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📊 MCP와 n8n의 만남: AI 시스템과 외부 도구 간의 완벽한 자동화 구현하기

AgentAIHub 2025. 4. 20. 14:39

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MCP(Model Context Protocol)는 AI 시스템이 외부 도구와 원활하게 상호작용할 수 있는 새로운 지평을 열고 있습니다. 특히 n8n과 같은 자동화 도구와 결합되면 그 가능성은 무한대로 확장됩니다. 이 글에서는 Anthropic에서 개발한 MCP의 기본 개념부터 n8n에서 어떻게 활용할 수 있는지 실용적인 팁까지 알아보겠습니다.

n8n Just Released Native MCP Trigger and AI Agent Tool [Official Walkthrough]

이 비디오는 **MCP(Model Context Protocol)**의 기본 개념과 n8n에서 MCP 서버 및 클라이언트 노드를 사용하는 방법을 설명합니다. MCP는 LLM이 외부 시스템과 상호 작용하는 방식을 표준화하기 위해 Anthropic

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n8n Just Released Native MCP Trigger and AI Agent Tool [Official Walkthrough]

🚀 MCP란? AI 세계의 새로운 표준 프로토콜

MCP(Model Context Protocol)는 2024년 말 Anthropic에서 공개한 오픈소스 프로토콜로, AI 모델과 외부 시스템 간의 상호작용을 표준화하기 위해 설계되었습니다^3. 기존에는 AI 모델이 외부 도구나 데이터에 접근하려면 각 시스템마다 별도의 연결 방식을 구현해야 했지만, MCP는 이러한 파편화된 통합 과정을 단일 프로토콜로 간소화합니다^16.

MCP의 주요 특징

개방형 표준: 모든 AI 시스템이 사용할 수 있는 오픈소스 프로토콜입니다^15
양방향 연결: AI 도구와 데이터 소스 간의 안전한 양방향 통신을 지원합니다^15
범용성: 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 시스템과 연결 가능합니다^15
표준화: 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 개발할 필요 없이 단일 프로토콜로 통합됩니다^15

MCP의 구조: 세 가지 핵심 구성요소

MCP는 세 가지 핵심 구성요소로 이루어진 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 합니다^10:

MCP 호스트: AI 기반 애플리케이션(예: Claude 데스크톱, Cursor 등)으로, 사용자와 상호작용하고 여러 MCP 서버와 연결할 수 있습니다^3
MCP 클라이언트: 호스트 환경 내에서 중개자 역할을 하며, MCP 호스트와 서버 간의 통신을 관리합니다. 각 클라이언트는 한 서버와 1:1로 연결됩니다^3
MCP 서버: 세 가지 핵심 기능을 제공합니다^2^4:
- 도구(Tools): 외부 서비스와 API를 호출하여 AI 모델을 대신해 작업을 실행합니다
- 리소스(Resources): 구조화된/비구조화된 데이터셋(로컬 파일, 데이터베이스, 클라우드 등)을 모델에 제공합니다
- 프롬프트(Prompts): 재사용 가능한 템플릿으로 모델 응답을 향상시키고 일관성을 유지합니다

이러한 구성요소들은 트랜스포트 레이어를 통해 안전하고 양방향으로 통신하며, 실시간 상호작용과 효율적인 데이터 교환을 가능하게 합니다^3.

🔄 n8n과 MCP의 만남: 자동화의 새로운 지평

n8n은 강력한 워크플로 자동화 도구로, 이제 MCP와의 통합을 통해 AI 모델이 n8n의 자동화 기능을 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 에이전트가 다양한 시스템과 통신하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다^8 ^11.

n8n에서 MCP 서버 설정하기: 단계별 가이드

n8n과 MCP 서버를 함께 사용하기 위한 설정 과정은 다음과 같습니다:

1. n8n 설치하기

먼저 시스템에 n8n을 설치해야 합니다. 두 가지 주요 방법이 있습니다^8:

npm을 통한 설치:

npm install n8n -g
n8n start

Docker를 사용한 설치:

docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n

브라우저에서 http://localhost:5678로 접속하여 n8n을 실행하고, 새 워크플로를 생성합니다^8.

