

[05:25] 실행할 수 있습니다.

[05:27] 그리고 n8n 클라우드를 사용하는 것보다

[05:28] 훨씬 저렴한 비용이 들 것입니다.

[05:30] 특히 24개월 옵션을 선택하신다면 말이죠.

[05:32] 이 옵션을 확실히 추천드립니다.

[05:34] AI 에이전트는 영원히 실행되기를 원하시니까요.

[05:36] 한 번 만들어두면 지속적으로

[05:38] 시간을 절약해 줍니다.

[05:40] 그리고 Hostinger가 이 영상을

[05:41] 후원해 주셨기 때문에,

[05:44] 쿠폰 코드 David를 사용하시면

[05:46] 연간 또는 2년 플랜에서 추가로 10% 할인을 받으실 수 있습니다.

[05:48] 그 다음에 할 일은 서버 위치를 선택하는 것입니다.

[05:50] 가장 가까운 곳을 선택하시면 됩니다.

[05:52] 저는 체코에 있으니까 독일이

[05:53] 아주 가깝습니다. 그리고 운영체제는

[05:55] n8n을 클릭하시면 됩니다. 문자 그대로

[05:57] n8n을 위한 원클릭 설치 템플릿이 있습니다.

[05:59] 이보다 쉬울 수 없습니다.

[06:00] 확인을 클릭하고 계속하기를 클릭한 다음

[06:02] Hostinger 계정으로 로그인하거나

[06:04] 새로 계정을 만드시면 됩니다.

[06:05] 마지막으로 남은 것은 청구 세부정보와

[06:07] 신용카드 정보를 입력하는 것입니다.

[06:09] 저는 몇 달 동안 Hostinger를 사용해서

[06:10] 제 n8n 에이전트들을 호스팅하고 있습니다.

[06:12] 정말로 가장 간단하고 가장 저렴한 방법입니다.

[06:14] 다시 한번, 설명란의 링크를 확인해 주시고

[06:16] 코드 David를 사용해서 10% 할인을 받으시는 것을

[06:18] 잊지 마세요.

[06:20] Hostinger VPS를 준비했다면,

[06:22] 패널로 가서 홈을 클릭하고 관리를 선택하세요.

[06:25] 여기서 가상 전용 서버가 어떻게 실행되고 있는지와

[06:27] 모든 사용량 정보를 볼 수 있습니다.

[06:29] 이것도 n8n 클라우드에 비해

[06:31] 또 다른 장점입니다.

[06:33] n8n이 평소에 제공하지 않는 이런 데이터를

[06:35] 실제로 볼 수 있습니다.

[06:37] 우리가 클릭해야 할 것은 앱 관리뿐이고

[06:39] 이것이 n8n 서버를 실행시켜서

[06:41] 모든 AI 에이전트를 볼 수 있게 해줍니다.

[06:43] 자, n8n 팁 9번은 키보드 단축키입니다.

[06:45] 많은 분들이 키보드 단축키를

[06:47] 충분히 사용하지 않고 있습니다.

[06:49] 가장 필수적인 단축키들을 알려드리겠습니다.

[06:52] Control + 스크롤은 줌인과 줌아웃입니다.

[06:53] Ctrl + S는 다른 파일과 마찬가지로

[06:56] 빠른 저장 방법입니다.

[06:57] Control 또는 Command + Z. 그건 그렇고,

[06:59] 이 모든 것들은 맥북에서는 Command이고

[07:02] 윈도우에서는 Control입니다. 맞죠?

[07:04] 상상력을 발휘해 보세요. 맥북이 있다면

[07:06] Control을 Command로 바꿔서 생각하세요.

[07:07] Command + Z 또는 Control + Z는 실행 취소입니다.

[07:09] 실수로 노트를 삭제했다고 해봅시다.

[07:10] 앗, 실수했네요. Command + Z,

[07:13] Control + Z로 실행 취소. Ctrl + A는 전체 선택입니다.

[07:15] 모든 것을 빠르게

[07:17] 이동시키고 싶을 때 사용하는 쉬운 방법입니다.

[07:19] C는 노트를 복사하는 쉬운 방법입니다.

[07:22] 노드를 복사해요. Ctrl+V로 붙여넣기하고, Ctrl+X나 Command+X로

[07:26] 잘라내기를 한 다음 붙여넣기를 하면 됩니다.

