n8n 네이티브 MCP 클라이언트 도구 및 서버 설정 마스터하기

Bart Slodyczka 구독자 13,000명

요약

이 영상은 n8n에서 네이티브 MCP 클라이언트 도구와 서버 트리거를 설정하고 구성하는 방법을 단계별로 살펴본다. AI 에이전트가 MCP 클라이언트와 서버 간 협업을 통해 Gmail 등 다양한 도구를 병렬로 호출·이용하는 과정을 실습하고, 단일 서버와 분리 서버 구조의 장단점을 비교한다. Execute Workflow와의 차이를 분석하며, MCP를 활용해 워크플로우를 효율적으로 확장·관리할 수 있는 핵심 가치를 제시한다.

주요 키워드

MCP client tool MCP server trigger Execute Workflow node Call n8n Workflow SSC endpoint Separation of Concerns Parallel Execution n8n AI Agent Scalability

하이라이트

🔑 클라이언트·서버 분리 워크플로우: MCP 클라이언트 도구와 서버 트리거를 별도 워크플로우로 구성해 AI 에이전트가 도구 설명을 이해하고 활용 가능
🚀 빠른 설정 가이드: 채팅 트리거→AI 에이전트→MCP 클라이언트→MCP 서버 트리거 순으로 네이티브 MCP 도구를 빠르게 구축
⚡️ AI 기반 이메일 전송 실습: 서버 트리거에 Gmail 노드를 연결하고 ‘Let AI decide’로 이메일 제목·본문을 자동 생성해 전송
📌 서버 구조 비교: 단일 워크플로우 서버는 간편하지만, 역할 분리된 분리 서버가 유지보수·책임 분담에 유리
🌟 Execute Workflow와 비교: MCP 서버는 병렬 실행이 기본 지원되고, Execute Workflow는 선형 방식이라 별도 설계가 필요
🔧 스케일업·관리 효율성: 하나의 MCP 서버만 수정해도 다수 워크플로우 도구 설정을 일괄 변경할 수 있어 운영 비용 절감

용어 설명

MCP 클라이언트 도구

AI 에이전트와 MCP 서버 트리거 간 통신을 중계하는 n8n 네이티브 도구

MCP 서버 트리거

외부 요청(SSC 엔드포인트)을 받아 다양한 노드 실행 정보를 제공하는 트리거 노드

Execute Workflow 노드

n8n에서 다른 워크플로우를 선형으로 실행시키는 트리거 노드

Call n8n Workflow 도구

AI 에이전트나 다른 워크플로우가 특정 워크플로우를 호출할 때 사용하는 액션 노드

SSC 엔드포인트

MCP 클라이언트 도구가 요청을 보낼 서버 트리거 URL

Separation of Concerns

역할 분리를 통해 각 구성 요소의 책임을 최소화하고 유지보수를 용이하게 하는 설계 원칙

MCP 클라이언트 도구와 서버 트리거의 역할과 상호작용 방식을 간단히 소개한다.

[00:00] 네이티브 MCP 클라이언트 도구와 MCP 서버 트리거의 작동 방식을 소개합니다. 두 워크플로우는 서로 다르며, MCP 클라이언트 도구는 에이전트 워크플로우에 연결되어 서버 트리거와 통신합니다.

[00:25] 서버 트리거는 Gmail 노드와 같은 도구들에 대한 정보와 설명을 가지고 있으며, 이를 통해 AI 에이전트가 적절한 도구를 선택하고 사용할 수 있게 합니다.

[00:58] 영상에서 다룰 내용으로 네이티브 MCP 도구 설정, 서버 구조, 그리고 멀티툴 MCP 서버와 개별 도구별 서버의 차이점을 소개합니다.

네이티브 MCP 설정, 서버 구조 전략, Execute Workflow와의 비교 등 이 영상에서 다룰 내용을 안내한다.

[01:24] MCP와 n8n 워크플로우 실행의 차이점을 설명하고, Nate Herk의 관점에서 두 기능의 유사성을 논의합니다.

에이전트 워크플로우와 MCP 서버 워크플로우를 각각 별도 캔버스로 분리해 기본 구조를 준비한다.

[01:47] MCP의 실제 가치와 Claude 데스크톱 앱과의 통합 가능성에 대해 논의하며, n8n 내에서의 MCP 활용 가치를 탐구합니다.