2. MCP 서버 설정하기

MCP 서버를 선택하고 설치합니다. 일반적인 설정 과정은 다음과 같습니다^8:

저장소 복제
종속 항목 설치(예: npm install)
서버 시작(예: npm start)

서버가 http://localhost:port/mcp에서 작동하는지 확인합니다^8.

3. MCP 서버 트리거 노드 구성하기

n8n에는 MCP 서버 트리거 노드가 내장되어 있어 워크플로를 MCP 호환 서버로 변환할 수 있습니다^8 ^11:

n8n을 열고 새 워크플로를 생성합니다
노드 패널에서 "MCP 서버 트리거"를 검색하여 추가합니다
설정을 구성합니다:
- MCP URL 경로: n8n은 고유한 경로(예: /mcp/abc123)를 생성합니다. 필요에 따라 사용자 정의할 수 있습니다
- 인증: 테스트를 위해 "없음"을 선택하거나 자격 증명(예: API 키)을 추가합니다
트리거를 도구나 작업을 나타내는 노드(예: HTTP 요청 노드)에 연결합니다
워크플로를 저장하고 활성화합니다

이제 n8n은 MCP URL(예: http://localhost:5678/mcp/abc123)을 노출하고, 외부 MCP 클라이언트(예: AI 모델)가 이 엔드포인트를 호출할 수 있습니다^8 ^11.

🛠️ n8n에서 MCP 서버 트리거 노드 활용하기

MCP 서버 트리거 노드는 n8n 워크플로가 MCP 클라이언트를 위한 도구로 작동할 수 있게 합니다. 이 통합의 작동 방식을 이해하고 실제 사용 사례를 살펴보겠습니다^8 ^11.

작동 원리

MCP 클라이언트가 트리거의 URL로 요청을 보내면 n8n은^8:

요청을 수신합니다
페이로드(예: JSON 데이터)를 파싱합니다
입력에 따라 연결된 노드를 실행합니다
클라이언트에게 응답을 반환합니다

이 과정을 통해 AI 모델은 n8n의 강력한 자동화 기능을 활용할 수 있습니다^8.

실제 사용 사례: 이메일 보내기

다음은 MCP 요청을 통해 이메일을 보내는 워크플로 예시입니다^8 ^11:

MCP 서버 트리거 노드 추가: 위에서 설명한 대로 구성합니다
이메일 노드 추가: "이메일 보내기" 노드(예: SMTP 또는 Gmail)를 사용합니다
노드 연결: 트리거를 이메일 노드에 연결합니다
매개변수 설정: 트리거의 입력(예: to, subject)을 이메일 노드에 매핑합니다

다음 명령으로 테스트해볼 수 있습니다:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -H "Content-Type: application/json" -d '{"to": "user@example.com", "subject": "테스트", "text": "n8n에서 인사드립니다!"}'

이 워크플로는 이메일을 전송하여 MCP 기반 자동화의 가능성을 보여줍니다^8 ^11.

실제 사용 사례: API 데이터 가져오기

API에서 데이터를 가져오는 워크플로 예시입니다^11:

MCP 서버 트리거 노드 추가: 엔드포인트를 설정합니다
HTTP 요청 노드 추가: API를 쿼리하도록 구성합니다(예: https://api.example.com/data)
연결 및 매핑: 트리거 입력(예: 쿼리 매개변수)을 HTTP 노드에 전달합니다
데이터 반환: "Set" 노드를 사용하여 응답을 포맷합니다

테스트 방법:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -d '{"query": "test"}'

이 워크플로는 API 데이터를 가져와 반환하여 실시간 통합을 보여줍니다^11.

🔐 MCP 보안 고려사항: 기업 환경을 위한 안전한 구현

MCP는 AI 모델과 외부 시스템 간의 연결을 간소화하는 강력한 도구이지만, 새로운 보안 과제도 함께 가져옵니다. 기업 환경에서 MCP를 안전하게 구현하기 위한 몇 가지 고려사항을 살펴보겠습니다^2 ^7.

