조각화 딜레마와 통합 프로토콜

발행: 1주 전 (2025년 12월 10일 오전 05:51 GMT+9)

13 min read

Source: Dev.to

소개

모든 시니어 개발자와 자동화 아키텍트는 현재 AI 워크플로우 환경에서 겪는 마찰을 인식하고 있습니다. 여러분은 끊임없이 컨텍스트를 전환하고 있습니다. IDE의 AI 어시스턴트에 있는 코드 컨텍스트, 스프레드시트나 데이터베이스에 잠겨 있는 조직 데이터, 그리고 데스크톱 LLM 클라이언트에 있는 광범위한 추론 능력. 이 강력한 지능의 섬들은 자연스럽게 소통하지 못합니다. 여러분은 인터페이스 간에 중요한 데이터를 복사‑붙여넣기 하면서, 도구가 자동으로 처리해야 할 격차를 수동으로 메우고 있습니다.

이 파편화를 해결하는 실용적인 방법이 Model Context Protocol (MCP) 입니다. 하지만 프로토콜을 안다고 해서 충분하지 않습니다; 이러한 연결을 조율할 견고한 중앙 허브가 필요합니다. 여기서 n8n이 일반 자동화 도구에서 AI 인프라의 핵심 요소로 전환됩니다. n8n이 동시에 MCP 서버이자 MCP 클라이언트로 동작할 수 있는 고유한 능력을 활용하면, 로컬 환경 전반에 걸쳐 도구, 컨텍스트, 행동을 원활히 공유하는 “중추신경계”를 구축할 수 있습니다.

왜 n8n이 로컬 MCP 아키텍처에 이상적인 백본인가?

고급 자동화 영역에서 n8n은 복잡한 데이터 흐름을 시각적·저코드 방식으로 처리하는 점에서 차별화됩니다. 많은 사람들은 이를 웹훅을 CRM에 연결하는 플랫폼에 불과하다고 생각하지만, 그 아키텍처는 AI 오케스트레이션에 최적화되어 있습니다.

서버‑클라이언트 이중성

n8n의 힘은 MCP 생태계에서 양면성을 가질 수 있다는 점에 있습니다.

클라이언트로서: n8n 워크플로우 안에서 외부 LLM(예: OpenAI의 GPT‑4o mini)에 연결하는 AI Agent 노드를 사용할 수 있습니다. 이 에이전트 설정 안에 MCP Client Tool을 삽입하면, n8n이 호스팅하는 에이전트가 다른 곳에 호스팅된 도구에 접근할 수 있어 역동적으로 기능을 확장합니다.
서버로서: 반대로 MCP Server Trigger로 워크플로우를 시작합니다. 이 트리거에 연결된 모든 도구—기본 계산기, Google Sheets와 같은 복잡한 데이터베이스 통합, 벡터 스토어—는 즉시 접근 가능한 엔드포인트가 됩니다. 서버‑전송 이벤트(Server‑Sent Events, SSE)를 통해 Claude Desktop이나 Cursor와 같은 외부 클라이언트가 이 n8n 워크플로우에 연결하고, 마치 자체 환경에 내장된 것처럼 정의된 도구를 활용할 수 있습니다.

JSON 데이터 기판

시니어 수준의 n8n 이해는 시각적 노드를 넘어 데이터 흐름을 보는 것입니다. n8n 내 모든 상호작용은 본질적으로 JSON 객체의 전달입니다. 외부 클라이언트가 n8n MCP 서버에 “그 사용자의 이메일이 뭐야?”라고 질의하면 구조화된 요청을 보냅니다. n8n 서버 트리거가 이를 수신하고, 연결된 도구 노드가 동작(스프레드시트 조회)을 수행한 뒤, n8n은 결과 데이터를 요청 클라이언트가 요구하는 완벽한 JSON 형식으로 자동 구조화합니다. 시각적 도구 설정과 표준화된 JSON 출력 사이의 이 매끄러운 변환이 n8n을 MCP 허브로서 매우 효과적으로 만드는 핵심입니다.

프레임워크: 견고한 로컬 Node 런타임 환경 구축

복잡한 AI 흐름을 설계하기 전에 기반이 튼튼해야 합니다. n8n은 Node.js 위에 구축되어 있으며, AI 오케스트레이터의 안정성은 바로 이 런타임 환경 관리와 직결됩니다.