[02:20] MCP 에이전트와 서버를 구축하기 위해 두 개의 빈 캔버스를 준비했습니다. 왼쪽에는 MCP 에이전트를, 오른쪽에는 MCP 서버를 구축할 예정입니다.

채팅 트리거와 AI 에이전트를 추가한 뒤, MCP 클라이언트 도구를 불러와 SSC 엔드포인트 입력 공간을 확인한다.

[02:30] 먼저 채팅 트리거를 추가하고 AI 에이전트를 설정합니다. 그리고 MCP 클라이언트 도구를 추가하여 SSE 엔드포인트를 구성합니다.

[03:00] 클라이언트 도구에 SSE 엔드포인트를 설정하고, 서버에서 URL을 가져와 연결합니다. 이는 테스트용과 프로덕션용 URL을 선택할 수 있습니다.

MCP 서버 트리거 노드를 생성하고 설정에서 테스트·프로덕션 URL을 복사해 클라이언트 도구에 연결한다.

타임라인 정보가 없습니다.

서버 워크플로우에 Gmail 노드를 연결해 ‘send’ 작업과 AI 결정 옵션으로 이메일 제목·본문 자동 생성을 구성한다.

[04:06] 서버에 Gmail 기능을 추가하고, AI가 자동으로 제목과 메시지를 결정하도록 설정합니다. 기본적인 설정을 완료하고 테스트를 준비합니다.

테스트 워크플로우 실행 후 채팅창에서 ‘랜덤 폴란드 사실 이메일 전송’을 요청해 실제 이메일 발송 과정을 확인한다.

[04:53] MCP 에이전트 실행 과정을 시연하기 위해 폴란드에 대한 랜덤 사실을 이메일로 보내는 예제를 실행합니다.

[05:14] AI가 '알고 계셨나요?'라는 제목으로 말보르크 성에 대한 흥미로운 이메일을 성공적으로 생성하고 전송했습니다.

단일 서버(다중 도구)와 분리 서버(전용 도구) 구조를 비교하며 역할 분리와 유지보수 관점에서 장단점을 설명한다.

[05:41] MCP 서버 트리거 설정의 두 가지 주요 방법을 소개합니다.

[05:44] 첫 번째 방법은 하나의 서버에서 Gmail, Zendesk, ClickUp 등 여러 도구를 통합 관리하는 방식입니다.

[06:28] 두 번째 방법은 각 서비스(Gmail, Zendesk, ClickUp)별로 전용 MCP 서버를 구축하는 방식으로, 더 많은 오버헤드가 발생하지만 관심사 분리가 가능합니다.

[07:26] Gmail 노드를 예시로 들며, 실제로는 Gmail이 6-9개, Zendesk가 15개 등 다양한 도구들이 여러 노드를 가질 수 있음을 설명합니다.

[07:49] 모든 도구를 하나의 서버에 연결하는 것보다는, Gmail, Zendesk, MCP 각각을 위한 별도의 서버를 구축하는 것이 더 효율적임을 제안합니다.

MCP 클라이언트→서버 방식과 Call n8n Workflow→Execute Workflow 방식의 유사점과 차이점을 분석한다.

[08:19] MCP와 n8n 워크플로우 실행 방식의 차이점을 비교 설명합니다. MCP는 서버를 통한 병렬 실행이 가능한 반면, n8n 워크플로우는 선형적 실행 구조를 가집니다.

Execute Workflow로 병렬 실행을 구현하는 방법(다중 워크플로우 호출 또는 AI 에이전트 활용)을 상세히 설명한다.

[09:37] n8n 워크플로우에서 병렬 실행을 구현하기 위한 방법을 설명하기 시작합니다. 여러 개의 워크플로우를 사용하여 각각 다른 Gmail 동작을 수행하는 방식을 소개합니다.

[09:56] 현재 워크플로우 구조에서는 세 개의 별도 워크플로우 호출이 필요하며, 이는 단순 MCP 도구와 서버 사용보다 더 많은 오버헤드가 발생합니다.

[10:17] 대안으로 n8n 워크플로우와 AI 에이전트를 사용할 수 있지만, 이중 AI 모델 사용은 불필요한 중복 작업을 초래합니다.

[10:50] MCP 서버의 실제 가치는 엄격한 노드 세트를 통한 관리에 있으며, Gmail 서버처럼 특정 도구에 대한 모든 기능을 중앙화할 수 있습니다.

