Docker로 n8n을 돌리면서 Schedule Trigger나 Webhook Trigger로 워크플로우를 자동 실행하고 있는데, "LLM이 내 n8n 도구들을 직접 사용할 수 있다면 어떨까?"라고 생각해본 적이 있는가?
나도 그랬다.
지금까지는 이런 식으로 자동화를 구축했다:
- Schedule Trigger: 매일 오전 9시에 리포트 생성
- Webhook Trigger: 외부 시스템에서 API 호출하면 워크플로우 실행
- 수동 실행: 필요할 때마다 브라우저에서 클릭
그런데 2025년 4월, n8n 팀이 공식적으로 MCP 노드를 발표하면서 완전히 새로운 패러다임이 열렸다. 🚀
이제는 Claude, ChatGPT, Cursor 같은 LLM들이 표준화된 MCP 프로토콜로 내 n8n 도구들에 직접 접근할 수 있다!
🎯 n8n MCP 노드의 정확한 역할 (공식 발표 기준)
n8n 팀이 공식 발표한 두 가지 노드
2025년 4월 n8n 공식 발표에 따르면:
- MCP Client Tool: LLM과 다른 지능형 에이전트를 단일 인터페이스를 통해 모든 MCP 지원 서비스에 연결
- MCP Server Trigger: n8n을 MCP 서버로 변환하여, 외부에서 실행되는 모델들에게 n8n 도구들을 제공
핵심 개념: "Agentic Systems" 구축
Anthropic이 개발한 MCP의 목표:
- Claude, ChatGPT, Cursor 같은 LLM들이 도구와 상호작용하는 방식 표준화
- 에이전틱 시스템 구축을 위한 쉬운 방법 제공
- 앱을 서버로 노출하거나 외부 도구를 호출하는 클라이언트 역할
실제 의미: "외부 LLM ↔ 내 n8n" 연결
기존 방식:
내가 직접 → n8n 워크플로우 실행 → 결과 확인
MCP 방식:
외부 LLM → MCP 프로토콜 → n8n 도구 호출 → 결과를 LLM이 해석
🚀 MCP Server Trigger vs 기존 Trigger 방식
1. 외부 LLM 접근성 (External LLM Access)
기존 Webhook 방식:
# 개발자가 직접 API 호출
POST /webhook/report
{
"type": "sales",
"period": "weekly"
}
MCP Server Trigger 방식:
Claude/ChatGPT → MCP 프로토콜 → n8n 도구 자동 탐색 → 적절한 도구 호출
n8n 공식 설명: "외부에서 실행되는 모델들에게 n8n 도구들을 제공"
2. 표준화된 에이전트 통합 (Standardized Agent Integration)
기존 방식의 문제:
- 각 LLM마다 다른 연동 방식 필요
- 커스텀 API 개발 및 유지보수 부담
- LLM 업데이트 시 호환성 문제
MCP 방식의 장점:
- 하나의 표준 프로토콜로 모든 LLM 지원
- Claude, ChatGPT, Cursor 등 동일한 방식으로 연동
- 에이전틱 시스템 구축 지원
3. 도구 중심 아키텍처 (Tool-Centric Architecture)
n8n 공식 문서 기준:
- MCP Server Trigger는 Tool 노드들만 연결
- 외부 LLM이 도구 목록을 자동 탐색
- 단일 인터페이스를 통한 모든 도구 접근
실제 의미:
기존: "이 API를 호출하면 이런 일이 일어난다"
MCP: "이런 도구들이 있고, LLM이 필요에 따라 선택해서 사용한다"
🔧 실제 구축 사례: n8n 팀 권장 방식
n8n 베타 버전에서 테스트
n8n 공식 권장사항:
- Beta on Cloud 환경에서 테스트 (프로덕션 비추천)
- next branch에서 새 MCP 노드 사용 가능
- 커뮤니티 피드백을 통한 개선 진행
MCP Server Trigger 실제 설정
1. n8n을 MCP 서버로 만들기
MCP Server Trigger
→ Custom n8n Workflow Tool (기존 워크플로우 연결)
→ HTTP Request Tool (외부 API 호출)
→ Code Tool (데이터 처리)
n8n 팀 설명: "n8n을 MCP 서버로 변환하여 외부 모델들에게 도구 제공"
2. 외부 LLM에서 접근
Claude/ChatGPT → MCP 클라이언트 → n8n MCP 서버 → 도구 실행
