초보자를 위한 n8n 설치 완벽 가이드 : AI 자동화 워크플로우 구축하기(2025년)

여러 MCP를 사용하면서 문제가 되는 것이 보안에 대한 부분일 것이다. 나만의 API 비밀키가 JSON파일에 들어가 있고, 누구든 접근 가능한 PC라면 얼마든지 파일을 볼 수 있다는 위험이 앞으로 문제가 될 것이라고 생각한다.
다른 사용자도 이 부분을 지적했는데, 나도 걱정이 생겨서 어떻게 개선하면 좋을지 고민을 해 보았다. 간단한 기능의 MCP는 그냥 연결해도 괜찮아 보였지만, 메일이나 내 드라이브, 유료 서비스 등과 연결되는 경우에는 보안에 신경써야 했기에 로컬로 설치할 수 있고 내부 보안이 가능한 n8n을 사용해 보기로 했다.

구글 검색을 하니, 설치 방법을 제시한 많은 글들이 보인다. 이들 중 몇개를 읽어 보니 어떤 부분에 있어 내가 설치하기 어려운 부분들이 있었다. 예를 들어, Nas에 도커를 설치하고 그 위에 n8n을 설치하는 방법을 살펴보니 설치는 가능한데 다양한 MCP를 설치해서 운영하려고 할때 아직 제대로 작동하지 않는 부분이 있더라는 것이다. 그래서, 로컬 미니PC에 설치해서 운영하는 것을 가장 추천한다고 한다. 

그래서, 최종적으로는 미니 PC에 설치하는 것으로 할 예정이다. 미니 PC도 AMD 고성능과 N100 가성비로 크게 구분할 수 있는데 서버로 돌리기에는 N100이 적합하다고 한다. 왜냐하면 저전력(최대 13~14W)으로 사용이 가능하고, 서버로서 (멀티 테스크 아닌)하나만 돌릴 예정이기 때문이다. 

아래 글은 정확한 정보를 기반으로 작성하기 위해, 구글 웹 검색으로 'n8n 설치'에 관한 글들의 링크를 찾아 구글 NotebookLM에 링크를 추가하고 그 자료들을 참고해서 'n8n 설치'에 대한 글을 써 달라고 했다. 그 후 이 글을 클로드의 프로젝트에 참고하도록 넣어주고 좀 더 자세하고 구체적으로 작성하도록 요청했다. 클로드에서는 긴 글을 쓰게 되면 '메시지 길이 제한'에 도달해서 무한 루프처럼 글이 마무리되지 않고 계속 그 자리를 맴돌게 된다. 

그때 '계속하기'를 입력해도 해결이 되지 않으니, 지금 작성한 글을 '메시지 길이 제한'이 발생하지 않도록 2개 파트로 나눠서 작성하고 think(+MCP)를 사용해 맥락을 이어가도록 조치했다. 그렇게 하니 글을 끝까지 잘 쓰는 것 같다.

---

초보자를 위한 n8n 설치 완벽 가이드(1/3) : 설치부터 기본 사용법까지

업무 자동화는 현대 디지털 환경에서 시간과 노력을 절약하는 필수 요소가 되었습니다.
다양한 자동화 도구 중에서도 n8n(pronounced as 'n-eight-n')은 오픈 소스 워크플로우 자동화 도구로, 코딩 지식 없이도 다양한 서비스와 애플리케이션을 연결하여 자동화 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다.
특히 Zapier나 IFTTT와 같은 유료 서비스의 훌륭한 대안으로, 무료로 셀프 호스팅이 가능하다는 큰 장점이 있습니다.