MCP 서버를 활용해 도구를 중앙에서 관리함으로써 워크플로우 확장성과 운영 관리를 효율화하는 핵심 가치를 제시한다.

[11:20] MCP 서버를 사용하면 여러 워크플로우의 도구 변경이나 유지보수를 단일 지점에서 효율적으로 관리할 수 있습니다.

[00:00] 안녕하세요, 여러분. 이 영상에서는

[00:02] 네이티브 MCP 클라이언트 도구와

[00:03] n8n의 MCP 서버 트리거 사용법을 보여드리겠습니다.

[00:07] 먼저 이 두 워크플로우가

[00:08] 서로 다르다는 점을 말씀드리고 싶습니다.

[00:10] MCP 클라이언트 도구는

[00:12] 에이전트 워크플로우에 연결되어

[00:14] MCP 서버 트리거가 포함된

[00:16] 별도의 워크플로우를 호출합니다.

[00:19] AI 에이전트가 MCP 도구를

[00:21] 사용하려고 할 때, MCP 클라이언트 도구를 호출하고

[00:23] 이 도구는 MCP 서버 트리거와

[00:25] 통신하게 됩니다. 서버 트리거는

[00:26] 모든 정보를 가지고 있으며,

[00:28] 예를 들어 여기서는

[00:29] Gmail 노드가 연결되어 있고

[00:31] n8n에서 도구를 설정할 때

[00:33] 각각의 도구에 대한

[00:35] 설명을 첨부한다는 것을 아실 겁니다.

[00:37] 이 서버 트리거는 모든 Gmail 노드에

[00:39] 접근할 수 있고 각각의 설명을

[00:41] 이해하고 있습니다. 각 도구를

[00:43] 언제 사용할지 결정하고

[00:45] MCP 클라이언트 도구에 전달하며

[00:47] 클라이언트 도구와

[00:49] 서버 트리거 간의 협업이 이루어지고

[00:51] 이 통신은 AI 에이전트에게까지

[00:52] 전달됩니다. 이렇게 해서 AI 에이전트가

[00:54] 각각의 도구를 구분하고

[00:56] 어떤 도구를 사용할지

[00:58] 결정하게 됩니다.

[00:59] 이 영상에서는 네이티브 MCP 도구와

[01:01] MCP 서버 설정 방법을 보여드리고

[01:03] 서버 구조에 대해

[01:05] 설명해드리겠습니다. 여러분은

[01:07] 이미 여러 영상에서

[01:08] 다양한 도구에 접근할 수 있는

[01:10] 멀티툴 MCP 서버를 보셨을 겁니다.

[01:12] Gmail, Zendesk,

[01:14] ClickUp이 있고, 또는

[01:15] 사람들이 각각의 도구를 위해

[01:17] 별도의 서버를 만드는 것을 보셨을 수도 있습니다.

[01:19] Gmail용 서버, Zendesk용 서버,

[01:21] 그리고 ClickUp용 서버가

[01:22] 있습니다. 그리고 MCP와

[01:24] n8n 워크플로우 실행의 차이점에 대해

[01:26] 말씀드리겠습니다. 최근에

[01:28] Nate Herk의 MCP 관련 영상을

[01:30] 봤는데,

[01:31] 그가 매우 좋은 지적을 했습니다.

[01:34] 기본적으로 MCP는 n8n 워크플로우

[01:36] 실행 노드와 매우 유사합니다.

[01:38] 여기 보이는 이 설정처럼 n8n 워크플로우 호출 도구가

[01:40] 워크플로우를 실행시키고,

[01:42] 이를 통해 다양한

[01:44] 작업을 수행할 수 있습니다.

[01:45] 마지막으로, MCP의

[01:47] 실제 가치가 어디에 있는지

[01:48] 말씀드리겠습니다. YouTube에서

[01:50] 다양한 n8n MCP 영상을 보시면

[01:52] 사람들이 이미

[01:54] MCP 서버를 자신들의 Claude 데스크톱 앱에

[01:56] 연결하는 것을 보실 수 있는데,

[01:58] 이는 Claude 데스크톱

[01:59] 에이전트에 더 많은 기능을 제공합니다.

[02:01] 하지만 이 부분에서

[02:03] 한 가지 생각해보고 싶은 것은

[02:04] n8n 내에서 MCP를 사용할 때의

[02:06] 실제 가치가 무엇인지입니다.

[02:09] Claude 데스크톱과 같은 것은

[02:10] 고려하지 않고 말입니다.