잠재적 보안 위험

연구에 따르면 MCP 설계에는 몇 가지 주요 보안 위험이 있습니다^1:

도구 중독(Tool Poisoning): 악의적으로 조작된 도구 설명이 AI 모델을 속여 부적절한 작업을 수행하게 할 수 있습니다^4
코드 실행: 악의적인 행위자가 MCP 도구를 사용하여 시스템에서 악성 코드를 실행할 가능성이 있습니다^7
원격 액세스 제어: 권한이 없는 사용자가 시스템에 액세스할 수 있습니다^7
자격 증명 도난: 민감한 정보가 유출될 수 있습니다^7

보안 권장 사항

기업 환경에서 MCP를 안전하게 구현하기 위한 몇 가지 권장 사항은 다음과 같습니다^2:

에이전트 경계 및 상태 격리: 개별 에이전트의 세션을 격리하여 세션 간 또는 에이전트 간 간섭을 방지합니다^4
입력 유효성 검사 및 삭제: 서버에 전달되는 입력(예: 사용자 프롬프트, 도구 매개변수)을 검증하고 삭제하여 프롬프트 삽입 및 매개변수 오염 시도를 방지합니다^4
운영 체제 강화: 필요한 구성 요소와 서비스만 포함하는 최소 운영 체제를 배포합니다. 적절한 보안 매개변수를 구현하고 필요하지 않은 커널 모듈을 비활성화합니다^4
서비스 및 포트 관리: MCP 서버 기능에 필수적이지 않은 모든 서비스와 네트워크 포트를 식별하고 비활성화합니다^4
다중 인증(MFA) 강제: 관리자 로그인 및 민감한 시스템에 대한 액세스에 MFA를 의무화합니다^4

이러한 보안 조치는 MCP의 이점을 활용하면서 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.

🔮 MCP와 n8n의 미래: 무한한 가능성

MCP는 빠르게 성장하고 있는 생태계로, 다양한 기업과 도구에서 채택되고 있습니다. n8n과의 통합은 이러한 생태계의 일부로, AI 모델과 자동화 워크플로 간의 연결을 간소화합니다.

MCP 생태계의 성장

MCP는 출시 이후 빠르게 성장하여 현재 Anthropic, OpenAI, Baidu와 같은 주요 AI 기업들과 Replit, Microsoft Copilot Studio, JetBrains 등의 개발자 도구에서 채택되고 있습니다^3. 또한 Cloudflare, Block(Square), Stripe와 같은 클라우드 플랫폼과 금융 서비스 제공업체들도 MCP를 탐색하고 있습니다^3.

이러한 광범위한 채택은 MCP가 AI 기반 워크플로의 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 보여줍니다. n8n과 같은 자동화 도구와의 통합은 이러한 추세를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다.

실무자를 위한 팁

MCP와 n8n을 최대한 활용하기 위한 몇 가지 실용적인 팁을 소개합니다:

점진적 접근: 간단한 워크플로부터 시작하여 더 복잡한 자동화로 발전시키세요. 예를 들어, 먼저 기본적인 데이터 검색 워크플로를 구현한 다음 더 복잡한 처리 단계를 추가할 수 있습니다.
보안 우선: MCP 서버를 구현할 때는 항상 보안을 최우선으로 고려하세요. 특히 민감한 데이터나 중요한 시스템에 액세스할 때는 더욱 중요합니다.
문서화: 구현한 모든 MCP 서버와 워크플로를 철저히 문서화하세요. 이는 문제 해결과 향후 확장에 도움이 됩니다.
커뮤니티 참여: MCP는 활발한 커뮤니티를 가지고 있으며, 다양한 서버 컬렉션과 플랫폼이 있습니다^3. 이러한 커뮤니티에 참여하여 최신 개발 동향을 파악하고 지식을 공유하세요.

📝 결론: AI와 자동화의 완벽한 조화

MCP와 n8n의 통합은 AI 시스템과 자동화 워크플로 간의 연결을 간소화하고, 새로운 가능성을 열어줍니다. MCP의 표준화된 접근 방식과 n8n의 강력한 자동화 기능이 결합되어, 개발자와 기업은 더욱 효율적이고 확장 가능한 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.

이 글에서 살펴본 것처럼, n8n에서 MCP 서버를 설정하고 활용하는 과정은 비교적 간단하며, 다양한 실제 사용 사례에 적용할 수 있습니다. 보안 고려사항을 염두에 두고 적절한 조치를 취한다면, MCP와 n8n을 안전하게 활용하여 AI 시스템의 기능을 크게 확장할 수 있습니다.