여기서는 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 n8n 설치 방법을 자세히 알아보겠습니다.
Docker를 활용한 간편 설치부터 로컬 환경에 직접 설치하는 방법, 그리고 기본 사용법까지 단계별로 살펴볼 것입니다.
n8n을 설치하고 활용함으로써 반복적인 작업을 자동화하고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Docker를 활용한 n8n 설치 (추천)

Docker란 무엇일까요? 간단히 말해 Docker는 애플리케이션을 격리된 환경(컨테이너)에서 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 마치 작은 가상 컴퓨터처럼 작동하여 프로그램 설치와 관리를 훨씬 쉽게 만들어 줍니다.
n8n을 Docker로 설치하면 설치 과정이 간소화되고, 다른 프로그램과의 충돌 걱정 없이 안정적으로 운영할 수 있습니다.

1. Docker 설치하기

n8n을 Docker로 설치하려면 먼저 컴퓨터에 Docker가 설치되어 있어야 합니다.

• Windows/Mac: Docker Desktop을 설치합니다. Docker 공식 웹사이트에서 운영체제에 맞는 버전을 다운로드하여 설치하세요.
• Linux: 터미널에서 명령어를 통해 설치할 수 있습니다. 우분투를 예로 들면:

  sudo apt updatesudo apt install docker.io docker-compose
  

설치 후 Docker가 정상적으로 실행되는지 확인하려면 터미널(명령 프롬프트)에서 다음 명령어를 입력해보세요:

docker --version

버전 정보가 표시되면 Docker가 제대로 설치된 것입니다.

2. Docker Compose 파일 생성하기

이제 n8n을 설치하기 위한 Docker Compose 파일을 생성하겠습니다.
Docker Compose는 여러 컨테이너를 정의하고 한 번에 실행할 수 있게 해주는 도구입니다.

1. 새로운 폴더를 만들어 n8n 관련 파일을 관리하기 쉽게 정리합니다.
2. mkdir my_n8n cd my_n8n
3. 텍스트 편집기를 사용하여 docker-compose.yml 파일을 생성합니다. Windows에서는 메모장, Mac에서는 TextEdit, Linux에서는 Nano나 Vim 등을 사용할 수 있습니다.
4. 아래 내용을 파일에 복사하여 붙여넣고 저장합니다:이 설정은 기본적인 n8n 설치를 위한 것입니다. 보안을 위해 N8N_BASIC_AUTH_USER와 N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD를 원하는 사용자명과 비밀번호로 변경하세요.
5. version: "3" services: n8n: image: n8nio/n8n:latest ports: - "5678:5678" environment: - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=password - N8N_HOST=localhost - WEBHOOK_TUNNEL_URL=http://localhost:5678/ volumes: - ~/.n8n:/home/node/.n8n

3. Docker로 n8n 실행하기

이제 Docker Compose 파일을 사용하여 n8n을 실행할 준비가 되었습니다.

1. 터미널에서 docker-compose.yml 파일이 있는 폴더로 이동합니다.
2. 다음 명령어를 실행하여 n8n을 시작합니다:-d 옵션은 컨테이너를 백그라운드에서 실행한다는 의미입니다.
3. docker-compose up -d
4. n8n이 처음 실행될 때는 필요한 Docker 이미지를 다운로드하므로 인터넷 연결 상태에 따라 몇 분 정도 시간이 걸릴 수 있습니다.

4. n8n 접속하기

설치가 완료되면 웹 브라우저를 열고 http://localhost:5678로 접속합니다.
앞서 설정한 사용자명과 비밀번호를 입력하면 n8n 대시보드에 접속할 수 있습니다.

축하합니다! 이제 Docker를 통해 n8n을 성공적으로 설치하고 실행했습니다.

5. n8n 관리를 위한 기본 명령어

• n8n 중지하기:
• docker-compose down
• n8n 재시작하기:
• docker-compose restart
• n8n 로그 확인하기:
• docker-compose logs
• n8n 업데이트하기:
• docker-compose pull docker-compose up -d

로컬 환경에 직접 n8n 설치하기

Docker 사용이 익숙하지 않거나 더 직접적인 방식으로 n8n을 설치하고 싶다면, Node.js를 통해 로컬 환경에 n8n을 직접 설치할 수 있습니다. 이 방식은 설치 과정이 더 간단할 수 있지만, 시스템 환경에 따라 종속성 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

1. Node.js 설치하기

n8n은 Node.js 기반으로 동작하므로, 먼저 컴퓨터에 Node.js와 npm(Node Package Manager)이 설치되어 있어야 합니다.

