n8n 튜토리얼: n8n에서 MCP 서버로 모든 것을 구축하는 방법! (초보자부터 전문가까지)

[00:00] [음악]

[00:00] 오늘은 n8n에서 MCP 서버를

[00:02] 초보자부터 전문가 수준까지 다루는 방법을 알려드리겠습니다

[00:06] 웹 스크래핑 MCP 서버를 만드는 방법과

[00:08] 이를 AI 에이전트와 연결하는 방법을 보여드릴 것입니다

[00:12] 초보자이거나

[00:14] 다른 종류의 MCP 서버나

[00:17] 에이전트를 사용하고 싶으신 분들도

[00:18] 이 영상이 도움이 될 것입니다

[00:21] 모든 도구나 MCP 서버를 만들 때

[00:23] 필요한 기본적인 내용들을

[00:25] 이해하는데 도움이 될 것입니다

[00:27] 이 영상이 끝나면

[00:30] n8n에서 MCP 서버를

[00:32] 마스터하는데 필요한

[00:34] 모든 것을 이해하게 될 것입니다

[00:37] MCP 서버에는 두 가지 측면이 있는데

[00:40] 오늘 영상에서 두 가지 모두

[00:42] 만드는 방법을 보여드리겠습니다

[00:44] 먼저 이 다이어그램으로

[00:46] 시각적으로 설명해드리겠습니다

[00:48] MCP 서버를 다룰 때 가장 먼저

[00:51] 이해해야 할 것은

[00:52] 클라이언트 사이드와

[00:53] 서버 사이드가 있다는 것입니다

[00:56] 처음에는 조금 헷갈릴 수 있습니다

[00:58] 저도 처음에는 헷갈렸지만

[01:00] 자세히 설명해드리겠습니다

[01:02] 모든 단계를 차근차근 보여드릴 테니

[01:04] 너무 걱정하지 마세요

[01:06] 이제 AI 에이전트가

[01:07] 도구에 접근해야 할 때

[01:09] 일반적으로는 에이전트 아래에

[01:11] 많은 도구들을 정의해야 했습니다

[01:14] 하지만 그것은 지저분하고

[01:16] 비효율적이었죠

[01:18] 대신에 이제는

[01:21] 이 도구들을 MCP 서버로 묶을 수 있습니다

[01:23] 이렇게 하면 훨씬 더 체계적이고

[01:26] 에이전트가 더 나은 응답을

[01:28] 제공할 수 있게 됩니다

[01:30] MCP 서버에서 일어나는 과정을 보면

[01:33] 에이전트에 무언가를 요청했을 때

[01:36] 도구에 접근해야 하는 경우

[01:38] 예를 들어 캘린더에 이벤트를

[01:40] 예약하거나

[01:42] 웹페이지를 스크래핑하려 할 때

[01:44] 이를 위한

[01:45] MCP 서버를 만들 수 있습니다

[01:48] 그러면 AI 에이전트가

[01:51] 이 MCP 서버를 호출할지 결정하게 됩니다

[01:53] 이렇게 전체 프로세스가 시작되는 거죠

[01:56] 에이전트와 대화를 주고받다가

[01:58] 메시지를 보내고 받는 과정에서

[02:01] 도구가 필요하다고 판단되면

[02:03] MCP 서버를 호출하게 됩니다

[02:05] 웹사이트를 스크래핑하거나

[02:07] Supabase 데이터베이스를 수정하거나

[02:10] 캘린더에 이벤트를

[02:11] 예약하는 등의 작업을 수행합니다

[02:13] 이러한 다양한 작업들을 처리한 후

[02:16] 응답을 돌려받게 됩니다

[02:18] 이것은 AI 에이전트의 도구들을

[02:20] 체계적으로 구성하는 방법이며

[02:21] MCP 서버는 그 응답을

[02:23] 클라이언트 사이드로 다시 보냅니다

[02:25] 그러면 AI 에이전트는

[02:28] 요청한 작업이 완료되었다는

[02:30] 적절한 정보와 확인을

[02:32] 응답할 수 있게 됩니다

[02:34] 이렇게 클라이언트는

[02:36] 필요한 정보를 받아

[02:38] 작업이 완료되었다는 것을

[02:40] 확인할 수 있습니다

[02:43] 클라이언트는

[02:45] 클라이언트 측과 AI 에이전트는 대화하는 부분을 담당하고

[02:48] 도움이 필요하거나

[02:50] 도구에 접근해야 할 때

[02:52] MCP 서버를 호출하게 됩니다

[02:54] 그러면 MCP 서버가 작동하여

[02:56] 정보를 가져오고

[02:58] 응답을 다시 보내줍니다

[03:00] 먼저 이것을 구축한 다음

[03:02] 그 다음에는

[03:04] 실제 클라이언트 측 또는

[03:05] 서버와 통신할 수 있는 AI 에이전트를

[03:08] 만들어보겠습니다. MCP 서버와

[03:10] 서버와 상호작용할 수 있는

[03:12] 클라이언트 측 에이전트를 구축하기 전에

[03:15] 먼저 해야 할 일이 있습니다

[03:16] 올바른 버전의

[03:19] n8n을 사용하고 있는지 확인해야 합니다

[03:21] 이를 확인하기 위해 n8n 계정에

[03:24] 로그인하고

[03:26] 관리자 패널로 이동합니다

[03:28] 관리자 패널에서

[03:30] 이 작은 설정 기어 아이콘이 보일 것입니다

[03:32] 올바른 위치로 가기 위해

[03:34] 이것을 클릭해야 합니다

[03:35] 설정 기어를 클릭하면

[03:37] 여기 n8n 버전이라고 표시된 곳에서

[03:38] 드롭다운을 클릭하여

[03:40] 버전 1.88로

[03:42] 변경해야 합니다

[03:45] 현재는 최신 베타로 표시되어 있고 1.88 버전입니다

[03:48] 이것이 제가 접근할 수 있는 최신 버전이에요

[03:51] 드롭다운을 클릭하고

[03:53] 1.88 버전이나

[03:55] 그 이상 버전을 선택할 수 있습니다

[03:58] 그리고 나서

[04:00] '변경사항 저장' 버튼을 꼭 눌러야 합니다

[04:02] 이전에 이 작업을 하지 않았다면

[04:05] 1.88 이상 버전으로 변경하고

[04:06] 변경사항을 저장해야 합니다

[04:09] 저장하고 나면

[04:12] 제 경우에는 현재 온라인으로 표시되지만

[04:13] '업데이트 진행 중'이라고 표시될 것입니다

[04:16] 업데이트가 진행 중임을 나타내는

[04:18] 노란색 원이 표시될 것입니다

[04:20] 변경사항을 저장한 후에

[04:22] 잠시 동안 노란색 원이 보이지만

[04:25] 걱정하지 마세요

[04:26] 영원히 지속되지는 않습니다

[04:27] 업데이트가 진행 중일 뿐입니다

[04:29] 업데이트가 완료되면

[04:31] 메뉴에서 대시보드로

[04:34] 돌아갈 수 있습니다

[04:36] '열기'를 클릭하고

[04:39] 다음으로 '워크플로우 생성'을

[04:41] 클릭합니다

[04:42] MCP 서버를 만들 때

[04:45] n8n 작업공간을

[04:47] 효과적으로 구성하고 싶습니다

[04:49] 상단의 이름 부분에서

[04:51] 정확한 용도를 나타내는

[04:53] 이름을 지정할 수 있습니다

[04:55] 저는 'MCP server'라고 하겠습니다

[04:58] 이번에는 웹사이트를 스크랩할 수 있는

[05:00] 서버를 구축할 예정입니다

[05:02] AI 에이전트와 대화하면

[05:05] AI 에이전트가 이 스크래핑 기능에

[05:07] 접근할 수 있게 됩니다

[05:10] 실시간으로 인터넷에서 정보를 가져와서

[05:12] 그 결과를 저에게 전달할 수 있죠

[05:14] 이 가이드에서 사용할 도구가

[05:16] firecrawl이기 때문에 'MCP server firecrawl'이라고

[05:20] 이름을 지정하겠습니다

[05:21] 이제 보시다시피 프로젝트 이름이

[05:24] 변경되었습니다

[05:26] 여기서 볼 수 있듯이

[05:29] 좀 더 체계적으로 구성하고 싶다면

[05:30] 태그 추가를 클릭할 수 있습니다

[05:33] 태그 추가를 클릭하고 이것을 MCP 서버로 이름 지을 수 있으며

[05:37] 태그 생성을 클릭하면 됩니다

[05:40] 생성하는 모든 MCP 서버에

[05:43] 이 MCP 서버 태그를 추가하는 것을 추천합니다

[05:46] 이렇게 하면 탄탄한 MCP 서버 기반을 구축하고 나면

[05:49] n8n 내에서

[05:51] 선택할 수 있는 많은 서버를 보유하게 됩니다

[05:53] 이를 통해 실제로 커스텀 개발이 가능하고

