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파워 유저를 위한 6가지 고급 MCP 워크플로

발행: (2025년 12월 16일 오전 05:43 GMT+9)
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원문: Dev.to

Source: Dev.to

우리는 표준 통합에 포화 상태에 도달했습니다. 모든 개발자와 파워 유저는 다음과 같은 마찰을 인식합니다: 한 창에는 강력한 LLM이, 다른 창에는 데이터베이스가, 또 다른 창에는 창의적인 도구가 있습니다. 여러분은 하루의 절반을 이 사일로들 사이에서 수동으로 복사‑붙여넣기 API 역할을 하며 보냅니다.

Model Context Protocol (MCP)은 표준화된 연결을 통해 이를 해결하겠다고 약속했습니다. 그러나 대부분의 사용자는 로컬 파일 시스템이나 간단한 데이터베이스 연결 정도만 하고 멈춥니다. 그들은 MCP가 단순한 데이터 파이프가 아니라 전체 OS의 신경계 역할을 할 수 있는 아키텍처적 유연성을 놓치고 있습니다.

이 가이드는 MCP의 “Hello World”를 넘어섭니다. 우리는 Blender, n8n, Flowise, 그리고 “폐쇄된 정원”인 ChatGPT와 같은 이질적인 시스템들이 서로 대화하도록 워크플로를 설계할 것입니다. 그 결과는 현재 생태계만으로 완전한 자동화 에이전트를 구축하는 것입니다.

제약과 해결책

제약 – 표준 통합은 도구 간에 수동 복사‑붙여넣기를 요구합니다.

해결책 – 전용 받아쓰기 유틸리티(예: Voicy)를 보편적인 입력 웨지로 사용합니다. 음성을 텍스트(50개 이상 언어)로 전사하고 프롬프트를 대상 애플리케이션에 직접 입력합니다.

Windows 파워 유저를 위한 방법

  1. Claude Desktop 또는 Cursor 입력 필드 안에 커서를 둡니다.
  2. Windows + H 를 누릅니다.
  3. 프롬프트를 받아쓰기합니다.

설정 체크리스트

사전 요구 사항

  • Blender가 설치되어 있음.
  • Python 3.10 이상 (python --version).
  • uv 패키지 매니저가 설치되어 있음.

설치 (Blender MCP 애드온)

  1. Blender MCP 소스 코드(addon.py 파일)를 다운로드합니다.
  2. Blender → Edit > Preferences > Add‑ons 로 이동합니다.
  3. Install from Disk 를 클릭하고 addon.py 를 선택합니다.
  4. 뷰포트에서 N 키를 눌러 사이드바를 열고 MCP 탭을 찾습니다.
  5. “Connect to MCP Server” 를 클릭해 포트를 초기화합니다(기본 9876). 이 단계를 건너뛰면 서버가 작동하지 않습니다.

구성

다음 JSON 내용으로 mcp_config.json 을 생성하거나 편집합니다:

{
  "mcpServers": {
    "blender": {
      "command": "uvx",
      "args": ["blender-mcp", "connect", "--port", "9876"]
    }
  }
}

브리지를 실행합니다:

uvx blender-mcp connect --port 9876

워크플로 실전 (Blender)

다음과 같은 자연어 명령을 내릴 수 있습니다:

  • “Create a 3D model of a monkey surrounded by floating bananas.”
  • “Rotate the bananas 360 degrees around the head.”

MCP 서버는 이러한 영어 지시를 Blender Python API 호출로 변환해, Semantic 3D Workflow 를 수동으로 정점(vertex)을 조작하지 않고도 구현합니다.

아키텍처 개요 (n8n + Vector Memory)

저장소

n8n 워크플로가 MCP 도구를 트리거하고, 이는 Pinecone 인덱스(예: 네임스페이스 “memory”)에 연결합니다.

벡터화

“Remember that I need to finish the MCP course by Sunday.” 라는 프롬프트가 들어오면 텍스트가 OpenAI 임베딩 모델을 사용해 벡터화됩니다.

