【무료 설치 가이드】 Docker로 n8n과 MCP 설정하고 AI 자동화의 힘을 경험하세요!

AI 자동화 도구를 활용해 업무 효율을 높이고 싶은데, 복잡한 설치 과정과 비용 때문에 망설이고 계신가요? 이제 걱정하지 마세요! 이 포스트에서는 Docker를 활용해 코딩 지식 없이도 n8n과 MCP(Multi-Tool Co-Pilot)를 무료로 설치하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다. n8n의 강력한 워크플로우 자동화 기능과 MCP의 AI 에이전트 기능을 결합하면, 여러분의 비즈니스나 개인 프로젝트에 놀라운 변화를 가져올 수 있습니다. 이 튜토리얼을 통해 복잡한 설정 없이 여러분의 로컬 환경에서 AI 자동화의 힘을 경험해 보세요!

 

The Ultimate FREE n8n + MCP Setup Guide (No-Code Tutorial)

 

n8n과 MCP란 무엇인가?

n8n은 오픈소스 워크플로우 자동화 플랫폼으로, 다양한 서비스와 애플리케이션을 연결하여 자동화된 작업 흐름을 만들 수 있게 해줍니다. 노드(Node) 기반의 직관적인 인터페이스를 제공하여 코딩 지식이 없어도 쉽게 자동화 워크플로우를 구축할 수 있는 것이 큰 장점입니다. Zapier나 Make(구 Integromat)와 같은 유료 서비스와 유사하지만, n8n은 로컬 환경에서 무료로 실행할 수 있어 비용 절감 효과가 큽니다.

MCP(Multi-Tool Co-Pilot)는, AI 에이전트가 다양한 도구를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있게 해주는 시스템입니다. 웹 크롤링, 검색, 데이터 분석 등 다양한 기능을 AI가 상황에 맞게 선택하여 사용할 수 있도록 지원합니다. n8n과 결합하면 더욱 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다.

이 두 도구를 함께 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 비용 절감: 클라우드 서비스 비용 없이 로컬에서 운영 가능
• 데이터 보안: 민감한 데이터가 외부 서버로 전송되지 않음
• 커스터마이징: 필요에 따라 워크플로우를 자유롭게 조정 가능
• 자동화 확장: AI 에이전트를 통한 고급 자동화 시나리오 구현

설치 사전 준비 사항

n8n과 MCP를 설치하기 전에 다음 사항을 준비해주세요:

1. Docker Desktop 설치: 운영체제(Windows, macOS, Linux)에 맞는 Docker Desktop을 다운로드하고 설치합니다.
2. 충분한 시스템 리소스: Docker 컨테이너를 원활하게 실행하기 위해 최소 4GB RAM과 10GB 이상의 여유 디스크 공간을 확보하세요.
3. 안정적인 인터넷 연결: Docker 이미지 다운로드 및 API 연결을 위해 필요합니다.
4. Brave Search API 키(선택): Brave Search MCP 도구를 사용하려면 필요합니다.

모든 준비가 되었다면, 이제 본격적인 설치 과정을 시작해 보겠습니다!

Docker를 이용한 n8n 설치 과정

Docker를 통해 n8n을 설치하는 과정은 생각보다 훨씬 간단합니다. 복잡한 코드 작성이나 환경 설정 없이도 몇 가지 단계만 따라하면 됩니다.

1. Docker Desktop 실행

먼저 설치한 Docker Desktop을 실행합니다. 시스템 트레이 아이콘이 녹색으로 변하면 Docker가 정상적으로 실행된 것입니다.

2. n8n 이미지 다운로드

Docker Desktop의 검색 기능을 사용하여 "n8n"을 검색하고 공식 이미지를 다운로드합니다. 이미지 다운로드가 완료되면 Docker Desktop의 '이미지' 탭에서 확인할 수 있습니다.