[05:55] 하나씩 작업할 수 있습니다

[05:58] 모든 에이전트에 들어가서

[06:00] 도구가 변경되고 업데이트될 때마다

[06:03] 수정할 필요 없이

[06:04] 기능을 추가하거나 변경할 수 있습니다

[06:07] 이제 MCP 서버 태그를 만들었고

[06:10] 다음으로 할 일은

[06:11] 여기 있는 플러스 버튼을 클릭하는 것입니다

[06:13] 클릭하고 나면

[06:15] 검색창에 MCP를 입력하면

[06:18] MCP 서버 트리거가 표시됩니다

[06:21] 바로 이것을

[06:22] 클릭하면 됩니다. n8n 도구를

[06:24] MCP 서버 엔드포인트로 노출시킵니다

[06:27] 클릭하면 아주 기본적인 것을 볼 수 있는데

[06:29] 이것은 일반적인 웹훅으로

[06:32] n8n에서 웹훅을 사용해 본 적이 있다면

[06:34] 익숙할 것입니다

[06:36] 매우 간단합니다. 또한

[06:38] 인증을 추가할 수도 있어서

[06:40] 아무나 호출할 수 없도록 할 수 있습니다

[06:42] 기본적으로 이 URL이 유출되거나

[06:45] 다른 사람이 접근하게 되면

[06:48] MCP 서버를 호출할 수 있게 됩니다

[06:49] 따라서 실행 횟수를 절약하고 싶다면

[06:52] 다른 사람이 MCP 서버를 쿼리하는 것을 원하지 않는다면

[06:54] 여기에 인증을 추가할 수 있습니다

[06:57] 하지만 이 영상에서는

[06:59] 완전히 개방된 상태로 두고

[07:01] 이 URL을 직접 사용할 것입니다

[07:03] 이것을 설정하고 나면

[07:05] 캔버스로 돌아가서

[07:09] 이 MCP 서버에

[07:10] 몇 가지 도구를 추가하기만 하면 됩니다

[07:12] 이것이 정말 강력해지는 부분은

[07:14] HTTP 요청을 사용할 수 있다는 점입니다

[07:17] HTTP 요청을 통해

[07:20] 인터넷의 다양한 도구들과

[07:22] 연결할 수 있습니다

[07:24] 오늘은 앞서 말씀드린 대로

[07:26] 파이어크롤 도구를 사용할 것입니다

[07:28] 이 도구를 사용하는 방법에 대한

[07:30] 문서를 찾아보고

[07:33] MCP 서버 아래에

[07:35] 나만의 커스텀 도구를 만들 수 있습니다

[07:37] firecrawl.dev로 이동하면

[07:40] 제가 사용할 웹사이트입니다

[07:42] 오늘 예제에서

[07:43] 사용할 도구이고, 이제 파이어크롤을

[07:46] 스크래핑에 사용하는 이유를 설명하겠습니다

[07:48] 다른 도구나 Apify 액터를 사용할 수도 있고

[07:51] GET 요청같은 HTTP 요청을 사용할 수도 있습니다

[07:54] 하지만 파이어크롤의 장점은

[07:56] 모든 데이터를

[07:58] 원하는 형식으로 포맷팅해준다는 것입니다

[08:00] 페이지를 구성하는

[08:02] 원시 HTML 코드 구조를 원하거나

[08:05] 깔끔하게 포맷된

[08:07] 마크다운으로 받고 싶다면

[08:09] 그렇게 처리할 수 있습니다

[08:12] 파이어크롤의

[08:13] 정말 좋은 점은

[08:15] 시작할 때 500개의 무료 크레딧을 제공받습니다.

[08:18] 이 도구를 최대한 활용하기 전까지는

[08:20] 비용을 지불할 필요가 전혀 없습니다.

[08:22] 그래서 여러분들은

[08:24] 저와 함께 따라하실 수 있습니다.

[08:26] 모든 웹사이트마다 조금씩 다른데요.

[08:28] 스크래핑을 허용하는 곳도 있고

[08:31] 그렇지 않은 곳도 있습니다.

[08:33] 각 웹사이트의 이용약관을 확인하셔야 합니다.

[08:35] 솔직히 말씀드리면, 많은 사람들이

[08:37] 이런 규칙들을 위반하곤 합니다.

[08:40] Firecrawl은 여러분과 스크래핑하려는

[08:42] 웹사이트 사이에 일종의 장벽을 만들어줍니다.

[08:44] 그래서 여러분의 개인 IP가

[08:45] 차단될 걱정을 하지 않아도 됩니다.

[08:48] 하지만 윤리적인 관점에서

[08:50] 스크래핑하려는 대상이

[08:51] 스크래핑을 허용하는지 확인해야 합니다.

[08:53] MCP 서버를 이런 용도로 사용하고 싶으시다면 말이죠.

[08:56] 제가 사용할 사이트는

[08:59] 기본적으로 스크래핑을 허용하는

[09:01] 사이트인데요,

[09:02] 바로

[09:03] toscrape.com, 구체적으로는

[09:05] books.toscrape.com입니다.

[09:08] 이곳은 책들의 데이터베이스로

[09:11] 다양한 스크래핑 도구를 테스트해볼 수 있고

[09:13] 도구들이 어떻게 작동하는지

[09:16] 잘 이해할 수 있습니다.

[09:18] 가상의 책들과 그에 대한

[09:21] 평점, 제목, 가격 정보를 제공하고

[09:23] 카테고리도 제공하여

[09:26] 스크래핑 연습을 하고

[09:27] 이를 제대로 익힐 수 있습니다.

[09:29] 도구가 어떻게 작동하는지 파악할 수 있죠.

[09:31] 이것이 제가 사용할 웹사이트입니다.

[09:33] Firecrawl을 테스트하기 위해

[09:35] 이 웹사이트를 사용할 수 있습니다.

[09:38] 이 웹사이트를 스크래핑하려면

[09:40] 그냥 입력하면 됩니다.

[09:42] 주소를

[09:46] books.toscrape.com을 입력하고

[09:48] '500 무료 크레딧으로 시작하기'를 클릭하면

[09:51] 시스템이 자동으로

[09:52] URL을 찾아서 스크래핑을 하고

[09:55] 결과를 보여줄 것입니다.

[09:57] 아래로 스크롤하면

[09:59] 깔끔한 마크다운 형식으로

[10:01] 데이터가 정리되어 있는 것을 볼 수 있고

[10:03] 책들과 그들의

[10:06] 가격,

[10:06] 그리고 웹사이트의 모든 콘텐츠를

[10:09] 보여줍니다. 스크래핑은

[10:12] 경쟁사 가격 모니터링에 유용할 수 있고

[10:14] 리드 생성에도 유용할 수 있으며

[10:17] 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.

[10:19] 이것은 Firecrawl이 어떻게 작동하는지

[10:21] 보여주는 예시일 뿐입니다.

[10:24] 이제 이것을 n8n에 연결하고

[10:26] MCP 서버에 연결해서

[10:29] 인터넷 어디서든 이 도구를

[10:31] 사용할 수 있게 만들어보겠습니다.

[10:33] Firecrawl의 또 다른 멋진 기능은

[10:35] 스크래프를 사용해 개별 페이지를 스크래핑하고

[10:37] 크롤 도구로 URL을 크롤링하여

[10:40] 하위 페이지에 접근할 수 있다는 것입니다.

[10:42] 이를 통해 URL 아래의 모든 것에 대해

[10:45] 더 포괄적인 이해를 할 수 있고

[10:46] 모든 것을 볼 수 있게 됩니다.

[10:49] 모든 페이지의 모든 내용을

[10:51] 제공할 것입니다.

[10:53] 모든 페이지의 다양한

[10:54] 콘텐츠를 제공합니다. 이는 꽤 큰 작업이라

[10:57] 테스트할 때는 단순 스크래핑만

[10:59] 해보시길 추천드립니다.

[11:00] 크롤링은 많은 크레딧을 소모할 수 있기 때문입니다.

[11:02] 많은 크레딧이 소비될 수 있습니다. 그리고 맵은

[11:05] 웹사이트의 사이트맵을 제공하며

[11:07] URL들의 구조를 보여주고

[11:10] 전체 웹사이트가 포함하고 있는

[11:12] 모든 내용의 컨텍스트를 제공합니다. 여기에

[11:14] Firecrawl의 특별한 기능이 있는데

[11:17] 이것은 LLM, 즉 대규모 언어 모델을 사용하여

[11:20] AI를 통해 웹사이트에서 필요한

[11:24] 정확한 정보만을 추출합니다.

[11:26] 만약 코딩 작업을 하고 있고

[11:28] LLM이 특정 기능에 대해

[11:30] 최신 문서를 이해해야 한다면

[11:33] 이 추출 기능을 사용할 수 있습니다.

[11:35] 그러면 웹사이트에서

[11:38] 필요한 정보를

[11:40] 정확히 찾아줄 것입니다.