[07:29] 복사가 아니라 이동이 되는 거죠.

[07:31] 그리고 마지막 두 가지 필수 키보드 단축키는

[07:33] D입니다. 이게 노드를 비활성화하는 방법이에요.

[07:35] 짠! 비활성화됐어요. 매우 빠른 비활성화 방법이고

[07:38] P는 워크플로우 내부의 데이터를 고정하는 방법입니다.

[07:41] 워크플로우가 실행될 때

[07:42] 매번 처음부터 리셋하고 싶지 않다면

[07:44] 노드에서 P를 누르면 해당 데이터가 고정됩니다.

[07:46] 그러니까 스크린샷을 찍어서

[07:49] 이 단축키들을 외우고

[07:50] 실제로 사용해보세요.

[07:52] 이렇게 하면 훨씬 빠른

[07:54] n8n 사용자가 될 수 있고

[07:56] 생산성이 훨씬 향상될 거예요.

[07:58] n8n 팁 10번은 스케줄 트리거를

[08:01] 커스텀으로 사용하는 방법입니다.

[08:03] 새 워크플로우가 있다고 해보죠.

[08:05] 워크플로우 추가 버튼을 누르고

[08:07] 여기서 스케줄 트리거를 사용할 거예요.

[08:10] 대부분의 분들은 이런 기본

[08:12] 간격들만 사용하시죠?

[08:14] 초, 분, 시간, 일, 주, 또는 월 말이에요.

[08:16] 하지만 여기에 커스텀 옵션이 있어요.

[08:18] Cron이라고 하는데, 이게 다른 옵션들보다

[08:20] 훨씬 더 많은 커스터마이징을 할 수 있어요.

[08:22] 예를 들어, 매일 새벽 4시 5분에

[08:25] 뭔가를 실행하고 싶다면

[08:28] 이런 식으로 할 수 있어요.

[08:30] 5 4 * * * 이렇게요.

[08:34] 그런데 cron job에 대해

[08:35] 더 배우고 싶다면

[08:36] crontab.guru라는

[08:38] 웹사이트가 있어서 여기서 설정할 수 있어요.

[08:41] 실제로는

[08:44] 그렇게 어렵지 않아요. 처음 볼 때는

[08:46] 좀 무서워 보일 수 있지만

[08:47] 스케줄 트리거에 대해

[08:49] 훨씬 더 많은 커스터마이징을 제공해요.

[08:50] 이게 특히 유용한 건 평일에만

[08:54] 6시부터 23시까지만 실행하고 싶을 때예요.

[08:56] 수면 시간에는 7시간 간격을 두고

[09:00] 월요일부터 금요일까지만

[09:02] 실행하는 거죠. 이건 보통

[09:04] 커스텀 트리거 간격으로는

[09:05] 할 수 없거나

[09:07] 여러 개의 트리거를 써야 해서

[09:08] 복잡해질 거예요. 하지만 Cron을 사용하면

[09:11] 이런 커스텀 범위를 설정해서

[09:12] 특정 시간대에만 자동화가

[09:14] 실행되도록 할 수 있어서 매우 유용해요.

[09:17] 팁 11번은 실행 탭입니다.

[09:20] 자동화를 구축할 때 대부분의 시간을

[09:21] 여기 에디터에서

[09:23] 보내실 텐데요. 하지만 실행 탭도

[09:26] 마찬가지로 강력한 기능입니다.

[09:29] 대부분의 분들이 여기에

[09:31] 충분한 시간을 투자하지 않아요.

[09:33] 여기서는 자동화의 특정 실행을

[09:36] 데이터와 함께 볼 수 있어요.

[09:38] 그 시점에서 데이터가 어떻게 보였는지 말이에요.

[09:40] 이게 가장 중요한 부분이에요. 디버깅을 할 수 있거든요.

[09:42] 이거 실행에서 오류가 났어요.

[09:44] 무슨 일이 일어났을까요? AI 에이전트로

[09:46] 가기 전에 데이터가 어떻게 보였을까요?

[09:48] 프롬프트는 어떻게 보였을까요?

[09:50] 에이전트가 올바른 일을 하지 않았네요.