AI 기술이 계속 발전함에 따라 MCP와 같은 표준화된 프로토콜의 중요성은 더욱 커질 것입니다. n8n과의 통합은 이러한 발전을 활용하여 더욱 지능적이고 자동화된 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

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The Perfect Harmony of MCP and n8n: Implementing Seamless Automation Between AI Systems and External Tools

MCP (Model Context Protocol) is opening new horizons for AI systems to interact seamlessly with external tools. When combined with automation tools like n8n, the possibilities expand infinitely. In this article, we'll explore the basic concepts of MCP developed by Anthropic and provide practical tips on how to utilize it with n8n.

🚀 What is MCP? A New Standard Protocol in the AI World

MCP (Model Context Protocol) is an open-source protocol released by Anthropic in late 2024, designed to standardize interactions between AI models and external systems^3. Previously, AI models needed to implement separate connection methods for each system they wanted to access, but MCP simplifies this fragmented integration process into a single protocol^16.

Key Features of MCP

Open Standard: An open-source protocol that can be used by all AI systems^15
Bidirectional Connection: Supports secure two-way communication between AI tools and data sources^15
Versatility: Can connect to various systems including content repositories, business tools, and development environments^15
Standardization: Integrates with a single protocol without the need to develop separate connectors for each data source^15

MCP Structure: Three Core Components

MCP is based on a client-server architecture consisting of three core components^10:

MCP Host: AI-based applications (e.g., Claude Desktop, Cursor) that interact with users and can connect to multiple MCP servers^3
MCP Client: Acts as an intermediary in the host environment, managing communication between the MCP host and servers. Each client connects 1:1 with a server^3
MCP Server: Provides three core functions^2^4:
- Tools: Calls external services and APIs to execute tasks on behalf of the AI model
- Resources: Provides structured/unstructured datasets (local files, databases, cloud, etc.) to the model
- Prompts: Reusable templates that enhance model responses and maintain consistency

These components communicate securely and bidirectionally through the transport layer, enabling real-time interaction and efficient data exchange^3.

🔄 The Meeting of n8n and MCP: A New Horizon for Automation

n8n is a powerful workflow automation tool that now integrates with MCP, allowing AI models to leverage n8n's automation capabilities. This opens new possibilities for AI agents to communicate with various systems and perform complex tasks^8 ^11.

Setting up MCP Server in n8n: Step-by-Step Guide

The process for setting up n8n with MCP servers is as follows:

1. Install n8n

First, you need to install n8n on your system. There are two main methods^8:

Installation via npm:

npm install n8n -g
n8n start

Installation using Docker:

docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n

Access n8n by navigating to http://localhost:5678 in your browser, and create a new workflow^8.

2. Set Up MCP Server

Select and install an MCP server. The general setup process is as follows^8:

Clone the repository
Install dependencies (e.g., npm install)
Start the server (e.g., npm start)

Verify that the server is running at http://localhost:port/mcp^8.

3. Configure the MCP Server Trigger Node

n8n has a built-in MCP server trigger node that can convert your workflow into an MCP-compatible server^8 ^11:

Open n8n and create a new workflow
Search for "MCP Server Trigger" in the node panel and add it
Configure the settings:
- MCP URL Path: n8n generates a unique path (e.g., /mcp/abc123). You can customize it if needed
- Authentication: Select "None" for testing or add credentials (e.g., API key)
Connect the trigger to nodes representing tools or actions (e.g., HTTP Request node)
Save and activate the workflow

Now n8n exposes an MCP URL (e.g., http://localhost:5678/mcp/abc123), and external MCP clients (e.g., AI models) can call this endpoint^8 ^11.

🛠️ Using the MCP Server Trigger Node in n8n

The MCP Server Trigger node allows n8n workflows to act as tools for MCP clients. Let's understand how this integration works and look at some real-world use cases^8 ^11.

How It Works

When an MCP client sends a request to the trigger's URL, n8n^8:

Receives the request
Parses the payload (e.g., JSON data)
Executes connected nodes based on the input
Returns a response to the client

Through this process, AI models can leverage n8n's powerful automation capabilities^8.