[02:12] 이 영상의 첫 부분에서는

[02:14] 화면을 분할해서

[02:15] 두 개의 n8n 캔버스를 보여드리겠습니다.

[02:17] 왼쪽에는 한 캔버스가 있고

[02:20] 빈 캔버스가 있는데,

[02:21] 여기에 MCP 에이전트를 만들 예정이고

[02:23] 오른쪽에는 빈 캔버스가 있어서

[02:25] MCP 서버를 구축할 예정입니다.

[02:27] 첫 번째로 할 일은

[02:30] 여기에 채팅 단계를 추가하는 것입니다.

[02:32] chat trigger를 입력하겠습니다.

[02:34] 이를 통해 AI 에이전트에

[02:36] 메시지를 보내서

[02:38] 서버를 실행할 수 있게 됩니다

[02:39] 두 번째로 할 일은

[02:41] AI 에이전트를 추가하는 것입니다.

[02:43] 좋습니다. 이제 몇 가지를 추가해보죠.

[02:47] 실제로 생각하고 작업할 수 있도록

[02:49] LLM을 추가하겠습니다. 그리고 이제

[02:52] MCP 클라이언트 도구를 얻기 위해

[02:53] 이 도구 플러스 버튼을 클릭하고

[02:55] MCP를 입력한 다음

[02:57] MCP 클라이언트 도구를 클릭하겠습니다.

[03:00] 이제 클라이언트 도구의 설정에

[03:02] SSE 엔드포인트를 위한 공간이 있습니다.

[03:04] 이 SSE 엔드포인트는

[03:07] 실제로 서버에서 얻게 될

[03:08] URL입니다. 자, 이제 시작해보겠습니다.

[03:11] 다시 말씀드리지만, 여기 있는

[03:13] 이 별도의 워크플로우는

[03:14] MCP 서버를 위한 것입니다.

[03:18] 첫 번째로 필요한 것은

[03:20] MCP를 입력하고 MCP 서버 트리거를 가져오는 것입니다.

[03:23] 좋습니다. 이제 MCP 서버 트리거가 있네요.

[03:25] 여기를 더블클릭해서 들어가보면

[03:27] 설정에서 URL을 볼 수 있는데

[03:29] 이것을 복사해서

[03:31] 클라이언트 도구의 SSE 엔드포인트에 붙여넣을 것입니다.

[03:33] 지금은 테스트 URL을 사용하지만

[03:35] 프로덕션으로 전환하려면

[03:37] 그냥

[03:38] 프로덕션으로 전환하고

[03:39] 마찬가지로 복사하면 됩니다.

[03:41] 테스트를 위해 이 URL을

[03:43] 클릭해서 가져와서

[03:44] 여기에 붙여넣겠습니다.

[03:46] 좋습니다. 이제 축소해보면

[03:49] 왼쪽에 에이전트가 구성되어 있고

[03:51] 모든 설정이 완료되었으며

[03:53] 서버의 엔드포인트가

[03:55] MCP 클라이언트 도구에 연결되어 있습니다.

[03:57] 이제 이 워크플로우를 저장해서

[04:00] 모든 것을 확실히 해두겠습니다.

[04:02] 그리고 여기서는

[04:04] 축소한 다음

[04:06] 이 서버에 Gmail을 보낼 수 있는

[04:08] 기능을 추가하겠습니다. Gmail을 입력하고

[04:11] 이것을 클릭합니다. 설정에서는

[04:14] 매우 기본적인 것만 유지할 것이므로

[04:15] 보내기 작업으로 두겠습니다.

[04:17] 이메일은 제 이메일을 입력하고

[04:19] 제목과 메시지는

[04:21] AI 결정 버튼을 사용하겠습니다.

[04:23] 이렇게 하면 에이전트가

[04:26] MCP 클라이언트 도구를 실행할 때

[04:28] Gmail 도구에 접근할 수 있고

[04:31] 스스로 정확한 제목과

[04:32] 보낼 메시지를 결정하게 됩니다.

[04:34] 이제 모든 것이 좋아 보이네요.

[04:37] 여기서 나가서

[04:39] 저장하겠습니다. 여기서부터는

[04:41] 서버에 더 많은 도구를 추가할 수 있지만

[04:42] 지금은 매우 단순하게 유지하겠습니다.