3. n8n 컨테이너 생성 및 실행

n8n 이미지를 다운로드한 후, 다음 단계로 컨테이너를 생성하고 실행해야 합니다:

1. 이미지 탭에서 n8n 이미지를 찾아 '실행' 버튼을 클릭합니다.
2. 컨테이너 이름 설정: 원하는 이름(예: my-n8n)을 입력합니다. 기억하기 쉬운 이름을 사용하는 것이 좋습니다.
3. 포트 매핑 설정: 호스트 포트와 컨테이너 포트를 모두 5678로 설정합니다.
4. 환경 변수 설정: n8n이 MCP 서버 없이도 정상적으로 작동하도록 다음 환경 변수를 추가합니다:
   • N8N_PORT=5678
   • NODE_ENV=production
   • WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/
5. '실행' 버튼을 클릭하여 컨테이너를 시작합니다.

4. n8n 접속 확인

컨테이너가 정상적으로 실행되면, 웹 브라우저에서 http://localhost:5678으로 접속하여 n8n 인터페이스에 접근할 수 있습니다. 처음 접속 시 계정 설정 화면이 나타나면, 원하는 이메일과 비밀번호를 입력하여 계정을 생성합니다.

팁: Docker 컨테이너는 재시작 시에도 설정이 유지됩니다. 하지만 컨테이너를 삭제하면 모든 데이터가 사라지므로, 중요한 워크플로우는 정기적으로 백업하는 것이 좋습니다.

MCP 서버 설정 과정

n8n을 성공적으로 설치했다면, 이제 MCP 서버를 설정할 차례입니다. MCP는 AI 에이전트가 다양한 도구를 활용할 수 있게 해주는 핵심 컴포넌트입니다.

1. n8n 커뮤니티 노드 설치

MCP를 사용하기 위해서는 먼저 n8n 커뮤니티 노드를 설치해야 합니다:

1. n8n 대시보드에서 오른쪽 상단의 설정(⚙️) 아이콘을 클릭합니다.
2. 왼쪽 메뉴에서 커뮤니티 노드를 선택합니다.
3. "Install from npm" 필드에 n8n-nodes-mcp를 입력하고 설치 버튼을 클릭합니다.
4. 설치가 완료되면 "Successfully installed" 메시지가 표시됩니다.

2. 새 워크플로우 생성

이제 MCP를 활용할 워크플로우를 생성해 보겠습니다:

1. n8n 대시보드에서 "+ 신규 워크플로우" 버튼을 클릭합니다.
2. 워크플로우 이름을 설정합니다(예: "MCP AI 에이전트 테스트").
3. 저장 버튼을 클릭하여 워크플로우를 생성합니다.

3. MCP 노드 확인

설치한 MCP 노드가 제대로 작동하는지 확인하기 위해:

1. 워크플로우 편집기에서 "+ 노드 추가" 버튼을 클릭합니다.
2. 검색창에 "MCP"를 입력합니다.
3. 검색 결과에 MCP 관련 노드들이 표시되는지 확인합니다.

성공적으로 노드가 표시되면, MCP 커뮤니티 노드가 올바르게 설치된 것입니다.

MCP 도구 설정 방법

이제 MCP에서 사용할 수 있는 주요 도구인 Fir Craw MCP와 Brave Search MCP를 설정해 보겠습니다.

1. Fir Craw MCP 설정

Fir Craw는 웹사이트를 크롤링하고 정보를 수집하는 도구입니다:

1. AI 에이전트 노드 생성: 워크플로우에 "AI Agent" 노드를 추가합니다.
2. MCP 서버 정보 입력:
   • MCP 서버 URL: https://mcp-node-production.up.railway.app/api/v1
   • 또는 다른 유효한 MCP 서버 URL을 입력합니다.
3. 인증 정보 추가:
   • "Add Credentials" 버튼을 클릭합니다.
   • 인증 이름을 설정합니다(예: "Fir Craw MCP").
   • API 키를 입력합니다(무료 계정 생성 후 API 키 발급 필요).
   • "Create" 버튼을 클릭하여 저장합니다.