[11:42] 이는 기본적으로 텍스트 응답을 받아들이므로

[11:45] 제가 찾고자 하는 내용을

[11:47] 정확히 지정할 수 있습니다.

[11:49] 추출 기능을 사용할 때

[11:52] 이제 우리가 할 것은

[11:53] Firecrawl이 제공하는 이 모든 기능들을

[11:55] 도구로 설정하는 것입니다.

[11:58] 그러면 MCP 서버가 이러한 도구들에 대해

[12:01] 필요한 내용을 결정하고

[12:03] 어떤 도구를 사용할지 선택할 수 있습니다.

[12:05] 자, 이제 Firecrawl 문서로 가서

[12:08] 이 도구들을 어떻게 설정하는지

[12:11] 정확히 알아보겠습니다.

[12:13] 문서로 가보면

[12:14] 아래쪽에 기능들이 있는 것을 보실 수 있습니다.

[12:16] scrape, crawl, map, extract가 있죠.

[12:18] 이 각각의 도구들을 n8n에서 만들려면

[12:21] 설정에 필요한 다양한 사양들을

[12:23] 읽어봐야 하지만

[12:25] 꽤 간단합니다.

[12:27] 제가 설명해드리겠습니다.

[12:29] 사실 저는

[12:30] 개발자나 프로그래머가 아닙니다.

[12:32] 1-2년 전에 이 분야를 시작했지만

[12:35] 다른 사람들보다 훨씬 앞서 나갈 수 있었던 것은

[12:37] 약간의 시간을 더 투자해서

[12:40] 이 분야에 깊이 몰입하고

[12:42] 정말 이해하려고 노력했기 때문입니다.

[12:44] 여러분도 이 과정을 따라오시면

[12:46] 충분히 가능하실 거라고 생각합니다.

[12:48] 이제 여기서

[12:50] 만약 정말 심도있게 배우고 싶으시다면

[12:52] AI Foundations 가입을 추천드립니다.

[12:55] 이곳은 제 형제와 제가 시작한 커뮤니티로

[12:57] 기본적으로 AI 열정가들과

[12:59] 사업가들, 그리고 AI의 잠재력을

[13:01] 진정으로 이해하는 사람들이

[13:03] 함께 모여 서로 배우고 소통할 수 있는 공간입니다.

[13:06] 우리는 함께 학습하고 대화하며

[13:08] 통화도 할 수 있습니다.

[13:11] 우리는 세 가지 C를 중요하게 여깁니다.

[13:13] 커뮤니티(Community), 강의(Courses),

[13:16] 그리고 교실(Classroom)이 있고

[13:17] 캘린더와 통화 일정이 있습니다.

[13:20] 이러한 통화는 계속 확장되는

[13:23] 의제를 가지고 있습니다. 오늘만 해도

[13:25] 저와 제 형제와 함께

[13:27] 실시간 Q&A를 진행했습니다. n8n 워크플로우 설정을 도와주고

[13:29] 다른 일반적인 AI 관련 질문들도 답변해주며

[13:31] 심지어 애플리케이션 배포도 도와드립니다.

[13:34] 앱 배포 섹션으로 가보시면

[13:36] 최근에는 바이브 코딩에 대해 다루면서

[13:38] 비개발자가 어떻게

[13:40] 보안이나 결제 시스템과 같은 까다로운 주제들을

[13:43] 다룰 수 있는지에 대해

[13:46] 이야기를 나누고 있습니다.

[13:49] 피하고 싶지만 반드시 다뤄야 하는

[13:51] 모든 것들에 대해 다룹니다. 그리고

[13:53] 교실이나 강의 섹션으로 가시면

[13:55] 보시면 알 수 있듯이

[13:56] 우리는 N8N 마스터리 코스를 제공하고 있습니다.

[13:58] 이 코스에서 N8N의 A부터 Z까지 모든 것을

[14:01] 배울 수 있으며,

[14:02] 초보자에서 전문가 수준까지 성장할 수 있습니다.

[14:04] 커뮤니티 탭으로 가보시면

[14:06] 글도 작성할 수 있고

[14:08] 포스팅도 가능하며, 도움도 요청할 수 있습니다.

[14:10] AI 관련 일반적인 정보나 뉴스도 공유할 수 있고

[14:12] 여러분의 성공 사례도 공유할 수 있습니다.

[14:15] 이것이 정말 흥미진진한 이유는

[14:18] 성공 사례 카테고리에서

[14:19] 사람들이 N8N과 자동화

[14:21] 또는 AI를 통해 첫 고객을 확보하는 것을

[14:23] 볼 수 있기 때문입니다.

[14:26] 직장에서 승진하거나,

[14:29] 심지어 애플과 같은 회사에 취업하는 사례도 있습니다.

[14:31] 우리는 non-AI 영역도 가지고 있는데,

[14:34] 우리가 AI에 중점을 두고 있지만

[14:36] 또 다른 AI, 즉 진정성 있는 상호작용

[14:39] (Authentic Interaction)도 중요하게 생각하기 때문입니다.

[14:41] 우리는 미래에 AI가

[14:44] 우리 업무의 큰 부분을 차지할 것이라 믿습니다.

[14:46] 소비자와 생산자로서의 삶에서도

[14:48] AI가 중요한 역할을 할 것입니다.

[14:50] 하지만 진정으로 중요한 것은

[14:53] 진정성 있는 인간적 상호작용을 유지하는 것입니다.

[14:56] 이것이 바로 우리 커뮤니티의 핵심입니다.

[14:58] 만약 여러분이 우리와 함께하고

[15:00] 참여하는 것에 진지하게 관심이 있다면,

[15:03] 이 과정이 매우 즐거울 것이고

[15:05] 인간적인 요소를 유지하면서도

[15:07] 시대의 흐름을 앞서갈 수 있을 것입니다.

[15:09] AI Foundations에 가입하고 싶으시다면

[15:11] 가능한 한 빨리 결정하시는 것이 좋습니다.

[15:13] 왜냐하면 회원이 1500명이 되면

[15:15] 가격을 인상할 예정이고,

[15:17] 곧 그 수에 도달할 것이기 때문입니다.

[15:19] 지금 바로 설명란이나

[15:22] 상단에 고정된 댓글의 링크를 통해

[15:25] AI Foundations에 가입하실 수 있습니다.

[15:26] 연간 구독을 선택하시면

[15:28] 할인된 가격으로 이용하실 수 있어서

[15:30] 매월 결제하는 것보다 유리합니다.

[15:33] 한 번 설정하면 더 이상 신경 쓸 필요가 없습니다.

[15:35] AI에 투자하시면

[15:36] 우리가 축하해드리고

[15:38] 가족처럼 환영해드릴 것입니다.

[15:40] 이제 다시 가이드로 돌아가겠지만,

[15:42] 이 정보를 공유하지 않으면

[15:44] 여러분에게 도움이 되지 않을 것 같아서 말씀드렸습니다.

[15:47] 제가 이 모든 것을 어떻게 배웠는지,

[15:48] 바로 올바른 사람들과 교류하고

[15:50] 적절한 정보를 접하며

[15:52] 필요한 시기에 적절한 기회를 잡았기 때문입니다.

[15:54] 올바른 곳에서 기회를 찾으면

[15:57] 행운도 더 가까이 올 수 있습니다.

[15:58] 만약 API에 대해 배우고 있거나

[16:00] 이러한 것들 때문에 스트레스를 받고 계시다면

[16:04] 커뮤니티에 가입하세요.

[16:06] 우리가 올바른 방향으로 안내해드리겠습니다.

[16:09] 자, 이제 제가 할 일은

[16:10] URL을 스크랩하고

[16:12] 내용을 가져오는 데 사용되는

[16:14] 이 설명을 복사하는 것입니다.

[16:15] 우리는 이것을 도구의 설명으로 사용할 것입니다.

[16:17] 이제 이것을 복사하고

[16:18] N8N으로 돌아가서

[16:21] MCP 서버 트리거가 있는 곳으로 가겠습니다.

[16:23] 그리고 여기 도구를 클릭하겠습니다.

[16:26] 이제 이것을 복사하고

[16:28] N8N으로 돌아가서

[16:31] MCP 서버 트리거에서

[16:33] 도구 버튼을 클릭하겠습니다.

[16:35] 자, 이제 Firecrawl에 연결하기 위해

[16:37] 사용할 도구는 HTTP입니다. HTTP를

[16:41] 여기에 입력하고 HTTP 요청 도구를 클릭하면

[16:43] 도구가 열리고, 스크레이핑에 대한 설명을

[16:47] 붙여넣을 것입니다.

[16:49] URL을 스크레이핑하고 내용을 가져오는 데 사용됩니다.

[16:52] 이 설명은 정말 중요합니다.

[16:54] MCP 서버에서 도구를 설정할 때

[16:56] 이 설명이 매우 중요한데,

[16:58] 도구를 설정할 때

[16:59] 에이전트가 이 도구를 어떻게

[17:02] 실제로 사용하고 어떤 용도인지 알려주기 때문입니다.