활성 버전 관리 (NVM)

시스템 기본 Node 설치에 의존하는 것은 좌절과 무언가 silently 실패하는 레시피와 같습니다. 가장 신뢰할 수 있는 방법은 Node Version Manager(nvm)를 사용해 Node 버전을 세밀하게 제어하는 것입니다. 최신 Node 버전(v23.x 등)은 매력적이지만, 특정 도구 아키텍처와 충돌해 불안정해질 수 있습니다. 검증된 전략은 최신 버전이 신뢰성이 떨어질 경우, v20.16.0 같은 안정적인 장기 지원(LTS) 버전으로 롤백할 수 있는 유연성을 유지하는 것입니다.

nvm install 20.16.0
nvm use 20.16.0

업데이트의 필요성

MCP 생태계와 n8n 자체는 급속히 진화하고 있습니다. n8n GitHub 저장소를 확인하면 일주일에 여러 차례 새로운 기능과 수정이 배포되는 것을 볼 수 있습니다. 오래된 로컬 인스턴스를 유지하면 성능 향상과 새로운 노드 기능을 놓치게 됩니다. 다음 명령을 정기적으로 실행해 로컬 도구를 최신 상태로 동기화하세요.

npm update -g n8n

로컬 vs. 호스팅 보안 고려사항

MCP 서버를 개발할 때 실행 환경을 이해하는 것이 보안에 있어 가장 중요합니다.

로컬 개발: 데이터 흐름이 여러분의 머신 안에 한정됩니다.
호스팅 배포: n8n은 Hostinger와 같은 제공업체나 주요 클라우드 플랫폼에서 호스팅 플랜 및 자체 호스팅 옵션을 제공합니다. n8n MCP 서버 워크플로우를 활성화하면 프로덕션 SSE URL이 생성됩니다. 초기 개발 단계에서는 편의를 위해 인증을 “none”으로 설정할 수 있지만, 인증 없이 이 프로덕션 URL을 호스팅 인스턴스에 노출하면 엔드포인트를 가진 누구든 연결된 도구와 데이터를 사용할 수 있게 됩니다.

프레임워크: 인텔리전트 흐름의 핵심 동역학

AI용 n8n을 마스터하려면 그 핵심 운영 패러다임인 Trigger‑Action 흐름을 내재화해야 합니다. 이는 인텔리전트 애플리케이션에 맞게 재해석됩니다. 모든 워크플로우는 최소 두 가지 구성 요소를 포함합니다.

트리거를 인텔리전트 진입점으로

트리거는 단순히 수동적인 리스너가 아니라 상호작용의 컨텍스트를 정의합니다.

Chat Trigger: AI Agent 노드가 입력을 처리하고 응답을 생성하는 대화형 흐름을 시작합니다.
앱‑특정 트리거: (예: 새로운 Google Sheets 행, 수신 이메일, HubSpot 이벤트) 인간 개입 없이 자동 에이전트 워크플로우를 시작할 수 있습니다.
MCP Server Trigger: 워크플로우를 기능 제공자로 전환해 외부 인텔리전스가 자체 추론 과정에서 호출할 수 있는 도구 메뉴(데이터베이스 조회, 값 계산, 벡터 스토어 검색 등)를 제공합니다.

액션을 인텔리전트 도구 사용으로

트리거 뒤에 오는 액션이 기능을 정의합니다. AI 컨텍스트에서 주요 “액션”은 종종 AI Agent입니다. 이 에이전트는 모델(OpenAI, OpenRouter 등)과 도구 집합—네이티브 n8n 통합(이메일 전송, 파일 관리) 혹은 다른 MCP 서버와의 연결—으로 구성됩니다.

이러한 흐름을 체인할 때 힘이 발휘됩니다:

Chat Trigger → AI Agent
AI Agent가 MCP Client Tool을 사용해 별도 MCP Server 워크플로우에 질의
벡터 데이터베이스에서 데이터 회수
동일 시각적 흐름 내에서 결과 반환

Executions 뷰를 통해 복잡한 상호작용을 모니터링할 수 있습니다. 여기서는 입력 프롬프트, LLM이 생성한 도구 호출, 도구가 반환한 JSON, 최종 합성된 답변을 정확히 추적할 수 있습니다.

단계별 가이드: 크로스‑클라이언트 MCP 서버 구축

이제 실용적인 예시를 설계합니다: 외부 클라이언트(Cursor, Claude Desktop)에게 도구를 제공하는 중앙 MCP 서버를 n8n에 호스팅합니다. 이 서버는 Google Sheets에 있는 “leads” 데이터베이스를 관리해 클라이언트가 기존 데이터를 읽고 새 정보를 추가할 수 있게 합니다.

단계 1: n8n 서버 워크플로우 구성

트리거 초기화

새 워크플로우를 생성합니다.
MCP Server Trigger 노드를 추가합니다.
- 노드가 test와 production 두 개의 SSE URL을 표시합니다.

간단한 도구 추가

트리거에 Calculator 도구 노드를 연결합니다.
추가 설정이 필요 없으며, 이는 기본 연결성을 검증합니다.

이후 “Read Leads”와 “Append Lead”용 Google Sheets 노드를 추가하고, 동일 MCP Server Trigger를 통해 노출시켜 워크플로우를 완성합니다.