[04:45] 왜냐하면

[04:46] 이 비디오의 두 번째 부분은

[04:48] 서버에 대해 다룰 것이기 때문입니다.

[04:50] 지금은 테스트 워크플로우를

[04:52] 클릭해서 실행해보겠습니다.

[04:53] 이 에이전트가 실행될 때

[04:56] 정확히 어떤 일이 일어나는지 볼 수 있습니다.

[04:58] 이를 위해 채팅창을 열고

[05:00] 이 메시지를 보내보겠습니다.

[05:02] 폴란드에 대한 랜덤 사실을

[05:03] 이메일로 보내달라고 하겠습니다.

[05:05] 화면을 축소하고 보내기를 누르면

[05:08] 이제 우리 에이전트가 MCP

[05:09] 클라이언트 도구에 도달하여

[05:11] Gmail 전송 기능을 사용하게 됩니다.

[05:14] 자, 제 Gmail 받은편지함을 보시면

[05:16] AI가 꽤 좋은 제목을 만들었네요.

[05:18] '알고 계셨나요?'라는 흥미로운 제목입니다.

[05:21] 그리고 여기

[05:23] 폴란드에 대한 랜덤 사실이 있습니다.

[05:25] 폴란드에는 세계에서 가장 큰

[05:27] 성 단지인 말보르크 성이 있습니다.

[05:29] 13세기에 튜턴 기사단이 건설했으며

[05:32] 유네스코 세계문화유산으로 지정되어 있습니다.

[05:34] 정말 멋지네요.

[05:36] 저도 몰랐던 사실이에요.

[05:38] 이제 이 시점에서

[05:39] 가장 이상적인 MCP 서버 트리거

[05:41] 설정 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

[05:44] MCP 서버를 설정하는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

[05:46] 위쪽에는 여러 도구에 접근할 수 있는

[05:48] 단일 서버가 있습니다.

[05:50] 우리는 하나의 서버에

[05:52] 세 개의 별도 Gmail 도구가 연결되어 있어서

[05:54] 이메일 보내기, 기존 이메일 스레드에

[05:56] 답장하기, 또는 모든 이메일 가져오기가 가능합니다.

[05:58] 그다음 Zendesk가 있고

[06:00] ClickUp도 있습니다.

[06:02] 이 설정에서는 MCP 에이전트가 있는

[06:04] 하나의 워크플로우와

[06:07] 하나의 MCP 클라이언트 도구가 있고

[06:08] 이 클라이언트 도구는

[06:10] 서버와 직접 통신하며

[06:12] 서버는 이 클라이언트 도구에

[06:13] '이러한 세 개의 Gmail 노드에 접근할 수 있다'는

[06:15] 정보를 다시 전달합니다.

[06:17] 이 Zendesk 노드들과 ClickUp 노드들에도

[06:19] 접근할 수 있다고 알려주면

[06:21] 에이전트는 기본적으로

[06:23] 어떤 작업을 완료할지

[06:24] 어떤 노드를 사용할지 결정할 수 있습니다.

[06:26] 그리고 여기 두 번째 방법이 있는데

[06:28] 이런 서버들을 만드는 방식입니다.

[06:30] 이 설정에서는 Gmail 도구에만 접근할 수 있는

[06:33] 전용 Gmail MCP 서버가 있습니다.

[06:35] 그다음 Zendesk 도구가 있는 Zendesk 서버와

[06:37] ClickUp 도구가 있는 ClickUp 서버가 있습니다.

[06:39] 이런 종류의 설정은

[06:41] 하나의 서버와 하나의 MCP 도구만 있는

[06:43] 이전 설정보다 약간 더 많은

[06:45] 오버헤드가 발생합니다.

[06:47] 보시다시피 이 MCP 에이전트는

[06:50] 이 서버와 통신하기 위한 전용 Gmail MCP 도구가 필요하고

[06:53] 이 서버와 통신할 Zendesk 도구,

[06:55] 이 서버와 통신할 ClickUp 도구가

[06:56] 각각 필요합니다.

[06:58] 제 생각에는

[07:00] 서버당 몇 개의 도구만

[07:01] 필요한 단계에서는

[07:03] 이런 설정으로도 충분할 수 있습니다.

[07:05] 하지만 저는 실제로

[07:08] 관심사의 분리를 선호합니다.

[07:10] 워크플로우를 구축할 때

[07:12] 최소한의 책임만 부여하려고 합니다.