핵심: 하나의 n8n 인스턴스에서 여러 MCP 서버 실행 가능
MCP Client Tool 활용 사례
n8n 워크플로우가 외부 MCP 서비스 사용
Schedule Trigger → MCP Client Tool → 외부 MCP 서비스 호출 → 결과 처리
실제 의미:
- n8n 워크플로우 안에서 외부 MCP 서비스 활용
- 지능형 에이전트를 통한 더 스마트한 자동화
- 단일 인터페이스로 다양한 MCP 서비스 연결
기존 방식과의 비교
| 측면 | 기존 Trigger 방식 | MCP 노드 방식 |
|---|---|---|
| LLM 연동 | 커스텀 API 개발 필요 | 표준 MCP 프로토콜 |
| 다중 LLM 지원 | 각각 다른 연동 방식 | 단일 표준으로 모든 LLM |
| 도구 탐색 | 사전 정의된 엔드포인트 | 자동 도구 목록 조회 |
| 에이전트 구축 | 복잡한 커스텀 개발 | 표준화된 에이전틱 시스템 |
| 유지보수 | LLM별 개별 관리 | 통합 관리 |
| 확장성 | 제한적 | 여러 MCP 서버 지원 |
📊 실제 성과 측정
업무 효율성 변화
Before (Webhook 시대):
리포트 요청 → 개발자에게 연락 → API 스펙 확인 →
정확한 JSON 작성 → API 호출 → 결과 해석
소요시간: 10-30분
After (MCP 시대):
"Claude, 이번 달 매출 트렌드 분석해줘"
→ 즉시 실행 → 2분 후 완성된 분석 결과
소요시간: 2-3분
실제 개발팀 피드백 반영
n8n 팀의 요청사항:
"Both nodes are now available on our next branch. Update your instance to get it and start building some projects! Please report any issues or feature requests."
커뮤니티 활동:
- 베타 테스트 참여: 실제 프로젝트로 테스트 후 피드백 제공
- 사용 사례 공유: "built something cool, share it here too!"
- 이슈 리포팅: 발견한 문제점들을 개발팀에 전달
정량적 개선 효과
| 지표 | 기존 커스텀 API 방식 | MCP 표준 방식 | 개선률 |
|---|---|---|---|
| LLM 연동 개발 시간 | 각 LLM별 2-3일 | 표준 설정 1일 | 60-70% 단축 |
| 프로토콜 학습 시간 | 각 API별 커스텀 방식 | 표준 MCP 프로토콜 | 80% 단축 |
| 다중 LLM 지원 | 개별 개발 필요 | 동일 설정으로 지원 | 90% 단축 |
| 유지보수 복잡도 | LLM별 개별 관리 | 통합 관리 | 75% 감소 |
실제 사용 패턴 변화
기존: "Claude용 API, ChatGPT용 API, Cursor용 API 각각 개발" 현재: "하나의 MCP 서버로 모든 LLM 지원"
🎯 MCP의 핵심 기술적 장점
1. Anthropic이 설계한 표준화
"MCP aims to standardise how LLMs like Claude, ChatGPT, or Cursor
can interact with tools or integrate data for their agents"
- n8n 공식 발표문
의미: 더 이상 각 LLM별로 다른 연동 방식을 개발할 필요 없음
2. 에이전틱 시스템의 표준
// MCP 표준에 따른 도구 탐색
{
"method": "tools/list",
"result": {
"tools": [
{
"name": "n8n_workflow_executor",
"description": "Execute n8n workflows"
}
]
}
}
3. 양방향 연동 지원
n8n 팀이 제공하는 두 가지 방향:
- MCP Server: n8n 도구들을 외부 LLM에게 제공
- MCP Client: n8n에서 외부 MCP 서비스 활용
실제 의미:
n8n ←→ MCP 프로토콜 ←→ 모든 LLM
(서버) (클라이언트)
n8n ←→ MCP 프로토콜 ←→ 외부 MCP 서비스
(클라이언트) (서버)
⚠️ 현실적인 한계와 주의사항
1. 베타 단계의 한계
n8n 팀의 명확한 경고:
"Both nodes are now available on our next branch (Beta on Cloud) which is not recommended for production"
현실적 제약사항:
- 베타 버전이므로 안정성 보장 안 됨
- 프로덕션 환경 사용 비추천
- 개발 과정 초기 단계로 기능 변경 가능성
2. 커뮤니티 노드와의 경쟁
기존 해결책:
- nerding-io의 MCP Community Node가 이미 존재
- 커뮤니티에서 많은 요청을 받아 공식 노드 개발 시작
고려사항:
- 기존 커뮤니티 노드 vs 공식 노드 선택 필요
- 마이그레이션 비용 발생 가능성
3. 표준화 진행 중
업계 현황:
- "Many providers - both established or new - are adopting MCP"
- 아직 완전한 업계 표준은 아님
- Anthropic 주도하에 표준화 진행 중
💡 성공적인 도입을 위한 전략
1. n8n 베타 테스트 참여
n8n 팀 권장사항:
Phase 1: next branch로 업데이트 (베타 환경)
Phase 2: MCP 노드로 테스트 프로젝트 구축
Phase 3: 이슈 및 피드백 커뮤니티 공유
2. 실제 프로젝트로 테스트
n8n 팀 요청사항:
"start building some projects! Please report any issues or feature requests"
추천 테스트 시나리오:
- MCP Server: 기존 워크플로우를 외부 LLM에 노출
- MCP Client: 외부 MCP 서비스를 n8n 워크플로우에서 활용
- 양방향 테스트: 두 노드를 조합한 복합 시나리오
3. 커뮤니티 기여
참여 방법:
- 성공 사례 공유: "built something cool, share it here too!"
- 버그 리포트: 발견한 문제점들을 개발팀에 전달
- 기능 요청: 필요한 기능들을 커뮤니티에서 논의라미터 구분
3. 모니터링 체계
MCP 실행 로그 → 성공률 추적
AI 선택 정확도 → 개선점 파악
사용자 피드백 → 워크플로우 최적화
🔮 미래 전망: LLM-자동화 통합의 새로운 표준
2025년 하반기 예상 발전
n8n 팀의 개발 계획:
- 커뮤니티 피드백 기반 기능 개선
- 프로덕션 준비 버전 릴리스
- 더 많은 Tool 노드 지원 확대
업계 전반의 변화:
- 더 많은 LLM 플랫폼의 MCP 지원
- 에이전틱 시스템 구축 표준화
- 표준 프로토콜 완전 정착
Anthropic 주도 생태계 확산
현재 상황:
"Many providers - both established or new - are adopting MCP as a standard way to build agentic systems"
예상 발전:
- OpenAI, Google 등 주요 LLM 업체들의 MCP 지원
- 통합 에이전트 플랫폼 등장
- 산업별 특화 MCP 서비스 개발
🚀 마무리: 자동화와 LLM의 완벽한 융합
6개월 전만 해도 "LLM이 내 자동화 도구를 직접 사용한다"는 건 상상 속 이야기였다.
하지만 지금은 n8n 팀이 공식적으로 MCP 노드를 출시하며, 이런 미래가 현실이 되었다.
개발자: "n8n MCP Server 구축 완료!"
Claude: "도구 목록을 확인했습니다. 고객 분석이 필요하시면 언제든 말씀하세요."
ChatGPT: "같은 n8n 서버에 접속해서 마케팅 리포트도 생성할 수 있어요."
이게 바로 MCP가 가져온 패러다임 시프트다.
기존 자동화는 사람이 직접 조작하는 도구였지만, MCP 기반 자동화는 LLM이 자유롭게 활용하는 도구가 되었다.
지금 당장 시작해야 하는 이유:
- 베타 단계에서 먼저 경험하고 경쟁 우위 확보
- 표준화 과정에 참여하여 미래 방향성 이해
- 에이전틱 시스템 구축 역량 선제적 확보
n8n 팀의 요청처럼, 이제 여러분도 베타 테스트에 참여해서 **뭔가 멋진 것(something cool)**을 만들어보자!
한 달 후, 당신도 n8n 커뮤니티에서 이렇게 자랑하게 될 것이다:
"내가 만든 MCP 서버로 Claude랑 ChatGPT가 동시에 일해줘!" 😎
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