[09:51] 아마도 제 시스템 프롬프트가 나쁜 것 같아요.

[09:53] 아니면 에이전트는 올바른 일을 했는데 형식이 잘못됐을 수도 있고요.

[09:56] 실행 단계는 정말 강력해요. 특히

[09:58] 자동화가 복잡해질수록 더욱 그렇고

[10:00] 대부분의 사람들은 그 순간에

[10:02] 데이터가 어떻게 보였는지를

[10:03] 실행이 진행된 후 클릭해서 특정 실행을 살펴보면

[10:06] 그 시점의 자동화 전체 상태를

[10:08] 확인할 수 있습니다. 그러니까 편집기에서만

[10:10] 시간을 보내지 말고 실행 탭에서

[10:13] 더 많은 시간을 보내세요.

[10:15] 팁 12번. 데이터를 고정했을 때,

[10:17] 예를 들어 여기서 Gmail 트리거에

[10:18] 보라색 아이콘이 보이는데, 이것은

[10:20] 데이터가 고정되어 있다는 뜻입니다.

[10:22] 여기에 '데이터 고정됨'이라고 나와있죠.

[10:24] 이걸 사용하면 자동화를

[10:26] 훨씬 빠르게 구축할 수 있습니다.

[10:28] 매번 트리거를 얻기 위해 자신에게

[10:30] 이메일을 다시 보내는 대신

[10:32] 여러분 중 많은 분들이 데이터 고정하는

[10:34] 방법을 몰라서 그렇게 하고 있는데,

[10:35] 정말 간단합니다. 바로 여기 있어요.

[10:37] 이 핀이 있고, 데이터 고정 해제도 있고,

[10:39] 여기를 클릭해서 고정 해제할 수도 있습니다.

[10:42] 이렇게 하면 자동화를 구축하고

[10:43] 테스트하는 속도가 훨씬 빨라집니다.

[10:45] 매번 텔레그램으로 전환해서

[10:47] 새 메시지를 보내는 등의

[10:49] 번거로운 일을 할 필요가 없어요.

[10:50] 같은 데이터를 사용해서 이 노드를

[10:53] 한 번 실행하고, 좋으면 이 노드를

[10:55] 5번, 10번 실행해보고,

[10:56] 만족스러우면 계속해서

[10:58] 자동화를 훨씬 빠르게 구축할 수 있습니다.

[11:00] 데이터 고정은 다른 자동화를

[11:02] 가능한 한 빠르게 구축하려면

[11:04] 절대적으로 필수적입니다. 팁 13번은

[11:08] Open Router 사용하기입니다.

[11:10] 여러분 중 많은 분들이 Open Router가

[11:12] 무엇인지 모를 텐데, 기본적으로

[11:14] 세상의 모든 AI 모델을 사용할 수 있는

[11:16] 쉬운 방법입니다. 예를 들어,

[11:18] Open Router에 가보면

[11:20] GPT-4.1을 볼 수 있고, 모델도 보고,

[11:22] 다양한 제공업체도 볼 수 있습니다.

[11:23] 이것은 OpenAI만 있네요.

[11:26] Vectal 같은 이를 사용하는 다양한 앱도

[11:29] 볼 수 있습니다. 보시다시피, 우리는

[11:32] GPT-4 토큰 소비자 중 17위입니다.

[11:34] 아직 Vectal을 사용하지 않고 있다면,

[11:36] Vectal에 가서 한 번 써보세요.

[11:39] 하지만 기본적으로 Open Router를

[11:42] AI 에이전트의 모델로 사용하면

[11:43] n8n이 제공하는 것뿐만 아니라

[11:45] 존재하는 모든 AI 모델을 사용할 수 있습니다.

[11:48] 물론 Anthropic, Google Gemini,

[11:49] OpenAI 같은 주요 모델들이 있지만,

[11:51] 뭔가 특이한 걸 사용하고 싶다면,

[11:53] 모델로 들어가서 정렬을 클릭하고

[11:55] 최신순을 클릭하면 이런

[11:57] 정말 특이한 모델들을 사용할 수 있어요.