[17:05] 따라서 저는 이 HTTP 요청의 이름을

[17:08] 'scrape'로 변경하여 도구의 기능을 명확히 할 것입니다.

[17:12] 이제 나머지 설정을 위해

[17:15] Firecrawl로 돌아가보겠습니다.

[17:17] 나머지 구성을 확인하기 위해

[17:18] 아래로 내려가서 사용법을 보면

[17:21] CURL을 클릭할 수 있습니다.

[17:24] 보통은 이걸 복사할 수 있지만,

[17:26] 안타깝게도 n8n에서는 HTTP 요청을

[17:28] 도구로 사용할 때는 이것을 가져올 방법이 없습니다.

[17:32] 일반 노드로 사용할 때는

[17:34] curl 가져오기가 가능하고

[17:37] 그냥 복사해서 붙여넣기만 하면

[17:39] 자동으로 생성해주지만,

[17:42] 이번 경우에는

[17:43] 몇 가지를 직접 복사해야 합니다.

[17:45] 하지만 꽤 간단합니다. POST 메서드가 있고

[17:48] 이것이 우리가 사용할

[17:50] HTTP 요청의 타입입니다.

[17:52] 그리고 여기 URL 엔드포인트가 있습니다.

[17:55] v1 스크레이프 엔드포인트를 복사하고

[17:58] n8n으로 돌아가서

[18:01] POST 메서드라는 것을 기억하면서

[18:03] 여기 메서드를

[18:05] POST로 변경하고

[18:07] URL을 붙여넣겠습니다.

[18:09] 그리고 다시

[18:11] Firecrawl 문서로 돌아가서

[18:14] 다른 필요한 것들을 확인해보겠습니다.

[18:17] 여기 h는 헤더를 의미합니다.

[18:19] 추가해야 할 헤더가 두 개 있습니다.

[18:20] content-type application/json을 추가하고

[18:23] authorization bearer와 API 키를 추가해야 합니다.

[18:26] 이렇게 하면 우리 계정에

[18:28] Firecrawl로 접근할 수 있습니다.

[18:31] 먼저 content-type부터

[18:33] 복사하고

[18:34] application/json이라는 것을

[18:36] 기억해둡니다.

[18:37] MCP 서버로 돌아와서

[18:39] 헤더 보내기를 클릭하고

[18:42] 여기 이름에

[18:45] content-type을 붙여넣습니다.

[18:46] 그리고 제공된 값으로

[18:49] 아래 필드를 사용할 것입니다.

[18:52] 문서에 나온 대로 입력하겠습니다.

[18:56] application/json을

[18:58] 정확히 원하는 대로 입력해야 합니다.

[19:00] 첫 번째 헤더 매개변수를 설정했으니

[19:02] 다시 돌아가서

[19:04] 다른 것이 무엇이었는지 확인하겠습니다.

[19:06] authorization이었던 것 같은데,

[19:08] 맞습니다. Firecrawl로 돌아가보면

[19:10] authorization bearer와 API 키가 필요합니다.

[19:14] 여기에 API 키를 넣을 건데,

[19:16] 이것은 API를 사용할 때

[19:18] 일반적으로 따라야 할

[19:20] 관행입니다.

[19:21] 이것은 비밀번호와 같은 것이라

[19:24] 아무 곳에나 노출되면 안 됩니다.

[19:25] 그렇지 않으면 다른 사람들이

[19:27] 여러분의 크레딧을 사용할 수 있게 됩니다.

[19:29] Firecrawl이나 다른 어떤 애플리케이션을 사용하든

[19:31] 인증을 설정할 때 헤더를 추가하면서

[19:33] n8n이 제공하는 헤더를 그대로 사용할 수 있지만

[19:36] 저는 그렇게 하는 것을 추천하지 않습니다

[19:38] 보안성이 떨어지고

[19:40] 향후 자격 증명을 재사용하기가

[19:42] 어려워질 수 있기 때문입니다

[19:45] 그래서 이제 보여드리겠습니다

[19:46] n8n에서 헤더 인증을 올바르게 설정하는 방법을

[19:49] 먼저 이 인증 정보를 복사하고

[19:51] bearer 다음에 스페이스를 넣고

[19:53] API 키를 입력하는 것을 기억하세요

[19:55] 이제 n8n으로 돌아가보겠습니다

[19:58] 여기서 할 일은

[20:00] 새로 추가된

[20:01] 인증 탭을 클릭하는 것입니다

[20:03] generic credential 타입을 선택하고

[20:06]