2. Brave Search MCP 설정

Brave Search는 웹 검색 기능을 제공하는 도구입니다:

1. 새 인증 정보 생성:
   • "Add Credentials" 버튼을 클릭합니다.
   • 인증 이름을 설정합니다(예: "Brave MCP").
   • API 키를 입력합니다(Brave Search API 에서 발급).
   • "Create" 버튼을 클릭하여 저장합니다.
2. 도구 이름 설정:
   • 각 도구에 이름을 부여합니다(예: "웹 크롤러", "검색 도구").
   • 이 이름은 AI 에이전트가 도구를 식별할 때 사용됩니다.

3. 도구 목록 동적 설정

실무에서는 여러 도구를 쉽게 관리하기 위해 도구 목록을 동적으로 설정하는 것이 좋습니다:

 

 

{{$node["AI Agent"].json["availableTools"]}}

 

이 코드를 입력하면 현재 사용 가능한 모든 도구 목록을 자동으로 가져올 수 있습니다.

MCP 및 n8n 활용 예시

이제 설정한 n8n과 MCP를 실제로 테스트해보겠습니다.

1. 챗봇 테스트

1. AI 에이전트에 질문:
   • "어떤 도구를 사용할 수 있나요?"라고 질문합니다.
   • AI 에이전트는 Fir Craw MCP와 Brave Search MCP의 도구 목록을 보여줍니다.
2. 도구 기능 확인:
   • "Fir Craw MCP는 어떤 기능을 제공하나요?"라고 질문합니다.
   • AI 에이전트는 웹 크롤링 기능에 대한 설명을 제공합니다.

2. 웹 크롤링 테스트

웹사이트 정보 수집 요청:

• "aiworkshop.com 웹사이트에 대한 정보를 수집해주세요."라고 요청합니다.
• AI 에이전트는 자동으로 Fir Craw 도구를 선택하여 웹사이트를 크롤링합니다.
• 크롤링이 완료되면 수집된 정보가 표시됩니다.

3. 웹 검색 테스트

검색 쿼리 실행:

• "샌프란시스코의 최고 스시 레스토랑은 어디인가요?"라고 질문합니다.
• AI 에이전트는 Brave Web Search 도구를 사용하여 정보를 검색합니다.
• 검색 결과로 "Hashiri Basse Food Express" 등의 스시 레스토랑 정보를 제공합니다.

중요: 모든 과정이 로컬 Docker 환경에서 실행되므로, 외부 서버에 의존하지 않고 완전히 로컬에서 호스팅됩니다. 이는 데이터 보안과 비용 절감 측면에서 큰 장점입니다.

결론 및 활용 방안

이 튜토리얼을 통해 Docker를 활용하여 n8n과 MCP를 설치하고 기본적인 AI 에이전트 워크플로우를 구성하는 방법을 알아보았습니다. 이러한 설정은 다음과 같은 분야에서 활용될 수 있습니다:

• 비즈니스 자동화: 반복적인 업무 프로세스를 자동화하여 효율성 향상
• 데이터 수집 및 분석: 웹 크롤링과 검색을 통한 시장 조사 자동화
• 고객 서비스: AI 챗봇을 통한 기본적인 문의 응대 자동화
• 마케팅 자동화: 콘텐츠 수집 및 분석을 통한 마케팅 전략 수립

n8n의 워크플로우 기능과 MCP의 AI 에이전트 기능을 결합하면, 코딩 지식 없이도 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 모든 것을 무료로, 그리고 로컬 환경에서 구현할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.

다음 단계로 추천하는 활동

1. 더 많은 MCP 도구 탐색: 다양한 MCP 도구를 추가하여 AI 에이전트의 기능 확장하기
2. 워크플로우 자동화: 일정 시간마다 자동으로 실행되는 워크플로우 구성하기
3. 다른 서비스와 연동: n8n의 다양한 통합 기능을 활용하여 이메일, 슬랙 등과 연동하기
4. 커뮤니티 참여: n8n 커뮤니티에 가입하여 다양한 사용 사례와 팁 공유하기

AI 자동화의 세계는 무궁무진합니다. 이 튜토리얼이 여러분의 AI 자동화 여정의 좋은 출발점이 되길 바랍니다!

