n8n MCP 서버 통합

“n8n” MCP 서버는 무엇을 하나요?

n8n MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, API를 통해 AI 어시스턴트와 n8n 자동화 플랫폼 간의 원활한 통합을 가능하게 합니다. n8n MCP 서버는 브릿지 역할을 하여 AI 에이전트와 대형 언어 모델(LLM)이 외부 워크플로우와 상호작용하고 작업을 자동화하며, 실시간으로 자동화를 쿼리하거나 트리거할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자는 n8n 워크플로우 관리, 실행 기록 조회, n8n 리소스와의 프로그래밍적 상호작용 등 다양한 작업을 쉽게 할 수 있습니다. 결과적으로 n8n MCP 서버는 AI 에이전트를 강력한 자동화 기능과 연결하는 과정을 간소화하여, AI와 워크플로우 자동화를 결합한 고도화된 자동화 솔루션 구축을 더욱 쉽게 만듭니다.

프롬프트 목록

저장소에서 프롬프트 템플릿에 대한 정보를 찾을 수 없습니다.

리소스 목록

저장소 파일에서 명확한 MCP 리소스를 확인할 수 없습니다.

도구 목록

사용 가능한 코드나 문서에서 직접적인 MCP 도구 목록을 찾을 수 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 워크플로우 자동화: AI 어시스턴트가 n8n 워크플로우를 트리거, 관리, 쿼리하여 반복 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다.
• 실행 모니터링: 워크플로우의 실행 기록을 조회 및 모니터링하여, 개발자에게 실시간 자동화 실행 현황을 제공합니다.
• 외부 API 통합: n8n의 자동화 기능과 AI 에이전트를 결합하여 다양한 서드파티 API와 연결하고 데이터 흐름을 자동화할 수 있습니다.
• 자동화된 문제 해결: AI 에이전트가 실패한 워크플로우나 실행을 진단 및 재시작하여 신뢰성과 가동 시간을 향상시킵니다.
• 프로세스 오케스트레이션: AI 기반 의사결정과 n8n의 강력한 자동화 엔진을 결합하여 복잡한 프로세스를 조율할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾습니다.
3. 다음 JSON 스니펫을 사용하여 mcpServers 섹션에 n8n MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "n8n-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서비스 상태를 확인하여 서버가 실행 중인지 확인합니다.

API 키 보안 설정

민감한 API 키는 환경 변수로 저장하세요. 예시:

{
  "env": {
    "N8N_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.N8N_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 아래에 n8n MCP 서버 항목을 삽입하세요:

   {
     "n8n-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 설정이 완료되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 편집합니다.
3. 다음과 같이 n8n MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "n8n-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 로그에서 연결이 성공적으로 이루어졌는지 확인하세요.

Cline

1. 필요하다면 Node.js를 설치하세요.
2. Cline 설정에 접근합니다.
3. MCP 서버 항목을 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "n8n-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버를 통해 테스트 워크플로우를 실행하여 설정을 검증하세요.

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하는 것부터 시작하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음과 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력합니다:

{
  "n8n-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “n8n-mcp-server"를 실제 사용 중인 MCP 서버의 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

현재 정보를 기반으로, n8n MCP 서버는 자동화를 위한 기본 브릿지를 제공하지만, 저장소 내 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 자세한 문서는 부족한 상황입니다. 핵심 설치 및 사용법은 잘 커버되어 있으나, 더 넓은 확산을 위해서는 문서 확장이 필요합니다.

MCP 점수

평가:
위 두 표를 기준으로, 이 MCP 서버의 점수는 5/10입니다. 핵심 설치, 라이선스, 명확한 사용 사례는 갖추었지만, 실제 MCP 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿 등의 문서가 부족하여 활용성과 채택 측면에서 더 높은 점수를 받기 어렵습니다.