[20:07] 새로 나타난 드롭다운을 클릭하면

[20:09] 헤더 인증을 선택할 수 있습니다

[20:11] 이것이 헤더 인증입니다. 우리가 필요한 것이 바로 이것이죠

[20:14] 헤더 인증을 선택하고 나면

[20:16] 이제 방금 나타난 드롭다운을 클릭하고

[20:19] 새 자격 증명을 만들어보겠습니다

[20:20] 드롭다운을 보시면

[20:22] 제가 가진 모든 자격 증명이 표시됩니다

[20:24] 새 자격 증명을 만들어볼 텐데

[20:26] create new credential을 클릭하고

[20:28] 이제 Firecrawl에 접근하기 위한

[20:30] 자격 증명을 설정하겠습니다

[20:32] 먼저 이름을 변경해서

[20:34] 용도를 알 수 있게 하겠습니다

[20:36] 'fire crawl MCP server'라고 하겠습니다

[20:39] 이름은 기억하기 쉽게

[20:40] 원하는 대로 지으시면 됩니다

[20:42] name 필드에는 아까 복사한

[20:44] authorization을 붙여넣거나 직접 입력하세요

[20:46] value 필드에는

[20:47] bearer를 입력하고 스페이스바를

[20:50] 한 번 눌러주세요

[20:51] bearer는 모두 대문자로 입력하고

[20:54] 그 다음 Firecrawl에서

[20:56] API 키를 가져오겠습니다

[20:58] 이걸 접근하려면

[21:00] Firecrawl로 돌아가서

[21:03] 프론트엔드의 playground로 가보겠습니다

[21:05] 계정을 만들고 나면

[21:07] 대시보드로 들어갈 수 있고

[21:09] 여기서 좋은 점은

[21:11] API 키가 바로 여기 있다는 거죠

[21:14] 'copy API key'를 클릭하고

[21:17] n8n으로 돌아와서

[21:19] bearer 뒤의 공백 다음에 붙여넣기 하면 됩니다

[21:23] 붙여넣기하고 저장하면

[21:26] 이제 Firecrawl MCP 서버 자격 증명이

[21:29] 설정되었습니다. 이걸 닫고

[21:32] 저장하지 않겠다고 하면

[21:35] 이제 헤더 인증에서 Firecrawl MCP

[21:37] 서버를 선택할 수 있고

[21:39] 인증이 필요할 때마다

[21:41] 내 자격 증명에서 사용할 수 있습니다

[21:43] 안전하고 보안성 있게 저장되어 있죠

[21:45] 이것이 헤더 인증을 추가하는 좋은 방법입니다

[21:47] 여기서처럼 헤더 파라미터로

[21:49] authorization을 입력하고

[21:51] bearer 스페이스 API 키 값을 넣을 수도 있지만

[21:52] 이 경우에는 헤더 인증 방식을 사용하는 것이 좋습니다

[21:57] 이제 다시

[21:58] Firecrawl 문서로 돌아가서

[22:00] HTTP 요청에 추가로 필요한 것이 있는지

[22:03] 확인해보겠습니다

[22:06] 이런 작업들은 금방 익숙해질 겁니다

[22:08] 지금은 많아 보일 수 있지만

[22:10] 이것은 앞으로 습득하게 될

[22:11] 스킬이고 다양한 자동화와

[22:13] MCP 서버를 만들 수 있게 될 것이며

[22:15] 이는 매우 강력한 도구가 될 것입니다

[22:18] 그러니 계속 따라와 주시기 바랍니다

[22:20] 여러분이 여기까지 와준 것이 자랑스럽습니다

[22:22] 지금까지 영상을 시청하신 분들께

[22:24] 부탁드리고 싶은 것이 있습니다

[22:27] 댓글 섹션에 가셔서

[22:29] 무엇이 여러분을 이 영상으로 이끌었는지

[22:31] 그리고 왜 아직도 시청하고 계신지

[22:33] MCP 서버에 대해 어떤 점이

[22:35] 여러분을 설레게 하는지 알려주세요

[22:37] 저는 정말로 궁금합니다

[22:39] 무엇이 여러분을 이 영상으로 이끌었고

[22:41] 여기까지 오게 했는지 말이죠

[22:43] 여러분은 소수에 속합니다

[22:46] 여기까지 온 사람은 얼마 되지 않거든요

[22:48] 이런 내용을 깊이 파고들어

[22:49] 이해하려는 사람은 소수니까요

[22:50] 자, 이제 fire crawl 문서로 돌아가서

[22:54] 댓글을 남기신 후에

[22:57] 아래로 조금 스크롤해보면

[23:00] URL과 formats 섹션이 있습니다

[23:02] 이것은 D 태그 뒤에 넣어야 할 내용입니다

[23:06] 우리가 본문에 넣어야 할 내용이죠

[23:07] D 플래그 다음에 URL과

[23:10] formats가 필요합니다

[23:13] 좋은 점은 여기 있는

[23:14] JSON을 그대로 복사할 수 있다는 겁니다

[23:17] 여기 보이는 이 구조는

[23:19] 코드가 이해할 수 있는 형식입니다

[23:21] 우리가 전달하려는 내용을

[23:24] 코드가 이해할 수 있게 만든 거죠

[23:26] URL을 전달해서

[23:28] 어떤 URL을 스크랩할지 알려주고

[23:30] 어떤 형식으로 받을지도 지정합니다

[23:33] 우리는 마크다운 형식으로 받을 건데

[23:34] 이는 거의

[23:36] 일반 텍스트에 가까운 형식입니다

[23:38] 사람과 대규모 언어 모델이 이해하기 쉽죠

[23:41] 그리고 HTML도 요청했습니다

[23:43] 둘 다 요청했으니 둘 다 받을 수 있죠

[23:45] 이렇게 원하는 형식을 선택할 수 있어서 좋습니다

[23:48] 두 형식 모두 받을 수 있으니까요

[23:50] 이게 좋은 점입니다

[23:53] 원하는 형식을 선택할 수 있으니까요

[23:55] 일단 이 템플릿을 복사하고

[23:56] 여기

[23:57] n8n으로 돌아가겠습니다

[23:59] 그리고

[24:00] send body를 클릭하고

[24:03] 아래에서 specify body를 클릭합니다

[24:07] 그리고 'using JSON below'를 클릭합니다

[24:09] 필드를 사용할 수도 있는데

[24:12] 수동으로 입력할 수도 있고

[24:14] URL을 입력하고 아래 필드를 사용해서

[24:16] 원하는 URL을 지정할 수 있습니다

[24:19] 또는 이 경우에는

[24:22] 모델을 사용해서 URL을 채우게 할 수도 있죠

[24:26] 모델이 URL을 채우도록 할 수 있습니다

[24:28] 하지만 지금은 JSON을 사용해서

[24:30] 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다

[24:33] 사실 이게 더 복잡한 방법이지만

[24:36] 이렇게 하면

[24:37] 더 잘 이해할 수 있고

[24:40] 전반적으로 JSON 사용법을 아는 것이

[24:41] 더 좋은 스킬이 될 것 같습니다

[24:44] 워크플로우를 복사하고

[24:46] 템플릿을 사용할 수는 있지만

[24:49] 작동 원리를 이해하지 못하면

[24:50] n8n을 사용하는 게 즐겁지 않을 거예요

[24:52] 그러니 'using JSON below'를 클릭하고

[24:55] 따라와 주세요

[24:58] 보시면 아시겠지만

[25:00] 모델이 채워야 할 데이터에 대한 플레이스홀더를 사용하라는 알림이 표시됩니다.

[25:02] 그 방법도 곧 보여드리겠습니다.

[25:04] 이 JSON을 붙여넣으면

[25:06] URL과 format이 있을 것입니다.

[25:09] URL을 입력하고

[25:10] 형식을 지정할 겁니다.

[25:12] 자, 먼저

[25:14] 중괄호를 뒤로 정렬하여

[25:17] 이렇게 맞춰보겠습니다. 확대해서 보면

[25:20] 잘 보이실 텐데

[25:22] URL이 있는 것을 확인할 수 있습니다.

[25:24] 여기가 URL을 위한 플레이스홀더를 넣을 곳이고

[25:27] format도 플레이스홀더로 만들 수 있습니다.

[25:29] 하지만 마크다운만 사용하고 싶다면

[25:32] 플레이스홀더를 사용하지 않아도 됩니다.

[25:34] HTML과 쉼표를 지우고

[25:37] 마크다운만 남겨두겠습니다.

[25:40] 쉼표도 함께 지워줍니다.

[25:42] 마크다운만 사용하는 이유는

[25:45] LLM에 과도한 부담을 주지 않기 위해서입니다.

[25:48] URL의 일반 텍스트만 가져오려고 합니다.

[25:50] 마크다운은 에이전트의 컨텍스트를 가져올 때

[25:53] 좋은 방법입니다.

[25:55] 에이전트에게 컨텍스트를 제공할 때 유용하죠.

[25:58] 그래서 마크다운으로 두겠습니다.

[26:00] URL에는 플레이스홀더를 사용할 건데

[26:03] 이 도구의 좋은 점은

[26:05] HTTP 요청의 마지막 부분에서

[26:07] 해야 할 마지막 설정이

[26:09] 바로 이것입니다.

[26:11] 플레이스홀더를 정의해야 합니다.

[26:13] 이것들이 모델이 실제로

[26:15] 도구 요청을 커스터마이즈하기 위해

[26:17] 채워넣을 항목들입니다.

[26:20] 여기 정의 추가를 클릭하면

[26:22] URL이라는 플레이스홀더 이름을 입력할 수 있고

[26:26] 설명도 추가할 수 있습니다.

[26:29] '스크래핑하려는 페이지의 URL을 입력하는 곳입니다'라고

[26:33] 작성하겠습니다.

[26:35] 완벽합니다. 이게 다예요.

[26:38] 타입은 문자열로 지정하면 됩니다.

[26:40] 문자열은 단순한 텍스트 라인이에요.

[26:43] 문자열을 전달해야 한다는 걸 알게 됩니다.

[26:45] number를 선택하면 숫자를 전달해야 하고

[26:48] Boolean을 선택하면

[26:50] 1이나 0, 또는 true나 false를 전달해야 합니다.

[26:53] JSON도 선택할 수 있는데

[26:56] 실제 JSON을 메시지로 전달하고 싶을 때 사용합니다.

[26:58] 저는 string으로 하겠습니다.

[27:01] 이제 거의 다 준비되었습니다.

[27:03] 이제 해야 할 일은

[27:06] URL이 이름이니까

[27:09] URL 부분을 지우고

[27:12] 중괄호를 넣고

[27:14] JSON에 URL이라고 입력하면 됩니다.

[27:17] 이제 플레이스홀더 정의가 설정되어 있어서

[27:19] 이 부분을 채워야 한다는 걸

[27:21] 알 수 있습니다. 좋습니다.

[27:24] 이제 스크래핑을 위한 HTTP 요청이

[27:28] 거의 준비되었습니다. 캔버스로 돌아가보면

[27:31] 이제 스크래핑 도구가

[27:32] 하나 있는 것을 볼 수 있습니다.

[27:35] 정의되어 있고 이름도 있습니다.

[27:37] 모든 게 준비되었죠.

[27:39] n8n에서 작업할 때

[27:40] 중요한 것 한 가지는

[27:42] 자주 저장하는 것입니다.

[27:44] 사실 저는 변경할 때마다 저장하는

[27:47] 첫 번째 규칙을 어겼네요.

[27:49] 위에 있는 주황색 저장 버튼을

[27:51] 클릭해서 수동으로 저장할 수 있습니다.