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[Free Installation Guide] Set up n8n and MCP with Docker and Experience the Power of AI Automation!

Are you looking to enhance your workflow efficiency with AI automation tools but hesitating due to complex installation processes and costs? Worry no more! This post will guide you step-by-step on how to install n8n and MCP (Multi-Tool Co-Pilot) for free using Docker without any coding knowledge. By combining n8n's powerful workflow automation capabilities with MCP's AI agent features, you can bring amazing changes to your business or personal projects. Through this tutorial, experience the power of AI automation in your local environment without complex configurations!

What are n8n and MCP?

n8n is an open-source workflow automation platform that allows you to connect various services and applications to create automated workflows. It provides a node-based intuitive interface that enables you to build automation workflows easily without coding knowledge. Similar to paid services like Zapier or Make (formerly Integromat), n8n can be run for free in your local environment, resulting in significant cost savings.

MCP (Multi-Tool Co-Pilot) is a system that enables AI agents to utilize various tools to perform complex tasks. It supports AI in selecting and using different functions such as web crawling, search, and data analysis according to the situation. When combined with n8n, you can build an even more powerful automation system.

Using these two tools together offers the following benefits:

• Cost Reduction: Can be operated locally without cloud service costs
• Data Security: Sensitive data is not transmitted to external servers
• Customization: Freedom to adjust workflows as needed
• Automation Expansion: Implementation of advanced automation scenarios through AI agents

Pre-installation Requirements

Before installing n8n and MCP, please prepare the following:

1. Install Docker Desktop: Download and install Docker Desktop suitable for your operating system (Windows, macOS, Linux).
2. Sufficient System Resources: Secure at least 4GB RAM and more than 10GB of free disk space for smooth Docker container operation.
3. Stable Internet Connection: Required for downloading Docker images and API connections.
4. Brave Search API Key (optional): Required to use the Brave Search MCP tool.

Once everything is ready, let's start the installation process!

n8n Installation Process Using Docker

Installing n8n through Docker is much simpler than you might think. You can follow just a few steps without complex code writing or environment configuration.

1. Launch Docker Desktop

First, run the Docker Desktop you installed. When the system tray icon turns green, Docker is running normally.

2. Download n8n Image

Use the search function in Docker Desktop to search for "n8n" and download the official image. Once the image download is complete, you can check it in the 'Images' tab of Docker Desktop.

3. Create and Run n8n Container

After downloading the n8n image, the next step is to create and run the container:

1. In the Images tab, find the n8n image and click the 'Run' button.
2. Set Container Name: Enter a name you want (e.g., my-n8n). It's better to use a name that's easy to remember.
3. Port Mapping Settings: Set both host port and container port to 5678.
4. Environment Variable Settings: Add the following environment variables for n8n to work properly without an MCP server:
   • N8N_PORT=5678
   • NODE_ENV=production
   • WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/
5. Click the 'Run' button to start the container.

4. Verify n8n Access

When the container is running normally, you can access the n8n interface by visiting http://localhost:5678 in your web browser. When you first access it, you'll see an account setup screen where you can create an account by entering your desired email and password.

Tip: Docker containers maintain their settings even when restarted. However, if you delete the container, all data will be lost, so it's a good idea to regularly back up important workflows.

MCP Server Setup Process

If you've successfully installed n8n, now it's time to set up the MCP server. MCP is a key component that allows AI agents to utilize various tools.

1. Install n8n Community Nodes

To use MCP, you first need to install n8n community nodes:

1. Click the Settings (⚙️) icon in the top right corner of the n8n dashboard.
2. Select Community Nodes from the left menu.
3. Enter n8n-nodes-mcp in the "Install from npm" field and click the install button.
4. When the installation is complete, you will see the "Successfully installed" message.