Real-World Use Case: Sending an Email

Here's an example workflow for sending an email via an MCP request^8 ^11:

Add MCP Server Trigger Node: Configure as described above
Add Email Node: Use the "Send Email" node (e.g., SMTP or Gmail)
Connect Nodes: Link the trigger to the email node
Set Parameters: Map the trigger's input (e.g., to, subject) to the email node

You can test it with the following command:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -H "Content-Type: application/json" -d '{"to": "user@example.com", "subject": "Test", "text": "Greetings from n8n!"}'

This workflow sends an email, demonstrating the possibilities of MCP-based automation^8 ^11.

Real-World Use Case: Fetching API Data

Here's an example workflow for fetching data from an API^11:

Add MCP Server Trigger Node: Set up the endpoint
Add HTTP Request Node: Configure it to query an API (e.g., https://api.example.com/data)
Connect and Map: Pass trigger inputs (e.g., query parameters) to the HTTP node
Return Data: Use a "Set" node to format the response

Test with:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 -d '{"query": "test"}'

This workflow fetches and returns API data, demonstrating real-time integration^11.

🔐 MCP Security Considerations: Secure Implementation for Enterprise Environments

While MCP is a powerful tool for simplifying connections between AI models and external systems, it also brings new security challenges. Let's look at some considerations for securely implementing MCP in enterprise environments^2 ^7.

Potential Security Risks

Research shows that MCP design carries several key security risks^1:

Tool Poisoning: Maliciously crafted tool descriptions can trick AI models into performing inappropriate actions^4
Code Execution: There's potential for malicious actors to use MCP tools to execute malicious code on systems^7
Remote Access Control: Unauthorized users may gain access to systems^7
Credential Theft: Sensitive information may be leaked^7

Security Recommendations

Here are some recommendations for securely implementing MCP in enterprise environments^2:

Agent Boundaries and State Isolation: Isolate individual agent sessions to prevent cross-session or cross-agent interference^4
Input Validation and Sanitization: Validate and sanitize inputs (e.g., user prompts, tool parameters) passed to the server to prevent prompt injection and parameter pollution attempts^4
Operating System Hardening: Deploy a minimal operating system comprising only needed components and services. Implement appropriate security parameters and disable unnecessary kernel modules^4
Service and Port Management: Identify and deactivate all services and network ports that are not essential for the functioning of the MCP server^4
Enforce Multi-Factor Authentication (MFA): Mandate MFA for administrator logins and access to sensitive systems^4

These security measures help mitigate risks while leveraging the benefits of MCP.

🔮 The Future of MCP and n8n: Infinite Possibilities

MCP is a rapidly growing ecosystem being adopted by various companies and tools. Integration with n8n is part of this ecosystem, simplifying the connection between AI models and automation workflows.

Growth of the MCP Ecosystem

Since its release, MCP has grown rapidly and is now adopted by major AI companies like Anthropic, OpenAI, Baidu, as well as developer tools like Replit, Microsoft Copilot Studio, and JetBrains^3. Cloud platforms and financial service providers like Cloudflare, Block (Square), and Stripe are also exploring MCP^3.

This widespread adoption shows that MCP is becoming a central element of AI-driven workflows. Integration with automation tools like n8n is expected to accelerate this trend even further.

Tips for Practitioners

Here are some practical tips for maximizing the use of MCP and n8n:

Incremental Approach: Start with simple workflows and progress to more complex automation. For example, first implement basic data retrieval workflows, then add more complex processing steps.
Security First: Always prioritize security when implementing MCP servers, especially when accessing sensitive data or critical systems.
Documentation: Thoroughly document all MCP servers and workflows you implement. This helps with troubleshooting and future expansion.
Community Participation: MCP has an active community with various server collections and platforms^3. Participate in these communities to stay updated on the latest developments and share knowledge.

📝 Conclusion: The Perfect Harmony of AI and Automation

The integration of MCP and n8n simplifies the connection between AI systems and automation workflows, opening up new possibilities. The standardized approach of MCP combined with n8n's powerful automation capabilities allows developers and businesses to build more efficient and scalable AI solutions.

As we've seen in this article, setting up and utilizing MCP servers in n8n is relatively simple and can be applied to various real-world use cases. With proper security considerations and measures, you can safely leverage MCP and n8n to greatly expand the capabilities of your AI systems.

As AI technology continues to evolve, the importance of standardized protocols like MCP will only grow. Integration with n8n will play a crucial role in leveraging these advancements to build more intelligent and automated systems.

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