[12:01] Mistral, Mini Max, Google Gemini 2.5

[12:05] Flash, Kim Dev 72B... 이런 모델들이

[12:06] 뭔지도 모르겠어요. 기본적으로

[12:09] 오픈소스 모델, 소형 모델,

[12:11] 제한 없는 모델 등 원하는 모든 모델을

[12:13] Open Router 채팅 모델 노드를 사용해서

[12:17] n8n AI 에이전트에 적용할 수 있습니다.

[12:19] 정말 강력하죠. 그리고 강력한

[12:21] 또 다른 이유는, Claude를 사용한다고 하면

[12:23] 대부분의 사람들은 Anthropic 노드를

[12:25] 통해서 사용할 텐데,

[12:26] 만약 Anthropic API가 다운되면?

[12:29] 하나의 API 제공업체가 다운되었다는

[12:31] 이유로 전체 자동화가 실행되지 않을 거예요.

[12:34] 여기서 Open Router를 사용하면

[12:36] Claude Sonnet에 5개의 다른 제공업체가

[12:39] 있는 걸 볼 수 있습니다.

[12:41] Anthropic이 다운되었다고 해봅시다.

[12:43] 완전히 다운되어도 문제없습니다.

[12:45] Amazon Bedrock으로 리디렉션되거나

[12:47] 전 세계 다양한 지역에 있는

[12:49] 무료 Google Vertex 데이터 센터 중 하나로

[12:51] 연결될 수 있습니다. 안정적인 n8n 자동화를

[12:53] 구축하려면 Open Router 노드를

[12:55] 사용하는 것이 매우 좋은 아이디어인 이유입니다.

[12:58] 14번째 팁은 now 규칙을

[13:00] 사용하는 것입니다. 모든 표현식 필드에서,

[13:03] 예를 들어 여기 Set 노드가 있지만

[13:05] 모든 표현식 필드에서, AI 프롬프트 내부에서도

[13:07] 가능합니다. Fixed에서 Expression으로

[13:09] 전환하면 달러 기호와 함께

[13:11] 중괄호 안에 now를 넣을 수 있고

[13:14] 이것은 현재 순간의 정확한

[13:15] 날짜와 시간을 제공합니다.

[13:18] 여기서 결과가 어떻게 보이는지

[13:20] 확인할 수 있습니다. 또는 원하는

[13:22] 특정 형식으로 포맷을 추가할 수 있고

[13:23] 그러면 훨씬 더 깔끔한 형식을 얻을 수 있습니다.

[13:24] 예를 들어 AI 에이전트의

[13:27] 시스템 프롬프트에 넣기 위해서 말이죠.

[13:29] 네, now 표현식은 특히

[13:32] 프롬프트에서 매우 유용합니다.

[13:34] AI 에이전트에게 현재 날짜를 제공할 때 말이죠.

[13:36] 이것은 시스템 프롬프트를 개선하는

[13:38] 가장 일반적인 방법 중 하나입니다.

[13:40] 에이전트에게 현재 날짜가 무엇인지

[13:42] 알려주는 것만으로도 말이죠. 이는

[13:43] AI가 가질 수 있는 가장 중요한

[13:45] 맥락 정보 중 하나일 수 있습니다.

[13:48] 정확한 날짜와 시간이 무엇인지 말이죠.

[13:50] 아침에는 저녁과 다른 행동을

[13:51] 취해야 할 수도 있습니다. 주말에는

[13:53] 평일과 다른 일을 해야 할 수도 있고요.

[13:54] 이때 커스텀 포맷팅과 함께

[13:56] now 표현식을 사용하는 것이 유용합니다.

[13:59] 15번째 팁은 재시도와 실패입니다.

[14:01] 아무 n8n 노드로 들어가서

[14:03] 설정을 클릭하면 여기에

[14:06] 실패 시 재시도 토글이 있습니다.

[14:08] 여기서 이 노드의 실행이 실패했을 때

[14:10] 어떤 일이 일어날지 선택할 수 있습니다.

[14:13] 우선 재시도 횟수부터 살펴보면

[14:15] 보통 3회가 기본값이고 괜찮습니다.

[14:17] 5회나 10회로 설정할 수도 있습니다.

[14:19] 저는 3~5회를 권장하고

[14:21] 밀리초 단위로 얼마나 기다릴지도

[14:22] 설정할 수 있습니다. 이것은 1초인데

[14:24] 5초 정도로 설정할 수도 있습니다.