[27:53] 자동 저장이 되지 않기 때문에

[27:55] 자동 저장이 되지 않으니 수시로

[27:57] 작업하면서 자주 저장하세요

[27:59] 자, 이제 개인적으로

[28:01] 이게 제대로 작동하는지 확인하고 싶습니다

[28:03] MCP 서버를 모든 도구와 함께

[28:04] 전부 구축해놓고 나서

[28:07] 작동하지 않는다는 걸 알게 되는 상황은

[28:09] 피하고 싶거든요

[28:11] 그래서 먼저 테스트를 해볼 건데요

[28:13] 테스트를 위해서는

[28:15] 먼저 이 워크플로우를

[28:17] 활성화하고

[28:19] '확인' 버튼을 누른 다음 MCP 서버 트리거로 들어갈 겁니다

[28:24] 프로덕션 URL로 전환하고

[28:26] MCP URL을 클릭해서

[28:28] 프로덕션 URL을 복사할 건데요

[28:32] 이 URL이 바로 MCP 서버를

[28:34] 호출하는 데 사용할 주소입니다

[28:37] URL을 복사한 후에는 캔버스로 돌아가는데

[28:40] 다시 클릭하지 않도록 주의하세요

[28:42] 클릭하면 테스트 URL로 바뀌거든요

[28:44] 프로덕션으로 전환했으면 캔버스로 돌아가서

[28:47] 이제 프로덕션 모드에서

[28:49] 작업할 수 있습니다

[28:52] 다음으로는 클라이언트 측 작업을 할 건데

[28:55] 지금은 테스트 목적으로만 하는 거예요

[28:57] 도구가 완전히 완성된 건 아니지만

[28:59] 우리 에이전트가 이미 구축해 놓은

[29:01] MCP 서버의 이 도구와

[29:03] 제대로 통신할 수 있는지 확인하고 싶습니다

[29:07] 다시 개요 페이지로 돌아가서

[29:10] 새 워크플로우를 만들고

[29:14] 이름을 'scraping agent'로

[29:17] 지정하겠습니다

[29:21] n8n에서 에이전트와 대화하는

[29:23] 방법은 여러 가지가 있는데요

[29:25] 텔레그램, 슬랙, 마이크로소프트 팀즈

[29:28] 왓츠앱도 사용할 수 있고

[29:31] 다양한 방법이 있습니다

[29:33] 심지어 직접

[29:34] 커스텀 도구를 만들어서

[29:36] 대화할 수도 있고

[29:38] Lovable이나 Cursor를 사용해서 코드를 작성할 수도 있죠

[29:40] 하지만 간단하게 테스트하기 위해

[29:42] 오늘은 다른 방법을 써볼 건데요

[29:44] '첫 단계 추가'를 클릭하고

[29:46] 'chat'을 입력해서

[29:48] n8n 채팅 트리거를 사용하겠습니다

[29:51] 이렇게 하면 n8n에서 바로

[29:53] 채팅을 하고 테스트해볼 수 있어요

[29:56] 원한다면 나중에도

[29:58] 계속 이걸 사용할 수 있고

[29:59] 다른 도구로 바꿀 필요는 없습니다

[30:02] 채팅 쪽에서는 말이죠

[30:05] 채팅 트리거를 클릭하고

[30:07] 캔버스로 돌아가면 됩니다

[30:10] 이제 채팅 트리거가 있으니

[30:12] 다음으로 AI 에이전트를

[30:14] 추가해야 합니다. 이것도 간단한데요

[30:17] 채팅 트리거가 있으면

[30:18] 플러스를 누르고

[30:21] AI 에이전트를 입력해서 선택하면 됩니다

[30:25] 여기서 AI 에이전트를

[30:27] 설정하고 지시사항을 입력할 수 있어요

[30:30] 캔버스로 돌아가보면

[30:32] AI 에이전트를 실행하는 데

[30:34] 몇 가지 요구사항이 있다는 걸 알 수 있습니다

[30:36] 첫 번째는 채팅 모델인데

[30:39] 이건 우리가 사용할

[30:41] 대규모 언어 모델입니다

[30:43] 이 에이전트를 위한 것이죠

[30:46] 여기 플러스를 클릭하면

[30:49] OpenAI를 선택하면 여러가지 옵션이 나타나는데요

[30:52] OpenAI 챗 모델을 볼 수 있습니다

[30:55] 이를 통해 모든 OpenAI 챗 모델에

[30:57] ChatGPT와 같은 모델들에 연결할 수 있죠

[31:00] OpenAI 챗 모델을 클릭하면

[31:02] 모델을 선택할 수 있는데, 먼저 인증 정보를

[31:06] 설정해야 합니다

[31:08] 이를 위해서는 드롭다운 메뉴를 클릭하고

[31:10] 새 인증 정보 생성을 선택하세요

[31:13] 그리고 platform.openai.com으로

[31:15] 이동하시면 됩니다

[31:18] 보시다시피 저는 지금

[31:19] platform.openai.com에 있습니다

[31:22] 여기서 로그인하거나 계정이 없다면

[31:24] 가입을 먼저 해야 합니다

[31:26] 주의할 점은 이 계정이

[31:28] ChatGPT 계정과는 별개라는 것입니다

[31:30] 이미 ChatGPT 계정이 있더라도

[31:32] 유료든 무료든 상관없이

[31:34] 개발자 포털에 따로 가입해야

[31:36] API에 접근할 수 있습니다

[31:38] 이것도 개발자 포털에

[31:40] 가입해야 사용할 수 있습니다

[31:42] 복잡해 보일 수 있지만

[31:43] 한 번만 설정하면 됩니다

[31:45] 자전거 타기처럼 익숙해질 거예요

[31:47] 저는 이미 가입이 되어 있어서

[31:49] 로그인만 하면 되는데요

[31:51] 이미 계정이 있으니

[31:52] 로그인을 클릭하고

[31:54] 저는 구글 계정으로

[31:55] 계속하기를 선택하겠습니다

[31:57] 로그인하면 프로필 사진이 보이고

[31:59] 설정 아이콘도 보입니다

[32:00] 이제 설정 아이콘을

[32:02] 클릭하시면 됩니다

[32:05] 클릭하시면

[32:06] 사이드 패널이

[32:07] 새로 열립니다

[32:09] 여기서 먼저 찾아야 할 것은

[32:11] 결제 영역입니다

[32:13] 결제에서 카드 정보와

[32:16] 모든 결제 정보를

[32:18] 설정하게 됩니다

[32:21] 이것은 서비스 운영을 위한 것인데요

[32:24] 참고로 말씀드리면

[32:27] OpenAI는 꽤 합리적인 가격의 모델들이 있어서

[32:30] 시작하는데 많은 비용이

[32:31] 들지 않을 겁니다

[32:33] 5-10달러 정도면 시작할 수 있고

[32:36] 응답당 몇 센트 정도의

[32:38] 비용만 발생합니다

[32:41] 비용 걱정은 하지 않으셔도 되고

[32:44] 한도도 설정할 수 있으며

[32:46] 사용량도 모니터링할 수 있습니다

[32:49] 특히 개인 용도로만 사용한다면

[32:51] 크게 부담되지 않을 겁니다

[32:54] 하지만 결제 설정은

[32:55] 반드시 필요하니

[32:57] 결제 정보를 등록해주세요

[32:59] 결제 정보를 설정한 후에는

[33:02] API 키 메뉴로 이동합니다

[33:04] API 키를 클릭하고

[33:07] 새로운 시크릿 키를 생성할 건데

[33:09] 이름을 'MCP scraping agent'