1. Node.js 공식 웹사이트에서 LTS(Long Term Support) 버전을 다운로드합니다.
   • Windows와 Mac에서는 설치 프로그램을 다운로드하여 실행하면 됩니다.
   • Linux에서는 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있습니다. 예를 들어 Ubuntu에서는:

     sudo apt updatesudo apt install nodejs npm
     

2. 설치가 완료되면 터미널에서 다음 명령어로 Node.js와 npm이 제대로 설치됐는지 확인합니다:각 명령어 실행 후 버전 정보가 표시되면 설치가 성공적으로 완료된 것입니다.
3. node --version npm --version

2. n8n 글로벌 설치하기

Node.js 설치가 완료되었다면, 이제 n8n을 글로벌하게 설치할 수 있습니다.

1. 터미널(명령 프롬프트)에서 다음 명령어를 실행합니다:-g 옵션은 n8n을 전역적으로 설치한다는 의미입니다. 이를 통해 시스템 어디서든 n8n 명령어를 사용할 수 있게 됩니다.
2. npm install n8n -g
3. 설치가 완료되면 다음 명령어로 n8n 버전을 확인할 수 있습니다:
4. n8n --version

3. n8n 실행하기

n8n 설치가 완료되었다면, 이제 간단한 명령어로 n8n을 실행할 수 있습니다.

1. 터미널에서 다음 명령어를 입력합니다:
2. n8n
3. 명령어 실행 후 n8n 서버가 시작되며, 웹 브라우저에서 http://localhost:5678로 접속하여 n8n 대시보드를 확인할 수 있습니다.
4. 처음 접속할 때는 계정 설정 화면이 나타납니다. 사용자명과 비밀번호를 설정하여 관리자 계정을 생성하세요.
5.  

반응형

n8n 초기 설정 및 기본 사용법

n8n을 성공적으로 설치했다면, 이제 기본 설정과 사용법에 대해 알아보겠습니다.
n8n의 직관적인 인터페이스를 통해 초보자도 쉽게 자동화 워크플로우를 만들 수 있습니다.

1. n8n 인터페이스 둘러보기

n8n에 처음 접속하면 다음과 같은 주요 영역을 볼 수 있습니다:

• 메인 메뉴: 좌측에 있는 메뉴로, 워크플로우, 실행, 설정 등을 관리할 수 있습니다.
• 워크플로우 영역: 중앙의 넓은 공간으로, 여기서 노드를 배치하고 연결하여 워크플로우를 만듭니다.
• 노드 팔레트: 워크플로우에 추가할 수 있는 다양한 노드(앱과 서비스)의 목록입니다.
• 속성 패널: 선택한 노드의 설정 및 속성을 관리할 수 있는 영역입니다.

2. 첫 번째 워크플로우 만들기

n8n의 기본 개념을 이해하기 위해 간단한 워크플로우를 만들어 보겠습니다:

1. 새 워크플로우 생성하기:
   • 좌측 메뉴에서 '+'(새 워크플로우) 버튼을 클릭하거나, '워크플로우' 메뉴에서 '새 워크플로우' 버튼을 클릭합니다.
   • 새 워크플로우에 이름을 붙여줍니다(예: '첫 번째 테스트').
2. 트리거 노드 추가하기:
   • 워크플로우는 '트리거' 노드로 시작합니다. 이는 워크플로우를 시작시키는 이벤트를 정의합니다.
   • 워크플로우 영역에서 '+'를 클릭하고, 트리거 노드(예: 'Schedule', 'Webhook', 'Manual')를 선택합니다.
   • '수동 트리거(Manual Trigger)'는 가장 간단한 옵션으로, 버튼 클릭으로 워크플로우를 시작할 수 있습니다.
3. 액션 노드 추가하기:
   • 트리거 노드에서 '+' 버튼을 클릭하여 액션 노드를 추가합니다.
   • 예를 들어, 'Set' 노드를 추가하여 간단한 데이터를 설정해 봅시다.
   • 'Set' 노드를 선택한 후, 속성 패널에서 'Keep Only Set' 옵션을 체크하고, 'Add Value' 버튼을 클릭하여 키-값 쌍(예: 'message' - 'Hello, n8n!')을 추가합니다.
4. 워크플로우 저장 및 실행하기:
   • 워크플로우가 완성되면 우측 상단의 저장 버튼을 클릭합니다.
   • 저장 후, '실행' 버튼을 클릭하여 워크플로우를 테스트합니다.
   • 실행 결과는 하단 패널에서 확인할 수 있습니다.

다음 파트에서는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 n8n을 Claude AI와 연결하는 방법과 실제 활용 사례 및 유용한 팁에 대해 알아보겠습니다.

초보자를 위한 n8n 설치 완벽 가이드 (2/3): Claude AI와 연동하기

MCP를 통해 n8n을 Claude AI와 연결하기

n8n을 설치하고 기본 사용법을 익혔다면, 이제 더 흥미로운 부분인 AI와의 연동을 살펴보겠습니다.
특히 Anthropic의 Claude AI와 n8n을 연결하면 자동화 워크플로우에 인공지능의 능력을 더할 수 있습니다.
이를 가능하게 해주는 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.

n8n과 Claude AI를 MCP로 연결하는 방법

n8n과 Claude AI를 연결하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다: Filesystem MCP 서버를 활용한 간접 연결과 커스텀 MCP 서버를 개발하는 직접 연결 방식입니다. 초보자에게는 첫 번째 방법이 더 간단하므로 이 방법부터 자세히 알아보겠습니다.

1. Filesystem MCP 서버를 활용한 간접 연결

이 방법은 n8n 워크플로우가 처리한 데이터를 특정 폴더에 파일로 저장하고, Claude Desktop이 해당 폴더를 읽을 수 있도록 설정하는 방식입니다.

준비물:

• 정상 작동하는 n8n 설치
• Claude Desktop 애플리케이션
• Filesystem MCP 서버 패키지

단계별 설정 방법:

1. Filesystem MCP 서버 패키지 설치하기:
2. npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
3. 공유 폴더 생성하기: n8n과 Claude Desktop이 공유할 폴더를 만듭니다.(Windows에서는: mkdir C:\Users\사용자이름\n8n_mcp_share)
4. mkdir ~/n8n_mcp_share
5. n8n 워크플로우 설정하기:
   • n8n에서 새 워크플로우를 만듭니다.
   • 원하는 트리거 노드(예: 수동 트리거)를 추가합니다.
   • Google Drive나 다른 서비스에서 데이터를 가져오는 노드를 추가합니다.
   • 'Write Binary File' 노드를 추가하고 다음과 같이 설정합니다:
     • File Name: 저장할 파일 이름(예: 'claude_data.txt')
     • Data: 전달할 데이터(예: Google Drive에서 가져온 문서 내용)
     • File Path: 공유 폴더 경로(예: '/home/사용자이름/n8n_mcp_share' 또는 'C:\Users\사용자이름\n8n_mcp_share')
6. Claude Desktop에서 Filesystem MCP 서버 설정하기:
   • Claude Desktop을 실행합니다.
   • 설정(Settings) 메뉴로 이동합니다.
   • '통합(Integrations)' 또는 'Model Context Protocol' 섹션을 찾습니다.
   • 'Add a new server'를 클릭하고 'Filesystem'을 선택합니다.
   • 접근 가능한 경로로 위에서 만든 공유 폴더를 추가합니다.
   직접 설정 파일을 수정해야 하는 경우, Claude Desktop의 설정 파일(일반적으로 claude_desktop_config.json)을 다음과 같이 편집할 수 있습니다:(경로는 운영체제와 사용자 환경에 맞게 조정하세요)
7. { "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/사용자이름/n8n_mcp_share" ] } } }
8. Claude Desktop 재시작하기: 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작합니다.
9. 연결 테스트하기:
   • n8n 워크플로우를 실행하여 데이터를 공유 폴더에 저장합니다.
   • Claude Desktop에서 다음과 같이 질문해봅니다: "n8n_mcp_share 폴더에 있는 claude_data.txt 파일의 내용을 분석해줄 수 있나요?"
   • Claude가 해당 파일을 읽고 내용을 분석해주는지 확인합니다.