[14:26] 재시도 사이에 얼마나 기다릴지

[14:27] 결정하는 것입니다. 때로는 스팸처럼

[14:29] 계속 시도하는 것이 최선의 방법은

[14:31] 아닙니다. 5초나 10초 정도가 좋습니다.

[14:33] 실패 시 재시도 기능은

[14:35] 특히 안정성이 떨어지는 노드에서

[14:38] 매우 강력합니다. 예를 들어

[14:39] 방금 출시된 AI 모델을 사용하는데

[14:42] 수요가 매우 높아서 충분한

[14:45] 제공자가 없는 경우, 재시도

[14:47] 기능이 매우 좋은 해결책이 될 수 있습니다.

[14:48] 16번째 팁은 워크플로우의

[14:51] 메인 설정에 관한 것입니다.

[14:53] 점 세 개를 클릭하고 설정을 클릭한 다음

[14:55] 아래로 스크롤하면 여기서

[14:56] 워크플로우 타임아웃을 볼 수 있습니다.

[14:59] 이는 복잡한 워크플로우가 있고

[15:01] 너무 오래 멈춰있지 않도록

[15:02] 하고 싶을 때 유용합니다. 비싼

[15:04] AI 모델을 많이 호출하는 경우

[15:06] 파산하지 않도록 확실히

[15:08] 하고 싶을 때 말이죠. 워크플로우

[15:09] 타임아웃을 클릭하고 시간을 설정할 수 있습니다.

[15:12] 5분 후에 작업이 멈춰있으면 시간 초과가 되거나

[15:14] 워크플로우가 얼마나 복잡한지에 따라

[15:16] 1시간 후에 시간 초과가 될 수도 있습니다.

[15:18] 한계에 도달하면 n8n은 먼저 소프트 스톱을 시도합니다.

[15:20] 그것이 작동하지 않으면 프로세스를 강제 종료하고

[15:24] 실행을 취소됨으로 기록합니다.

[15:25] 실행 탭에서 이렇게 확인할 수 있습니다.

[15:28] 17번째 팁은 태그 추가입니다.

[15:30] 여기에 잘 보이는 기능인데

[15:32] 많은 사람들이 무시하는 부분입니다.

[15:34] 워크플로우에 태그를 추가해서

[15:36] 더 잘 정리할 수 있습니다.

[15:39] 예를 들어 '개인 자동화'라고 하거나

[15:40] 개인용이라고 태그를 달 수 있습니다.

[15:42] 또는 'AI 에이전트'라고 하거나

[15:44] 자동화에 AI가 필요하지 않다면

[15:47] '텔레그램 트리거' 같은 식으로

[15:49] 자동화를 분류하는 데 원하는 태그를 사용할 수 있습니다.

[15:53] 이것은 매우 유용한 기능입니다

[15:55] 특히 우리 회사처럼

[15:56] 많은 n8n 에이전트를 가지고 있다면 말이죠.

[15:58] 태그를 사용하면 빠르게 이동하고

[16:01] 전환하면서 보고 있는 것을 파악하여

[16:03] 이 자동화가 어떤 유형의 트리거를 사용하는지

[16:06] 빠르게 이해할 수 있습니다

[16:07] 어떤 유형의 AI 모델을 사용하는지

[16:09] Gmail에 출력하는지 등을 말이죠.

[16:11] 따라서 특히 10개 이상의 자동화에 도달하면

[16:13] 태그를 사용하세요.

[16:16] 다음 n8n 팁인 18번째 팁은

[16:18] 모든 변수나 입력에서 작동하는

[16:20] 기본값 제공하는 방법입니다.

[16:23] 이 두 개의 세로줄을 사용할 때

[16:25] 예를 들어 JSON ID가 기본값이라고 하면

[16:27] 만약 그것이 실패하면

[16:29] JSON 채팅 입력을 사용할 것입니다.

[16:32] 예를 들어 이것이 프롬프트일 수 있습니다.

[16:34] AI에 의해 생성되지 않는다면

[16:36] 기본 양을 가질 것입니다.

[16:39] 또는 캘린더 이벤트에서 날짜를 수집해야 하는데

[16:41] 그것이 실패하면 오늘 날짜를

[16:44] 기본값으로 사용할 것입니다.