[33:13] test로 지정하겠습니다

[33:16] 프로젝트도 선택해야 하는데

[33:19] 보통은 기본 프로젝트를

[33:21] 사용하시면 됩니다

[33:23] 저는 데모 프로젝트를 사용할 거고

[33:25] 시크릿 키 생성을 클릭합니다

[33:27] 생성된 키를 복사하고

[33:29] n8n으로 돌아가서

[33:31] 인증 정보를 입력하겠습니다

[33:33] OpenAI 챗 모델의 자격 증명을 위해

[33:36] API 키를 붙여넣기 하겠습니다

[33:38] 그리고 이름을 변경하겠습니다

[33:40] MCP agent scraping test로 변경하고

[33:44] 저장하도록 하겠습니다

[33:47] 참고로 이름은 크게 중요하지 않습니다

[33:49] 단지 찾기 쉽게 하기 위한 것입니다

[33:52] OpenAI의 API 키도 마찬가지로

[33:54] 이름을 일치시킬 필요는 없습니다

[33:57] API 키만 있으면 됩니다

[33:58] 완료되면 저장하시고

[34:00] API 키가 준비되면

[34:03] 저장 후에 자격 증명 연결에서

[34:06] 방금 추가한

[34:07] 키를 선택하면

[34:08] 됩니다

[34:10] 그러면 프론트엔드에서 사용 가능한

[34:12] 모든 OpenAI 모델에 접근할 수 있습니다

[34:15] 스크롤을 내려보면

[34:18] MCP 서버에서 제가 가장 선호하는 모델은

[34:20] GPT-3.5-turbo입니다. 03 Mini를 입력하면

[34:22] 나타날 겁니다. 보이지 않는다면

[34:26] 03을 입력해보세요

[34:28] 대시를 추가해야 했네요

[34:31] 저는 GPT-3.5-turbo-0125를 사용하겠습니다

[34:35] 이 모델이 결과 도출이 더 좋고

[34:37] AI 분야에서 말하는

[34:40] 환각 현상이 덜합니다

[34:42] 환각이란 AI가 정보를 출력할 때

[34:45] 마치 올바른 것처럼 행동하지만

[34:47] 실제로는 쓸모없는 정보나

[34:50] 잘못된 정보를 제공하는 것입니다

[34:52] GPT-3.5-turbo는 이런 현상을 잘 피합니다

[34:54] 100% 완벽하진 않지만

[34:57] GPT-4보다 훨씬 낫습니다

[35:00] GPT-4를 사용하면서 겪은

[35:03] 끔찍한 사례들을 봤거든요

[35:05] 그래서 GPT-3.5-turbo를 추천합니다

[35:07] 가격도 합리적이고

[35:09] 품질도 정말 뛰어납니다

[35:12] 모델을 선택했으면

[35:14] 캔버스로 돌아갈 수 있고

[35:17] 이제 OpenAI 챗 모델이 준비됐습니다

[35:19] AI 에이전트를 만드는 다음 단계는

[35:21] 대화 내용을 기억하게 하는 것입니다

[35:23] 여기서는 메모리 아래에 있는

[35:25] 플러스를 클릭하고

[35:28] 심플 메모리를

[35:30] 선택하겠습니다

[35:32] 심플 메모리의 좋은 점은

[35:35] 세션 ID만 있으면 된다는 것입니다

[35:37] 세션 ID는 대화를 추적하는 방법으로

[35:40] 대화를 구별하는 고유한 숫자 조합입니다

[35:43] 현재 진행 중인

[35:45] 대화를 나타내죠

[35:47] 텔레그램이나 슬랙 같은 플랫폼에

[35:49] 연결할 때는 실제로

[35:52] 슬랙이나 텔레그램에서의

[35:55] 채팅을 나타내는 정의된

[35:58] 세션 ID를 제공하게 됩니다

[36:00] 하지만 지금은 채팅 트리거

[36:02] 노드만 사용하기 때문에 자동으로

[36:05] 채팅 트리거에서 가져올 수 있습니다

[36:07] 여기서 연결된 채팅 트리거 노드를

[36:09] 선택하면 자동으로 채팅 내용을

[36:12] 기억하게 됩니다

[36:14] 다른 채팅 도구 연결에

[36:15] 어려움을 겪고 계시다면

[36:17] 우리 커뮤니티 가입을 추천드립니다

[36:19] 실제로 이것만을 위한

[36:21] 섹션이 있기 때문입니다

[36:24] AI Foundations에서

[36:25] 교실로 들어가서 N8N 마스터리 코스를 보시면

[36:28] 코스로 가시면

[36:30] 커뮤니케이션 미디엄을 통해 텍스트와

[36:32] 텔레그램 연결 방법을 보여드립니다.

[36:35] 텍스트와 음성 데모도 함께 제공합니다.

[36:38] 또한 슬랙, 왓츠앱, 오픈 웹 UI도 있어서

[36:41] 로컬 환경을 선호하는 분들은

[36:43] 자신의 기기에서 직접 사용할 수 있습니다.

[36:45] 다시 말씀드리지만,

[36:48] 아래 설명란의 링크나

[36:50] 상단 고정 댓글을 통해

[36:51] 커뮤니티에 참여하실 수 있습니다.

[36:53] 이 튜토리얼에서는 connected chat 트리거 노드만

[36:55] 사용하도록 하겠습니다.

[36:57] 다음으로 컨텍스트 윈도우 길이를 보겠습니다.

[36:59] 이는 AI가 기억할 수 있는

[37:02] 이전 상호작용이나 메시지의 수를

[37:04] 나타냅니다. 이 에이전트의 경우

[37:06] 이전 대화 내용 중 5개의

[37:08] 메시지를 기억할 수 있습니다.

[37:11] 이 값을 높이고 싶다면

[37:12] 10으로 설정할 수도 있습니다.

[37:15] 이렇게 하면 더 긴 대화 기록을

[37:17] 기억할 수 있게 됩니다.

[37:19] 이것은 필요에 따라

[37:21] 조정하고 실험해볼 수 있는 부분입니다.

[37:23] 에이전트가 대화를 기억하지 못하거나

[37:25] 내용을 잊어버리는 문제가 있다면

[37:27] 이 두 가지 기본 설정,

[37:29] 세션 ID와

[37:30] 컨텍스트 윈도우 길이를 확인해보세요.

[37:32] 이제 캔버스로 돌아가보면

[37:35] 메모리와 모델이 있습니다.

[37:38] 다음은 재미있는 부분입니다.

[37:40] MCP 서버를 추가하고

[37:42] 도구를 추가할 것입니다.

[37:44] 여기서 플러스 버튼을 클릭하고 MCP를 입력하면

[37:46] MCP 클라이언트 도구가 보일 것입니다.

[37:49] 이것을 클릭하면

[37:51] 우리가 만든 MCP 서버를 참조하게 됩니다.

[37:54] 이전에 웹훅을 복사했지만

[37:57] 저장하지 않았었는데,

[38:00] 다행히도

[38:02] 다시 가져올 수 있습니다.

[38:03] 또한 인증을 설정했다면

[38:06] 인증 정보도 연결할 수 있고

[38:08] 어떤 도구를 사용할지도 선택할 수 있습니다.

[38:10] 우리는 이미 스크래핑 도구를 하나 가지고 있습니다.

[38:14] 이제 다른 워크플로우에 있는

[38:16] URL을 가져와서

[38:18] 여기에 붙여넣기만 하면 됩니다.

[38:22] 진행 상황을 저장하기 위해

[38:24] 캔버스로 돌아가서 저장하겠습니다.

[38:26] 그리고 오버뷰로 가서

[38:28] 파이어크롤용 MCP 서버를

[38:30] 클릭하겠습니다.

[38:32] MCP 서버 트리거로 들어가서

[38:34] 프로덕션 URL로 전환하고

[38:37] 클릭해서 복사하겠습니다.

[38:40] 그런 다음 캔버스로 돌아가서

[38:42] 오버뷰로 다시 이동합니다.

[38:46] 그리고 스크래핑 에이전트로

[38:48] 돌아가겠습니다.

[38:50] MCP 클라이언트 도구를 클릭하고

[38:53] 여기에 URL을 붙여넣겠습니다.

[38:56] 이제 이 도구에 접근할 수 있게 되었습니다.

[39:00] 원한다면 '선택된 도구'로 가서

[39:02] 스크래핑 도구만 포함하도록

[39:04] 선택할 수도 있고,

[39:06] '제외할 항목'을 선택해서 원하지 않는 도구를

[39:09] 제외할 수도 있습니다.

[39:10] 하지만 이 경우에는

[39:12] 모든 도구를 선택하겠습니다.

[39:14] 현재는 도구가 하나밖에 없어서 문제없습니다.