2. 커스텀 MCP 서버 개발하기 (고급)

더 직접적이고 유연한 연결을 원한다면, MCP 프로토콜을 준수하는 커스텀 서버를 개발할 수 있습니다.
이 방법은 프로그래밍 지식이 필요하므로 초보자에게는 다소 어려울 수 있습니다.

주요 단계:

1. MCP SDK 설치하기:
2. npm install @modelcontextprotocol/sdk
3. 간단한 MCP 서버 만들기: Python이나 Node.js와 같은 언어로 MCP 서버를 개발합니다. 예를 들어, Python SDK를 사용한 간단한 서버는 다음과 같습니다:
4. from mcp import MCPServer, Resource, Tool import requests server = MCPServer() @server.resource("/n8n/data/{workflow_id}") async def get_n8n_data(workflow_id: str): # n8n API를 호출하여 워크플로우 실행 결과를 가져옵니다 response = requests.get(f"http://localhost:5678/api/v1/executions?workflowId={workflow_id}") return response.json() @server.tool async def search_n8n_workflows(query: str): # n8n API를 호출하여 워크플로우를 검색합니다 response = requests.get(f"http://localhost:5678/api/v1/workflows?search={query}") return {"workflows": response.json().get("data", [])} if __name__ == "__main__": server.start()
5. Claude Desktop에 서버 등록하기: 위에서 설명한 방법과 유사하게 Claude Desktop의 설정 파일에 커스텀 MCP 서버를 등록합니다.

실제 활용 사례 및 유용한 팁

실제 활용 사례: Google Drive 문서 자동 요약하기

아래는 Google Drive에 있는 문서를 자동으로 요약하는 워크플로우를 만드는 방법입니다.
이 예제를 통해 n8n과 Claude AI의 연동이 얼마나 유용한지 확인해보세요.

필요한 요소:

• n8n 설치
• Google Drive 계정
• Claude Desktop
• Filesystem MCP 서버 설정

워크플로우 구성 단계:

1. 새 워크플로우 생성하기:
   • n8n에서 새 워크플로우를 만들고 '문서 자동 요약'과 같은 이름을 지정합니다.
   • 트리거 노드로 'Schedule'을 추가하고 매일 오전 9시에 실행되도록 설정합니다.
2. Google Drive 연결 설정하기:
   • 'Google Drive' 노드를 추가합니다.
   • 'Credentials' 설정에서 Google 계정을 연결합니다.
   • 'Operation'을 'List Files'로 설정합니다.
   • 'Parent Folder ID'에 요약할 문서가 있는 폴더의 ID를 입력합니다.
   • 'Options'에서 'File Type'을 'Documents'로 설정합니다.
3. 반복 설정하기:
   • 'Split In Batches' 노드를 추가하여 각 파일을 개별적으로 처리합니다.
4. 파일 내용 가져오기:
   • 'Google Drive' 노드를 다시 추가합니다.
   • 'Operation'을 'Get File'로 설정합니다.
   • 'File ID'를 동적 표현식으로 설정: {{$node["Split In Batches"].json["id"]}}
   • 'Download' 옵션을 체크합니다.
5. 파일 내용 저장하기:
   • 'Write Binary File' 노드를 추가합니다.
   • 'File Name'을 동적으로 설정: {{$node["Google Drive1"].json["name"]}}.txt
   • 'Data'를 Google Drive 노드의 출력으로 설정합니다.
   • 'Path'를 MCP 공유 폴더로 설정합니다: '/home/사용자이름/n8n_mcp_share/'
6. 요약 지시사항 파일 생성하기:
   • 'Write Binary File' 노드를 다시 추가합니다.
   • 'File Name'을 'summary_instructions.txt'로 설정합니다.
   • 'Data'에 다음과 같은 내용을 입력합니다:

     다음 파일의 내용을 500자 이내로 요약해주세요: {{$node["Google Drive1"].json["name"]}}.txt주요 포인트:1. 핵심 주제2. 주요 내용 요약3. 중요한 결론이나 시사점
     

   • 'Path'를 MCP 공유 폴더로 설정합니다.
7. 워크플로우 저장 및 활성화하기:
   • 워크플로우를 저장하고 활성화합니다.
8. Claude Desktop에서 활용하기:
   • 워크플로우가 실행되면 Claude Desktop을 열고 다음과 같이 질문합니다: "n8n_mcp_share 폴더에 있는 summary_instructions.txt 파일에 명시된 작업을 수행해주세요."
   • Claude AI가 지시사항을 읽고, 해당 문서 파일을 분석하여 요약을 제공할 것입니다.
9. 결과 활용하기(선택사항):
   • Claude가 생성한 요약을 다시 n8n으로 가져오려면, Claude의 응답을 수동으로 또는 자동화된 방식으로 MCP 공유 폴더에 저장하고, n8n에서 'Read Binary File' 노드를 사용하여 해당 파일을 읽을 수 있습니다.

초보자를 위한 n8n 설치 완벽 가이드 (3/3): 활용 사례와 팁

유용한 팁과 모범 사례

1. n8n 최적화 팁

• 버전 관리: 중요한 워크플로우는 JSON 형식으로 내보내 Git과 같은 버전 관리 시스템에 저장하는 것이 좋습니다.
• 에러 처리: 'Error Trigger' 노드를 활용하여 워크플로우 실패 시 알림을 받을 수 있도록 설정하세요.
• 메모리 관리: 대용량 파일을 처리할 때는 'Split In Batches' 노드를 사용하여 작은 단위로 나눠 처리하세요.
• 암호 관리: 중요한 API 키나 비밀번호는 환경 변수나 n8n의 자격 증명 저장소를 활용하세요.
• 백업: 정기적으로 n8n 데이터를 백업하세요. Docker를 사용하는 경우 볼륨 데이터를 백업하는 것이 중요합니다.

2. MCP 연결 최적화 팁

• 파일 명명 규칙: MCP 공유 폴더의 파일은 명확한 명명 규칙을 따라 관리하세요. 날짜와 시간을 포함하는 것이 좋습니다.
• 임시 파일 관리: 불필요해진 파일은 정기적으로 삭제하여 공유 폴더를 깔끔하게 유지하세요.
• 권한 설정: MCP 공유 폴더의 권한을 적절히 설정하여 보안을 유지하세요.
• 로깅: 파일 교환 과정에서 문제가 생길 경우를 대비해 로그 기록을 남기세요.
• 대용량 파일 처리: 대용량 문서는 청크(chunk) 단위로 나누어 처리하는 것이 효율적입니다.

3. Claude AI 활용 팁

• 명확한 지시: Claude AI에게 명확하고 구체적인 지시를 제공하세요.
• 컨텍스트 제공: 분석할 문서의 배경이나 목적을 함께 제공하면 더 관련성 높은 결과를 얻을 수 있습니다.
• 예시 제공: 원하는 출력 형식의 예시를 제공하면 Claude가 그에 맞춰 응답할 수 있습니다.
• 질문 구조화: 복잡한 작업은 여러 단계로 나누어 요청하세요.
• 피드백 활용: Claude의 응답이 만족스럽지 않을 경우, 무엇이 부족한지 구체적으로 피드백을 제공하세요.