[16:46] 기본값을 확실히 가지고 싶을 때마다

[16:48] 표현식의 시작에 주 변수를 놓고

[16:50] 이 두 개의 세로줄을 따라

[16:52] 기본값이 실패할 경우

[16:54] 대체값을 놓으면 됩니다.

[16:55] n8n 팁 19번째는 코드 노드입니다.

[16:58] 이것을 통해 코드를 작성할 수 있습니다.

[17:00] 만약 여러분이 '아, 나는 노코드야'라고 완전히 생각한다면

[17:04] 그것은 제한적인 믿음입니다.

[17:06] 그것을 완전히 버려야 합니다.

[17:08] 개인적으로도 저는

[17:10] 매일 첫 시간을 코딩 실력 향상에

[17:12] 보내는 습관을 시작했습니다.

[17:13] 비록 제가 이미 세계 최고의 비주얼 코더 중 한 명이고

[17:16] 전체 스타트업을 구축하여

[17:18] 월 1만 달러 이상으로 확장했음에도

[17:20] 단지 VIP 코딩만으로 말이죠.

[17:21] 그런데 그 모든 것이

[17:24] 새로운 소사이어티에 문서화되어 있습니다.

[17:25] 제가 어떻게 Veectal을

[17:27] 0에서 월 1만 달러 이상으로 구축했는지

[17:29] 인터넷 어디에서도

[17:31] 접근할 수 없는 내용입니다.

[17:33] 자신만의 AI 스타트업을 구축하고 싶다면

[17:34] 새로운 소사이어티에 가입하세요.

[17:36] 이것은 많은 독점 자료 중 하나입니다.

[17:38] 확인해보세요. 어쨌든

[17:41] n8n에서 커스텀 코드를 사용하고 싶다면

[17:44] 코드 노드로 이렇게 하면 됩니다.

[17:45] 예를 들어 JavaScript를 넣을 수 있고

[17:47] Python도 지원합니다.

[17:49] 하지만 그건 베타 버전이에요. 아마 미래에는

[17:51] 다른 언어들도 지원할 거예요, 하지만

[17:53] Python과 JavaScript로는

[17:54] 기본적으로 뭐든 할 수 있잖아요? 그리고

[17:56] 데이터에 어떤 작업을 하고 싶든

[17:58] 커스텀 포맷팅, 커스텀 파싱,

[18:00] 처리 등이 사람들이 코드 노드를

[18:02] 데이터 안에서 사용하는 가장 일반적인

[18:04] 방법들이에요. 하지만 실제로는

[18:06] 코드로 뭐든 할 수 있어요, 그렇죠? 코드 노드는

[18:08] 여러분을 위해 있는 거예요. 그래서 언제든

[18:10] '아, 뭔가가 좀 더'

[18:11] 커스터마이징 가능했으면 좋겠다. 좀 더

[18:13] 많은 걸 할 수 있었으면 좋겠다'라고 느낄 때,

[18:16] 코드 노드로 해결될 수 있을 거예요. 그리고 아마

[18:17] 코드를 피함으로써 스스로를

[18:20] 제한하고 있을 수도 있어요. 그래서

[18:22] 가장 좋은 습관 중 하나는 프로그래밍의

[18:25] 기본기를 배우는 데 20시간을 투자하는 거예요

[18:27] JavaScript든 Python이든 말이죠.

[18:29] 분명히 이들은 세계에서 가장

[18:31] 인기 있는 언어들이에요. 여러분 모두에게

[18:33] 이 언어들 중 하나나

[18:35] 둘 다의 기본기를 배우는 데

[18:38] 집중된 20시간을 투자하기를 강력히 추천하고

[18:40] 이것은 여러분의 기술적 이해를

[18:42] n8n으로 AI 에이전트, AI를 구축할 때

[18:45] 자동화나 기술 관련된 모든 것에서 크게 향상시킬 거예요.