Upsert

맞춤형 도구 call_n8n_workflow 가 upsert(업데이트/삽입) 작업을 처리합니다. 주요 MCP 서버는 데이터베이스 쓰기를 전용 서브‑워크플로에 위임합니다.

사용자 경험

  • 프롬프트: “Save this to memory.”
  • 질문: “What do I need to finish this weekend?”

search_memory 도구가 관련 벡터를 검색해 전체 컨텍스트를 반환합니다.

n8n 워크플로 구조

트리거

  • MCP Server Trigger 노드가 흐름을 시작합니다.

핸드오프

  • Call Workflow 노드를 통해 보조 워크플로(예: “MCP Pic Generation”)를 호출합니다. 이 분리는 트리거 로직을 무거운 처리와 격리합니다.

API 요청 (이미지 생성)

  • 서브‑워크플로 안에서 HTTP Request 노드가 이미지 생성 API(OpenAI, Flux, Replicate 등)를 호출합니다.
  • 팁: OpenAI의 경우 prompt, size(예: 1024x1024)와 같은 필드를 정확히 지정해 JSON 본문을 작성합니다.

데이터 변환

  • API는 Base64 문자열을 반환합니다. Convert to File 노드를 사용해 이를 바이너리 이미지로 변환합니다.

저장

  • 생성된 파일을 클라우드 제공자(예: Google Drive)에 업로드합니다.

결과 예시

프롬프트: “Generate a picture of a cat on a windowsill.”
출력: Google Drive에 저장된 이미지, 이후 파이프라인에서 사용 가능.

고급 확장

엔드포인트를 Runway Gen‑3, Google Veo, 혹은 다른 Replicate 모델로 교체합니다. 요청을 체인: 스크립트 생성 → ElevenLabs로 오디오 생성 → Veo로 비디오 생성 → 모두 하나의 텍스트 명령으로 IDE에서 트리거.

Webhook 프록시 해결책

단계별 구현

  1. Custom GPT 를 ChatGPT에서 생성합니다.
  2. 프롬프트를 특정 URL로 전송하는 새로운 Action 을 정의합니다.
  3. 빈 스키마 템플릿을 사용합니다; GPT가 페이로드를 웹훅에 POST합니다.

브리지 (n8n)

  1. Webhook 노드(POST)를 추가해 ChatGPT로부터 프롬프트를 받습니다.
  2. AI Agent 노드를 연결해 요청을 처리합니다.
  3. 에이전트에 맞춤형 MCP 클라이언트 도구를 연결합니다.
  4. Respond to Webhook 노드로 답변을 ChatGPT에 반환합니다.

이는 지연을 초래하지만, ChatGPT 내부에 “God Mode”를 열어 로컬 파일, Blender, 데이터베이스 등에 n8n 터널을 통해 접근할 수 있게 합니다.

Flowise 통합

  1. 채팅플로 설정을 열고 원하는 API 엔드포인트에 대한 cURL 명령을 찾습니다.
  2. n8n에서 HTTP Request 노드를 만들고 cURL 명령을 붙여넣습니다; 헤더와 본문이 자동으로 채워집니다.
  3. 하드코딩된 "question" 값을 동적 표현식으로 교체합니다, 예: {{$json.chatInput}}.

사용 사례

지능을 모듈화합니다: “뇌”는 각 작업에 가장 적합한 도구에 분산됩니다(추론은 LLM, 3D는 Blender, 오케스트레이션은 n8n). 이 조합 가능한 AI 접근 방식은 정적 스크립트를 대체합니다.

결론

위에서 상세히 다룬 워크플로—3D 소프트웨어 자동화, 멀티미디어 생성 API 체인, 영속 메모리 레이어 구축—는 Composable AI 로의 전환을 의미합니다. Python, n8n, 몇 개의 API 키, 그리고 Model Context Protocol만 활용하면 마법 같은 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

핵심 요약: 서버를 직접 만들면 기능을 직접 제어합니다. 필요한 재료는 이미 디지털 냉장고에 있습니다. 개발자 모드로 전환하고 서버를 작성해 불가능을 연결하고, 환경의 동작을 바꾸며 학습하십시오.

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