4. 보안 고려사항

• 민감한 데이터: 개인 정보나 기밀 정보를 처리할 때는 데이터 보호 규정을 준수하세요.
• API 키 보호: n8n의 자격 증명은 암호화하여 저장하세요.
• 접근 제한: n8n과 Claude Desktop의 접근 권한을 필요한 사용자로 제한하세요.
• 네트워크 보안: 가능하면 내부 네트워크에서만 접근 가능하도록 설정하세요.
• 정기적 업데이트: n8n과 관련 도구를 최신 버전으로 유지하여 보안 취약점을 방지하세요.

결론: n8n과 Claude AI의 조합으로 여는 자동화의 새 지평

이 블로그 포스트 시리즈에서는 오픈 소스 워크플로우 자동화 도구인 n8n을 설치하고, MCP(Model Context Protocol)를 통해 Claude AI와 연결하는 방법을 자세히 알아보았습니다. 이제 여러분은 다음과 같은 지식을 갖추게 되었습니다:

• n8n의 기본 개념과 장점을 이해하고, Docker를 통한 설치 방법과 로컬 환경에 직접 설치하는 방법을 배웠습니다.
• n8n의 기본 사용법을 익히고, 간단한 워크플로우를 만드는 방법을 알게 되었습니다.
• MCP(Model Context Protocol)의 개념을 이해하고, Filesystem MCP 서버를 활용하여 n8n과 Claude AI를 연결하는 방법을 배웠습니다.
• 실제 활용 사례와 유용한 팁을 통해 이 강력한 조합을 효과적으로 활용하는 방법을 알아보았습니다.

n8n과 Claude AI의 결합은 단순한 자동화를 넘어서는 지능적인 워크플로우를 가능하게 합니다.
데이터 수집과 처리는 n8n에게 맡기고, 복잡한 분석과 의사 결정은 Claude AI에게 맡김으로써, 여러분은 더 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있게 됩니다.

이러한 자동화의 가능성은 무궁무진합니다. 문서 분석, 고객 피드백 처리, 콘텐츠 생성, 데이터 보강 등 다양한 업무를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화함으로써, 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

물론, 이 여정은 여기서 끝나지 않습니다. n8n과 Claude AI는 지속적으로 발전하고 있으며, 새로운 기능과 가능성이 계속해서 추가될 것입니다. 오픈 소스 커뮤니티와 AI 기술의 발전에 따라, 자동화 워크플로우의 경계는 더욱 확장될 것입니다.

여러분만의 창의적인 워크플로우를 구축하고, 자동화의 새로운 가능성을 탐색해보세요. n8n 설치는 그 첫걸음에 불과합니다.
이제 여러분의 상상력만이 한계입니다!

추가 자료 및 리소스

더 많은 정보와 학습 자료를 찾고 계신다면, 다음 리소스를 참고하세요:

• n8n 공식 문서: n8n의 모든 기능과 노드에 대한 상세한 설명
• n8n 커뮤니티 포럼: 질문하고 아이디어를 공유할 수 있는 커뮤니티
• Model Context Protocol 문서: MCP에 대한 공식 문서 및 예시
• Claude AI 개발자 문서: Claude AI와 관련된 개발 정보

n8n 설치와 Claude AI 연동으로 여러분의 업무 자동화 여정이 더욱 풍요롭고 효율적이길 바랍니다. 행복한 자동화 되세요!

---

n8n을 맨땅에 헤딩하며 배우는 건 시간이 걸리는 일인 것 같다. 일단 설치부터 해보고, 가장 간단한 워크플로우를 만들어 MCP로 클로드와 연결해 보면 자신감을 얻게 될 것이다.