MCP (Model Context Protocol)¶

n8n 기반 MCP 통합 서버 관리 가이드입니다.

📋 개요¶

n8n이란?¶

**n8n**은 오픈소스 워크플로우 자동화 플랫폼으로, 2019년 베를린에서 개발되었습니다. 기술팀에게 코드의 유연성과 노코드의 속도를 동시에 제공합니다.

특징	설명
통합	400개 이상의 사전 구축된 통합 지원
유연성	JavaScript/Python 코드 또는 드래그-앤-드롭
배포	셀프 호스팅 또는 클라우드
템플릿	600개 이상의 워크플로우 템플릿

MCP란?¶

**MCP (Model Context Protocol)**는 AI 모델이 외부 도구, API 및 데이터 소스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있게 해주는 프로토콜입니다.

flowchart LR
    subgraph AI["AI 클라이언트"]
        A[Claude Desktop]
        B[Cursor]
    end

    subgraph MCP["MCP 서버"]
        C[n8n MCP Trigger]
    end

    subgraph Tools["도구/서비스"]
        D[이메일]
        E[API]
        F[데이터베이스]
    end

    AI --> MCP
    MCP --> Tools

🚀 n8n 설치¶

Docker 설치 (권장)¶

# 볼륨 생성
docker volume create n8n_data

# 컨테이너 실행
docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

npm 설치¶

npm install n8n -g && n8n start

설치 후 http://localhost:5678에서 접속 가능합니다.

⚙️ MCP 서버 트리거 설정¶

기본 설정 단계¶

flowchart TD
    A[새 워크플로우 생성] --> B[MCP 서버 트리거 추가]
    B --> C[URL 경로 설정]
    C --> D[인증 설정]
    D --> E[도구 노드 연결]
    E --> F[워크플로우 활성화]

설정 옵션¶

옵션	설명	예시
MCP URL 경로	트리거 엔드포인트	`/mcp/abc123` (자동 생성)
인증	접근 제어	Bearer, Header, None

워크플로우 구조¶

┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────────┐
│ AI 모델 요청    │ --> │ MCP 서버 트리거  │ --> │ 도구 노드(들)   │
└─────────────────┘     └──────────────────┘     └─────────────────┘
                               │                        │
                               v                        v
                        ┌──────────────┐         ┌──────────────┐
                        │ 요청 처리    │         │ 응답 반환    │
                        └──────────────┘         └──────────────┘

🔗 Claude Desktop 연결¶

설정 파일 구성¶

claude_desktop_config.json 파일 편집:

{
  "mcpServers": {
    "n8n": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--sse",
        "https://your-n8n-instance.com/mcp/abc123"
      ]
    }
  }
}

환경 변수 설정¶

# 커뮤니티 노드를 도구로 사용 허용
export N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true

🔧 다중 서버 구성¶

Docker Compose 설정¶

version: '3.8'
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    environment:
      # MCP 서버 API 키
      - MCP_BRAVE_API_KEY=${BRAVE_API_KEY}
      - MCP_OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
      - MCP_SERPER_API_KEY=${SERPER_API_KEY}
      - MCP_WEATHER_API_KEY=${WEATHER_API_KEY}
      # 커뮤니티 노드 활성화
      - N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true
    ports:
      - "5678:5678"
    volumes:
      - ~/.n8n:/home/node/.n8n

MCP 클라이언트 자격 증명¶

서비스	설치 명령
Brave Search	`npx -y @modelcontextprotocol/server-brave-search`
OpenAI Tools	`npx -y @modelcontextprotocol/server-openai`
Web Search	`npx -y @modelcontextprotocol/server-serper`
Weather API	`npx -y @modelcontextprotocol/server-weather`

📝 구현 사례¶

1. 이메일 자동화 (초급)¶

flowchart LR
    A[MCP 트리거] --> B[이메일 노드]
    B --> C[응답 반환]

테스트:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"to": "[email protected]", "subject": "테스트", "text": "n8n에서 인사드립니다!"}'

2. API 데이터 가져오기 (중급)¶

flowchart LR
    A[MCP 트리거] --> B[HTTP 요청]
    B --> C[Set 노드]
    C --> D[응답 반환]