2. Create a New Workflow

Now let's create a workflow to utilize MCP:

1. Click the "+ New Workflow" button on the n8n dashboard.
2. Set a workflow name (e.g., "MCP AI Agent Test").
3. Click the Save button to create the workflow.

3. Verify MCP Nodes

To check if the installed MCP nodes are working properly:

1. Click the "+ Add Node" button in the workflow editor.
2. Type "MCP" in the search box.
3. Check if MCP-related nodes appear in the search results.

If nodes are successfully displayed, the MCP community nodes have been installed correctly.

MCP Tool Setup Method

Now let's set up Fir Craw MCP and Brave Search MCP, which are the main tools that can be used in MCP.

1. Fir Craw MCP Setup

Fir Craw is a tool for crawling websites and collecting information:

1. Create AI Agent Node: Add an "AI Agent" node to your workflow.
2. Enter MCP Server Information:
   • MCP Server URL: https://mcp-node-production.up.railway.app/api/v1
   • Or enter another valid MCP server URL.
3. Add Authentication Information:
   • Click the "Add Credentials" button.
   • Set an authentication name (e.g., "Fir Craw MCP").
   • Enter the API key (requires creating a free account and obtaining an API key).
   • Click the "Create" button to save.

2. Brave Search MCP Setup

Brave Search is a tool that provides web search functionality:

1. Create New Credentials:
   • Click the "Add Credentials" button.
   • Set an authentication name (e.g., "Brave MCP").
   • Enter the API key (obtained from Brave Search API).
   • Click the "Create" button to save.
2. Set Tool Names:
   • Give each tool a name (e.g., "Web Crawler", "Search Tool").
   • These names are used by the AI agent to identify tools.

3. Dynamic Tool List Configuration

In practice, it's good to dynamically configure the tool list for easy management of multiple tools:

 

{{$node["AI Agent"].json["availableTools"]}}

 

Entering this code allows you to automatically retrieve a list of all currently available tools.

MCP and n8n Usage Examples

Now let's test the n8n and MCP that we've set up.

1. Chatbot Test

1. Ask the AI Agent:
   • Ask "What tools can I use?"
   • The AI agent will show you a list of tools from Fir Craw MCP and Brave Search MCP.
2. Check Tool Functions:
   • Ask "What functions does Fir Craw MCP provide?"
   • The AI agent will provide explanations about web crawling functions.

2. Web Crawling Test

Request to Collect Website Information:

• Ask "Please collect information about the aiworkshop.com website."
• The AI agent automatically selects the Fir Craw tool to crawl the website.
• Once crawling is complete, the collected information is displayed.

3. Web Search Test

Execute Search Query:

• Ask "Where are the best sushi restaurants in San Francisco?"
• The AI agent uses the Brave Web Search tool to search for information.
• The search results provide information about sushi restaurants such as "Hashiri Basse Food Express".

Important: All processes run in the local Docker environment, so they are completely locally hosted without depending on external servers. This is a significant advantage in terms of data security and cost reduction.

Conclusion and Application Methods

Through this tutorial, we've learned how to install n8n and MCP using Docker and set up a basic AI agent workflow. These configurations can be utilized in the following areas:

• Business Automation: Improve efficiency by automating repetitive business processes
• Data Collection and Analysis: Automate market research through web crawling and search
• Customer Service: Automate basic inquiry responses through AI chatbots
• Marketing Automation: Develop marketing strategies through content collection and analysis

By combining n8n's workflow functionality with MCP's AI agent capabilities, you can build powerful automation systems without coding knowledge. The biggest advantage is that all of this can be implemented for free and in a local environment.

Recommended Next Steps

1. Explore More MCP Tools: Expand AI agent functionality by adding various MCP tools
2. Workflow Automation: Configure workflows that run automatically at set times
3. Integration with Other Services: Integrate with email, Slack, etc. using n8n's various integration features
4. Community Participation: Join the n8n community to share various use cases and tips

The world of AI automation is limitless. Hope this tutorial will be a good starting point for your AI automation journey!

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