[18:47] 정말 강력히 추천하고

[18:49] 특히 코드 노드를

[18:51] 자신감을 가지고 사용할 수 있게 해줄 거예요. 그리고

[18:53] 20번째 팁은 언제 간단한 AI 채팅 노드를 사용하고

[18:55] 언제 AI 에이전트를 사용해야 하는지에 대한 거예요

[18:57] 왜냐하면 유혹적일 수 있거든요

[18:59] '오 그래 AI 에이전트를 사용하고 싶어

[19:02] 멋지고 더 강력해 보이는' 그런 것들 말이에요

[19:04] 종종 불필요한

[19:06] 복잡성을 도입하는 반면

[19:08] 채팅 모드는 간단한 데이터를

[19:10] 입력하고 프롬프트를 주고

[19:13] 간단한 출력을 얻는 거고

[19:14] 잘못될 게 많지 않아요. 이것은

[19:17] 빠를 뿐만 아니라 더 적은 맥락이

[19:19] 입력되고 더 적은

[19:21] 도구 호출 등이 있어서

[19:23] 더 저렴할 수도 있어요. 그리고

[19:24] 빠른 요약이나

[19:26] 분류 작업이나 수많은 도구를 가진

[19:28] 고급 AI 에이전트가 필요하지 않은 경우에 좋아요.

[19:31] 이제 더 복잡한

[19:33] 워크플로우가 필요하다면 예를 들어 여기처럼

[19:35] AI 에이전트가 많은 일을 하고 MCP

[19:37] 서버, 생각 도구, Gmail 노드,

[19:40] 간단한 메모리, 구조화된 파서를 가지고 있다면

[19:43] 그때 당연히 AI 에이전트가 필요해요.

[19:45] 그리고 에이전트를

[19:46] 오케스트레이션 두뇌로 생각할 수 있어요, 그렇죠?

[19:48] 다양한 도구들 HTTP, 브라우저, 데이터베이스 중에서

[19:50] 선택하고 순서대로 호출하고

[19:52] 많은 결정을

[19:54] 내릴 수 있어요. 하지만 에이전트가

[19:56] 어떤 결정도 내릴 필요가 없는

[19:58] 매우 선형적인 워크플로우라면

[19:59] AI 모델이 뭔가

[20:01] 특정한 것을 하기만 하면 되는 거라면

[20:04] 특정 채팅 모드를 사용하는 것이

[20:06] 종종 더 나은 선택이에요. 그래서

[20:09] 이것들이 20가지 n8n 팁이었어요.

[20:11] 이 모든 것을 적용한다면 훨씬

[20:13] 더 나은 n8n 빌더가 될 거예요. 그리고

[20:15] 시작하고 싶다면 Hostinger에서

[20:16] 본인만의 VPS를 구해보세요. 특히 12개월이나

[20:19] 24개월 플랜을 선택하면

[20:21] 워크플로우를 자동화하는 사람이 되겠다고

[20:23] 스스로에게 약속하는 거예요. 왜냐하면

[20:24] 여러분 중 많은 분들이 첫 번째

[20:26] 자동화를 구축한다면, 그것만으로도

[20:28] 훌륭해요. 이미 80-90%의

[20:30] 사람들보다 나아요. 하지만

[20:32] 어디에도 호스팅하지 않으면

[20:34] 혜택을 얻지 못하잖아요, 그렇죠? 그리고 이것이

[20:36] Hostinger가 쉽게 만들어주는 거예요.

[20:38] 자체 서버를 설정하는 것이

[20:40] 이보다 쉬웠던 적이 없어요. 그리고 Hostinger로는

[20:42] 가장 저렴한 방법일 뿐만 아니라

[20:44] n8n 클라우드보다 훨씬 저렴하고

[20:46] 무제한 실행도 얻을 수 있어요.

[20:48] 그래서 5개, 10개, 20개의

[20:51] 다른 AI 에이전트를 구축하든

[20:52] Hostinger의 KVM2 서버 하나로

[20:55] 모두 동시에 실행할 수 있어요. 다시 한번

[20:57] 비디오 아래 링크를 클릭하고

[20:59] 제 링크 David를 사용해서

[21:00] Hostinger에서 10% 더 절약하세요.

[21:02] 그리고 이 비디오를 후원해준

[21:04] Hostinger에게 다시 감사드리고 싶어요. 그리고

[21:06] 여러분이 이런 팁들을 즐겼다면 알려주세요.

[21:08] 아래에 n8n이라고 댓글을 달아주시면 더 많은 n8n 비디오를 만들게요. 그럼 시청해주셔서 감사하고 멋지고 생산적인 한 주 보내세요.