[07:14] 개별 워크플로우에

[07:17] 주로 그 이유는 그렇게 하면

[07:19] 고도로 전문화된 워크플로우나

[07:21] 하나의 작업만 수행하는

[07:23] 전문화된 에이전트를 가질 수 있기 때문입니다.

[07:26] 이 데모에서는 Gmail 노드 세 개만

[07:28] 사용하고 있지만, 실제로 Gmail은

[07:30] 6개나 9개의 노드를 가질 수 있고,

[07:32] Zendesk는 15개의 노드를 가질 수 있으며,

[07:34] 여러분이 사용하는 다양한 도구들은

[07:35] 3개에서 10개, 또는

[07:37] 20개의 서로 다른 노드를

[07:39] 각각의 동작을 위해 가질 수 있습니다.

[07:40] 그렇게 되면 이런 모습이 될 텐데요.

[07:41] Gmail 도구들의 배열과

[07:44] Zendesk 도구들의 배열,

[07:46] 그리고 여기 MCP 도구들의 배열이

[07:49] 하나의 서버에 연결되어 있는데,

[07:51] 이는 좋은 방법이 아니라고 생각합니다.

[07:53] 이런 경우에는

[07:55] 분리해서 각각의

[07:57] 도구를 관리하기 위한 별도의 서버를

[07:59] 구축하는 것이 좋습니다.

[08:01] 즉, Gmail용 서버 하나,

[08:03] Zendesk용 서버 하나,

[08:05] 그리고 MCP용 서버 하나를

[08:07] 따로 두는 거죠. 그래서 저는

[08:09] 가능한 이런 설정을 선호합니다.

[08:10] 관심사의 분리를 통해

[08:12] 각각의 서버와

[08:14] MCP 도구들이 분리되어 통신하는

[08:16] 이런 구조를 말이죠.

[08:18] 자, 이제

[08:19] MCP와 n8n 워크플로우 실행의

[08:21] 유사점과 차이점을 알아보겠습니다. 위에서는

[08:24] 우리가 이미 익숙한 방식을 보여주는데,

[08:26] MCP 클라이언트 도구가 서버와 통신하고

[08:28] 서버는 세 개의 별도 Gmail 도구에

[08:30] 접근할 수 있어서 에이전트가 사용할 수 있죠.

[08:33] 아래쪽에는 n8n 워크플로우를

[08:35] 실행하는 설정이 있는데,

[08:37] 여기서는 n8n 워크플로우 호출 도구가

[08:40] 워크플로우 실행 노드와

[08:42] 직접 통신하는 구조를 보여줍니다.

[08:45] MCP 도구가 서버와 통신하는 것처럼

[08:47] 이 도구도 비슷한 방식으로

[08:49] 통신합니다. 이 도구는

[08:50] 서버는 아니지만

[08:52] 대상이 될 수 있는 엔드포인트와

[08:54] 통신합니다. 이는 웹훅을 호출하는 것과

[08:56] 매우 유사한데요,

[08:58] 완전히 같지는 않지만

[09:01] 도구가

[09:02] 엔드포인트와 직접 통신하고

[09:04] 이 도구도 마찬가지로

[09:06] 엔드포인트와 직접 통신합니다.

[09:08] 주요 차이점은

[09:10] MCP 서버가 도구들의

[09:12] 병렬 실행을 가능하게 한다는 점입니다.

[09:15] 즉, MCP 클라이언트를 사용하는

[09:17] 에이전트가 하나의 워크플로우 내에서

[09:19] 각각의 도구들을

[09:21] 실행할 수 있다는 거죠.

[09:23] 반면에 아래쪽의 워크플로우 실행 노드는

[09:25] 선형적으로 진행됩니다. 직접 구현하지 않는 한

[09:27] 병렬 처리가 없고,

[09:29] 에이전트가 특정 도구를

[09:31] 자유롭게 선택할 수 없습니다.

[09:32] 정적인 워크플로우만 가능하죠.

[09:34] 이는 즉,

[09:37] 이러한 병렬 워크플로우 실행을

[09:39] 워크플로우 실행 노드로 구현하려면

[09:41] 두 가지 방법이 있다는 뜻입니다.

[09:43] 첫 번째는 여러 개의

[09:46] 워크플로우 실행을 두는 것인데,

[09:48] 각 워크플로우마다 Gmail 도구에서

[09:50] 서로 다른 동작을 수행하게 하는 거죠.