[39:16] 이제 캔버스로 돌아가서

[39:19] 이 AI 에이전트가 실제로 작동하는지

[39:21] 테스트해볼 수 있습니다. 실제 작동하는 것을 보고

[39:23] MCP 서버가 제대로 응답하는지 확인할 수 있죠

[39:26] 먼저 저장을 클릭하고

[39:28] 채팅창을 열어보겠습니다

[39:31] 그리고 제가 입력할 내용은

[39:33] books.toscrape.com 웹사이트를 스크랩해서

[39:37] 최고 평점을 받은 책들이 무엇인지

[39:40] 알려달라고 요청하겠습니다

[39:46] 이것은 테스트용이고, 이 웹사이트는

[39:50] 윤리적으로 스크랩이 가능한

[39:52] 테스트 사이트입니다

[39:53] 전체 URL을 정확히 인식할 수 있도록

[39:56] https:// 도 함께 입력하겠습니다

[39:59] 이제 전체 URL이 준비되었고

[40:02] 이제 메시지를 보내보겠습니다

[40:04] AI 에이전트가 작업을 시작했네요

[40:07] 여기서

[40:09] 챗 모델에 접근하고 메모리를 확인했습니다

[40:11] 이제 MCP 서버 도구를 사용하려고 하네요

[40:14] 좋습니다. 녹색 체크마크가 떴네요. 좋은 신호입니다

[40:16] 이제 어떤 응답이 오는지 보겠습니다

[40:18] MCP 클라이언트로부터

[40:20] 컨텍스트 정보가 돌아와야 합니다

[40:21] 좋습니다. 응답이 왔네요

[40:25] Books to Scrape 웹사이트는

[40:27] 웹 스크래핑 연습용

[40:28] 데모 사이트입니다

[40:30] 많은 책이 있지만

[40:31] 별도의 최고 평점 카테고리는 없다고 하네요

[40:35] 이제 개요 화면으로 돌아가서

[40:38] MCP 서버가 어떤 정보를 받았고

[40:40] 그 정보로 무엇을 했는지 확인하기 위해

[40:42] MCP 서버로 들어가보겠습니다

[40:45] 여기서

[40:46] 실행 기록을 확인할 수 있고

[40:48] 성공적으로 실행된 내역을 볼 수 있습니다

[40:52] 여기 첫 번째가 가장 최근 실행입니다

[40:54] 전달된 정보를 보고 싶다면

[40:57] 전달된 정보를 보려면

[40:58] 스크랩을 클릭하면 되고, 네

[41:01] 성공적으로 반환된 것을 확인할 수 있습니다

[41:03] 여기에 마크다운으로 표시되어 있네요

[41:05] 메뉴 구조와 함께

[41:08] 이 웹사이트에 대한 정보를

[41:10] 받아왔습니다. 이제 스크래핑 에이전트로 돌아가서

[41:13] 다른 질문을 해보겠습니다

[41:15] 다시 채팅을 열고

[41:16] 채팅창을 열어서

[41:18] books.toscrape.com에서 찾을 수 있는

[41:21] 책 하나를 이름을 말해달라고 하겠습니다

[41:27] 이번에는 구체적인 정보를

[41:29] 가져올 수 있는지 보겠습니다

[41:32] 아까는 최고 평점 책들을 물어봤지만

[41:34] 이번에는 에이전트가

[41:36] 실제로 올바른 정보를

[41:38] 가져오는지 확인하고 싶습니다

[41:40] 도구를 사용하고 있고, 이제 모델이

[41:42] 응답을 받았네요. 웹사이트에서 볼 수 있는

[41:45] 책들 중 하나는

[41:47] 'A Light in the Attic'이라고 하네요

[41:50] 이제 웹사이트로 가서

[41:51] 실제로 있는지 확인해보겠습니다

[41:54] 자, 이제 북스크랩 사이트에 왔고

[41:56] 보시다시피 첫 번째 책을 찾아서

[41:58] 저에게 보여줬네요

[42:00] 완벽합니다. 이제 이 도구가

[42:02] 스크래핑에 잘 작동하는 것을 확인했으니

[42:04] 다시 돌아가서 다른 도구들도

[42:06] MCP 서버에 추가할 수 있습니다

[42:09] 개요로 돌아가서 MCP 서버를

[42:12] 클릭하고

[42:13] 파이어크롤에서 새로운 도구들을

[42:15] 추가할 수 있습니다. 지금은 스크랩만 있지만

[42:17] 이제 firecrawl이 제공하는 다른 도구들을 추가해보겠습니다

[42:19] 이 과정을 단순화하기 위해

[42:22] 기존에 있는 것을 복제하겠습니다

[42:24] 연결하기 위해 도구를 끌어다 놓으면

[42:26] 편집할 수 있습니다

[42:29] 이제 연결되었으니

[42:32] 클릭해서

[42:33] 들어가보겠습니다. 여기서는

[42:35] 설명, 이름, URL 그리고

[42:39] 필요하다면 이 JSON도 변경할 것입니다

[42:42] 다시

[42:43] Firecrawl로 돌아가서 크롤 기능으로 전환하겠습니다

[42:47] 여기서 엔드포인트 설명을

[42:49] 복사하고 N8N으로 돌아가서

[42:52] 설명을 붙여넣겠습니다

[42:54] 그리고 이름도 바꾸겠습니다

[42:56] 크롤로

[42:57] 변경하고 이름 바꾸기를 클릭합니다

[43:00] 문서에서 아래로 스크롤하면

[43:02] 사용법에서 다른 URL 엔드포인트를

[43:05] 확인할 수 있습니다. 이것을 복사해서

[43:08] 여기 있는 URL을 교체하겠습니다

[43:10] 인증 정보는 그대로 유지됩니다

[43:13] 이것이 복사하기의 장점입니다

[43:14] 이미 준비가 되어 있죠

[43:17] application/json 헤더를 보내고 있고

[43:20] 그리고 여기 아래에서는

[43:22] 본문을 조금

[43:23] 수정해야 합니다. 그리고

[43:26] 플레이스홀더 정의도

[43:27] 수정이 필요할 수 있습니다. d 플래그 아래를 보면

[43:30] 추가할 수 있는

[43:32] 다양한 옵션들이 있습니다

[43:34] 스크랩할 때의 옵션을 추가하거나

[43:36] 스크랩할 페이지 수 제한을 설정할 수 있고

[43:38] URL도 추가할 수 있습니다

[43:40] 이 정보를 모두 복사해서

[43:42] JSON으로 돌아가

[43:44] 붙여넣겠습니다

[43:45] 끝부분을 조정하고

[43:47] 백스페이스로 끝부분을 맞추겠습니다

[43:50] URL은 이미 있으니

[43:53] 플레이스홀더를 넣을 수 있습니다

[43:56] URL 플레이스홀더가

[43:59] 여기 이미 존재하고 있습니다

[44:02] 스크랩하려는 페이지의

[44:04] URL을 입력하는 곳이라고 설명합니다

[44:06] 이 경우에는

[44:07] 크롤하려는 기본 페이지의 URL을

[44:10] 입력하는

[44:12] 곳이라고 설명하겠습니다

[44:17] 이 예제에서는

[44:19] 제한을 5로 설정하여

[44:21] 시스템에 부담을 주지 않고

[44:23] 과도한 스크랩을 방지합니다

[44:24] 원하신다면

[44:26] 제한을 조정할 수 있지만, 처음에는

[44:28] 낮게 시작하는 것을 추천합니다

[44:30] 형식은 마크다운이나 HTML 중 선택할 수 있는데

[44:34] 테스트를 위해

[44:36] HTML을 선택하겠습니다

[44:39] 이제 준비가 됐습니다

[44:41] 다른 플레이스홀더를

[44:42] 추가하고 싶다면

[44:44] 정의 추가를 클릭하면 됩니다만

[44:46] 이 정도면 충분해 보입니다

[44:48] 캔버스로 돌아가서

[44:50] Firecrawl이 제공하는 다른 도구들에도

[44:52] 이 과정을 반복하겠습니다. 추출과 크롤 도구를

[44:55] 만들어봤는데

[44:57] 이것들은 좀 더 복잡하고

[44:59] 실행 비용도 훨씬 더 많이 듭니다

[45:01] 그래서 이것들은 삭제하고

[45:03] 이 가이드에서는

[45:05] 스크랩과 맵 도구만 사용하도록 하겠습니다

[45:07] 이제 테스트를 진행해보도록 하겠습니다.

[45:09] 모든 것이 제대로 작동하는지 확인해보겠습니다.

[45:11] 지금 제가 AI 에이전트 안에 있는데요.

[45:13] 채팅을 숨기고 다시 열기를 누르면

[45:15] 실제로 특정 웹사이트의 URL을

[45:18] 매핑하도록 요청할 수 있습니다.

[45:20] 예를 들어, 파이어크롤 웹사이트의

[45:23] 문서를 이해하고 싶다면

[45:25] 먼저 이 웹사이트의 URL을

[45:27] 매핑해달라고 요청할 수 있습니다.

[45:32] 이렇게 보내면

[45:35] 파이어크롤 문서의 사이트맵을

[45:37] 제공받을 수 있습니다.

[45:39] docs.firecrawl.dev에서 가져온

[45:42] 정보입니다.

[45:43] 좋습니다. 이제 모든 URL을

[45:45] 추출했고

[45:47] 필요한 모든 컨텍스트를 가지고 있어서

[45:49] 올바른 페이지를 스크랩할 수 있게

[45:51] 되었습니다.

[45:54] 이제 'extract'에 대한 페이지를

[45:57] 스크랩하고

[45:59] extract 요청을 보내는 방법을 알려달라고 하겠습니다.

[46:05] 이 정보를 바탕으로 설명해달라고 요청하겠습니다.

[46:08] 이제 여기 컨텍스트가 있고 모든 URL이 있어서

[46:11] 살펴보면서

[46:13] 'extract'에 대한

[46:14] 페이지를 찾을 것입니다.

[46:17] 계속 스크롤을 내리다 보면

[46:19] 이런 식으로 extract에 대한

[46:22] 다른 페이지도 찾을 수 있죠.

[46:24] 모든 정보를 스크랩하고

[46:26] 그 정보를 수집해서

[46:28] 확실한 답변을 제공할 것입니다.

[46:30] 이 도구의 extract 기능을

[46:33] 어떻게 사용하는지에 대해서요.

[46:35] 문서의 정보를 바탕으로

[46:37] extract 요청을 보내려면

[46:39] 파이어크롤 API 엔드포인트에

[46:41] POST 요청을 보내면 된다고 하네요.

[46:44] 스크랩한 정보를 바탕으로

[46:46] 모든 것을 설명해주고 있습니다.

[46:49] 심지어 curl 명령어도 제공하고

[46:51] 응답 예시까지 보여주네요.

[46:53] 필요한 모든 정보를 제공받았습니다.

[46:55] 지금까지 N8N에서

[46:57] MCP 서버와 클라이언트 사이드를 만드는

[47:00] 완벽한 가이드였습니다.

[47:03] 이 가이드가 도움이 되었길 바랍니다.

[47:05] AI Foundations 커뮤니티에

[47:07] 아래 링크를 통해 참여하시면

[47:09] AI와 자동화에 열정적인 분들과 함께

[47:11] 이런 것들을 매일 만들 수 있습니다.

[47:14] 다음 튜토리얼에서

[47:16] 여러분을 다시 만나길 기대합니다.

[47:18] 이런 상세한 콘텐츠가 마음에 드신다면

[47:20] 좋아요 버튼을 눌러주세요.

[47:22] 그리고 구독과 함께

[47:24] 알림 설정을 해두시면

[47:26] 새로운 교육 영상이 업로드될 때

[47:28] 알림을 받으실 수 있습니다.

[47:30] 다음 N8N 업데이트에서

[47:32] 다시 만나뵙겠습니다.

n8n 튜토리얼: n8n에서 MCP 서버로 모든 것을 구축하는 방법! (초보자부터 전문가까지)

요약

주요 키워드

하이라이트

용어 설명

MCP 서버

NADN

HTTP 요청

Firecrawl

AI 에이전트

API 키