n8n-MCP로 워크플로우 자동 생성하기 + 개발자 포럼 발표 후기

떨리는 마음으로 시작한 첫 강의

Microsoft 공인강사 및 Cloud Advocator 주최 개발자 포럼에서 "n8n-MCP로 n8n 워크플로우 자동으로 생성하기"라는 주제로 발표할 기회를 얻었다. 사실 이 발표를 하게 된 계기는 좀 특별했다. 얼마 전 스타트업 서버키트에서 개발자 교육 세션을 진행할 때, 시니어 개발자분들 앞에서 덜덜 떨면서 발표를 너무 못했던 경험이 있었다. 그 때의 아쉬움을 만회하고 싶어서 이번 기회에 도전하게 되었다.

https://event-us.kr/matdaaiga/event/108829?utm_source=eventus&utm_medium=organic&utm_campaign=channel-event

현재 대구의 스타트업에서 백엔드 및 DevOps 개발자로 일하고 있는 나에게는 첫 번째 정식 강의였다. 많이 서툴었지만, 준비한 내용을 열심히 전달해보았다.

오늘은 내가 발표한 주제에 대해서 포스팅해보려고 한다.

n8n 초보자가 마주하는 현실적인 어려움들

n8n을 처음 접하는 개발자들이라면 누구나 겪게 되는 고민들이 있다:

• "원하는 자동화 아이디어는 있는데, 어떻게 구현해야 할까?"
• "어떤 노드를 사용해야 하지?"
• "각 노드의 정확한 명칭은 뭐지?"
• "노드 내부 설정은 어떻게 해야 하나?"

이런 상황에서 가장 먼저 떠오르는 해결책은 당연히 ChatGPT나 GitHub Copilot 같은 LLM에게 물어보는 것이다.

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기존 LLM의 현실

하지만 일반적인 AI 도구들에게 n8n 워크플로우 생성을 요청하면 다음과 같은 문제들이 빈번하게 발생한다:

1. 존재하지 않는 노드를 제안: 실제로는 없는 노드를 마치 있는 것처럼 추천
2. 부정확한 설정값 제공: 노드는 맞는데 설정 방법이 틀림
3. 필수 설정 누락: API 키나 토큰 인증 같은 핵심 설정을 빠뜨림

이러한 문제들의 근본 원인은 n8n 특화 지식의 부족이다. 결국 LLM이 실제로는 작동하지 않는 워크플로우를 만들어주게 되는 것이다.

실제로 내가 LLM을 사용해서 워크플로우를 생성했을 때, 출력 데이터 표현식이 정확하지 않아서 에러가 발생했다. 입력되지 않은 변수를 출력하려고 시도하거나, 표현식 자체에 오류가 있었던 것이다.

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MCP: 한계를 극복하는 새로운 접근법

이러한 LLM의 한계를 극복하기 위해 MCP(Model Context Protocol)를 도입하게 되었다.

MCP는 AI 모델이 외부 서비스를 도구처럼 사용할 수 있도록 연결해주는 표준 프로토콜이다. 기존에는 Copilot 같은 AI가 일반적인 지식으로만 답변했다면, MCP는 n8n과 같은 외부 서비스를 AI가 사용할 수 있는 도구로 만들어주는 역할을 한다.

MCP의 작동 원리

1. n8n 측에서 MCP 서버를 구축
2. Copilot 같은 AI가 이 MCP 서버와 연결
3. AI가 해당 서비스의 구체적인 기능을 도구처럼 사용 가능

내가 사용한 n8n-mcp는 츠론코프스키(czlonkowski)라는 개발자가 만든 것으로, AI가 이 서버를 통해 n8n의 노드 검색, 문서 조회, 워크플로우 생성 등 n8n 특화 기능을 도구처럼 활용할 수 있게 해준다.

https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp

즉, MCP의 핵심은 외부 서비스를 AI가 직접 조작할 수 있는 도구로 변환해준다는 것이다.

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실제 적용 과정

VSCode에 n8n-mcp를 추가하고 Copilot에게 특정 기능을 구현하는 워크플로우를 JSON 파일로 생성해달라고 요청했을 때, 응답 과정에서 Run search_nodes와 Run get_node_documentation라고 표시되며 바로 옆에 n8n-mcp라고 명시되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 AI가 응답하는 과정에서 n8n-mcp 서버를 도구로 활용하고 있다는 의미다.

n8n-mcp 설정 과정

1. MCP 활성화
   • 설정 → MCP 검색 → Chat MCP: Enable 상태 확인
2. MCP 구성 추가
   • 설정 → 명령 팔레트 → MCP: 사용자 구성 열기
   • mcp.json에 czlonkowski/n8n-mcp의 JSON 코드 추가 및 저장 (czlonkowski/n8n-mcp 리드미에 json 코드가 있다.)
3. 도구 확인
   • Copilot 채팅창의 스패너 모양 Tools 버튼 클릭
   • n8n-mcp가 추가된 것을 확인
4. 응답 지침 설정
   • 프로젝트 내부에 .vscode/copilot-instructions.md 파일 생성
   • "당신은 n8n 생성 봇입니다. 모든 요청에 대해 n8n-mcp 도구를 이용하세요" 텍스트 추가

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마무리하며

첫 번째 정식 강의는 여전히 떨렸지만, n8n 초보자의 어려움부터 시작해서 기존 LLM의 한계, MCP의 개념, 그리고 실제 n8n-mcp 사용법까지 체계적으로 설명할 수 있었다.

n8n-mcp는 자동화 워크플로우 구축의 진입 장벽을 크게 낮춰주는 도구다. 특히 n8n을 처음 접하는 개발자들에게는 정말 유용한 솔루션이 될 것이라고 확신한다.

앞으로도 이런 실용적인 도구들을 발굴하고 공유하는 일을 계속해나가고 싶다. 그리고 다음번 발표에서는 좀 더 자신감 있게 임할 수 있을 것 같다!

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실전 예제: GitHub Star 알림 시스템

발표에서는 실제로 Microsoft의 VSCode 리포지토리의 Star 개수를 매일 아침 9시에 Slack 채널로 알려주는 워크플로우를 생성하고 배포하는 과정을 시연했다. 이를 통해 n8n-mcp가 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어서, 실제 n8n의 최신 노드 정보에 접근하고 작동하는 워크플로우를 만들어주는 강력한 도구임을 보여주었다.

워크플로우 실행 후 슬랙 채널에 온 메세지

레포지토리 주소: https://github.com/eunsoni/mcp-n8n-github-star-with-copilot-instructions

발표 자료와 워크플로우 JSON 파일은 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다. VSCode 지침과 함께 제공되며, Slack 크레덴셜과 채널 ID만 설정하면 바로 사용 가능합니다.

발표 사진