[09:52] 그리고 특정 워크플로우와

[09:54] 통신하기 위해서는

[09:56] 세 개의 별도 워크플로우를 호출해야 하는데

[09:58] 예를 들어 첫 번째 워크플로우 도구는

[10:01] 워크플로우 1과 통신하고

[10:03] 두 번째는 워크플로우 2와, 세 번째는 워크플로우 3과 통신하죠

[10:05] 보시다시피 이것은

[10:08] 단순한 MCP 도구와 MCP 서버를 사용하는 것보다

[10:10] 훨씬 더 많은 오버헤드가 발생합니다

[10:12] 네, 이것은 좀 더 복잡한 구성이죠

[10:15] 또 다른 방법으로는

[10:17] 도구의 병렬 실행을 위해

[10:18] n8n 워크플로우를 호출하고 AI 에이전트를 사용하는 것인데

[10:21] 여기에 별도의 Gmail 도구들을 연결하는 방식입니다

[10:24] 하지만 실제로 이 단계에서는

[10:25] 이 Gmail 도구들을 가져와서

[10:27] 두 번째 워크플로우는 제거해야 합니다

[10:29] 전혀 필요하지 않기 때문이죠

[10:31] 두 개의 AI 모델을 사용해서

[10:33] 어떤 도구를 호출할지 결정하는 것은

[10:35] 단순히 이중 작업일 뿐입니다

[10:37] 그리고 이것들을

[10:39] 첫 번째 도구에 이렇게 연결하면 됩니다

[10:40] 자, 이렇게 하면 되죠

[10:43] 이제 마지막 포인트로 넘어가겠습니다

[10:45] n8n 워크플로우에서 MCP를 사용하는

[10:47] 실제 가치가 무엇인지에 대해 말씀드리겠습니다

[10:50] 제가 생각하는 n8n에서 MCP를 사용하는 가치는 이렇습니다

[10:52] MCP 서버는 엄격한 노드 세트를 가지고 있어야 합니다

[10:55] 여기서는 Gmail을 예로 들면

[10:58] 이 서버는 Gmail 서버가 될 것이고

[11:01] 모든 Gmail 도구가

[11:02] 이 서버에 연결되어 있을 것입니다

[11:04] 그리고 저는 모든 주요 워크플로우를 가지고 있을 것입니다

[11:07] 새로운 주요 워크플로우가 생기거나

[11:09] 새로운 클라이언트가 온보딩될 때마다

[11:11] 각각의 워크플로우를

[11:13] 하나의 서버에 쉽게 연결할 수 있습니다

[11:15] 만약 Gmail 유지보수가 필요하거나

[11:18] Gmail에서 Mail Gun으로

[11:20] 전환하고 싶을 때

[11:22] 모든 개별 워크플로우에

[11:23] 들어가서 변경할 필요가 없습니다

[11:25] 그렇게 하면 정말 많은 시간이 걸리죠

[11:27] 모든 워크플로우에서

[11:29] Gmail을 Mail Gun으로 반복해서 변경하는 게

[11:31] 얼마나 시간이 많이 걸리겠습니까?

[11:34] 10개, 20개, 30개의 워크플로우가 있다면

[11:36] 정말 영원히 걸릴 것 같은 작업이죠

[11:38] 하지만 MCP 서버가 있다면

[11:41] 단 하나의 지점에서

[11:43] 10개, 20개, 30개의 워크플로우를 관리할 수 있습니다

[11:46] 이것이 제가 생각하는 핵심이에요

[11:49] 워크플로우의 확장을 도와줄 것이고

[11:50] 이러한 서버들이 많아질수록

[11:52] 확장하기도 쉽고 관리하기도 쉬워질 것입니다

[11:54] 네, 그래서 MCP와 n8n에 대해

[11:57] 여러분의 생각이 궁금합니다

[11:59] 저도 아직 n8n 워크플로우 내에서

[12:00] MCP의 주요 사용 사례가 정확히 무엇인지

[12:02] 이해하려고 노력하고 있습니다

[12:04] 만약 다른 용도로 사용하고 계시다면

[12:07] 아래 댓글로 알려주세요

[12:08] 정말 듣고 싶습니다

[12:09] 저도 n8n 실력을 향상시키고 싶거든요

[12:11] 여러분, 이 영상이 도움이 되었길 바랍니다

[12:13] 다음에 또 만나요!

[12:14] 안녕히 계세요