[n8n] 워크플로우 자동화 입문: 핵심 개념 + 기초 실습

n8n은 다양한 앱과 서비스를 연결하여 반복적인 작업을 처리하는 워크플로우 자동화 플랫폼이다. 코딩 없이 마우스 드래그로 노드(Node)를 연결하는 것만으로 데이터 수집, 알림 발송, 이메일 전송, API 호출 등을 손쉽게 처리할 수 있으며, 자바스크립트를 활용하면 복잡하고 고도화된 작업도 가능하다.

 

특히 AI 시대에 n8n은 여러 서비스와 AI 모델을 이어주는 강력한 오케스트레이션 허브 역할을 한다. 외부에서 데이터를 가져와 AI로 요약·분류·생성한 뒤, 그 결과를 이메일·메신저·스프레드시트·DB 등으로 전달하는 일련의 과정을 하나의 워크플로우로 구성할 수 있다. 예를 들어, 고객 문의를 AI로 분석하여 슬랙으로 자동 라우팅하거나 매일 아침 특정 뉴스를 크롤링해서 AI 요약본을 노션에 쌓는 등의 작업을 수행할 수 있다.

 

Make, Zapier 같은 경쟁 도구와 달리 n8n은 셀프 호스팅(Self-hosting)을 지원한다는 장점도 있다. 도커(Docker)만 다룰 줄 안다면 시놀로지 NAS나 개인 서버에 설치해서 실행 횟수 제한 없이 서버 비용만으로 운영할 수 있다. 셀프 호스팅은 외부 클라우드를 거치지 않고 내부 서버에서만 처리되므로 보안과 데이터 주권 측면에서도 유리하다.

 

 

트리거 종류 3가지

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• Manual Trigger: 개발 중 테스트/수동 실행이 필요할 때 사용
• Schedule Trigger: 매일/매주/매시간처럼 정기적인 실행이 필요할 때
• Webhook: 외부 앱이나 서비스가 HTTP 요청을 보냈을 때 (이벤트)

 

 

워크플로우 구성

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• 트리거(Trigger): 워크플로우 시작점
• 노드(Node): 작업을 수행하는 기본 단위
• 엣지(Edge): 노드와 노드를 연결하는 선

 

 

기본 워크플로우 만들어보기

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💡 워크플로우 목표: ZenQuotes에서 명언 조회 → OpenAI API로 번역 → 이메일로 전달

 

실습을 위해 n8n cloud 계정을 만들고 워크플로우를 생성한다. n8n cloud는 n8n에서 직접 제공하는 호스팅 서비스로, 브라우저에서 바로 워크플로우를 만들고 실행할 수 있다. 회원가입 후 14일 동안 Pro 플랜 기능을 무료로 체험할 수 있고, 최대 1000회 워크플로우 실행을 제공한다. 실습용으로는 충분한 수준이다.

 

HTTP Request 노드 생성

우측 노드 패널(단축키 N) > HTTP Request 검색 후 추가.

 

HTTP Request 노드를 열어서 Method는 GET을 선택하고 URL에는 아래 엔드포인트를 입력한다.

https://zenquotes.io/api/random

 

OpenAI > Message a model 노드 추가

좌측 Input 노드에서 Execute previous nodes 버튼 클릭하면 이전 노드 데이터를 조회할 수 있다.

 

① Credential: OpenAI 추가 혹은 n8n에서 제공하는 무료 OpenAI API credits 선택

② Resource: Text

③ Operation: Message a Model

④ Model: gpt-4o-mini 같은 저렴한 모델 선택

⑤ Messages:

 

￭ Type: Text

￭ Role: User

￭ Prompt:

Please translate this quote, but not the author to Korean. Include the author name, even though you don't need to translate it.

Quote: {{ $json.q }}
Author: {{ $json.a }}

Reply only with the translation no chatter or extra words.

 

Input 패널의 데이터를 직접 드래그하거나 {{ $json.q }} 중괄호를 입력해서 필요한 속성을 직접 참조할 수 있다. $json 변수는 이전 노드에서 전달받아 현재 처리 중인 아이템의 JSON 데이터를 가리킨다. 

 

n8n에서 {{ expression }} 중괄호 안쪽은 자바스크립트 표현식이다. {{ 를 입력하고 한 칸 띄우거나 중괄호 표현식 안에서 $달러 기호를 입력하면 자동완성 제안이 표시된다.

{{ new Date() }} // Date: 2026-04-26T09:03:19.840-04:00

 

중괄호 표현식을 사용하려면 파라미터 필드를 Expression 모드로 전환해야 한다. Fixed는 이름 그대로 고정된 값을 넣는 모드로, 정적인 값을 다룰 때 사용한다.

 

실행 테스트

트리거 왼쪽 Execute Workflow 버튼을 클릭해서 워크플로우를 수동으로 실행해 본다. Manual Trigger 실행은 Executions 크레딧이 차감되지 않는다.

 

OpenAI 노드 더블클릭 후 우측 OUTPUT 창에 번역 결과 나오면 성공.

 

이메일 노드 추가

Gmail > Send a message 추가.

 

Credential 추가 후 필드 내용 입력. 좌측 INPUT 창의 text 속성을 Message 필드로 드래그하면 해당 값이 자동으로 추가된다.

 

Execute step 눌러서 테스트. 아래처럼 메일 도착하면 성공.

 

Add option > Append n8n Attribution에 체크해제하면 This email was sent … 푸터가 포함되지 않는다.

 

Schedule Trigger 추가

노드 패널(단축키 N) > schedule 검색 > Schedule Trigger 추가.

 

기존 수동 트리거의 엣지를 제거하고, 스케줄 트리거 엣지 연결.

 

스케줄 트리거 시간 설정. 실습용으로는 5분 간격 정도가 적당하다.

 

우측 상단 Publish 버튼을 클릭하면 스케줄이 활성화된다. 스케줄 트리거를 실행할 때마다 Executions 크레딧이 차감되므로 주의하자. 스케줄을 비활성화하려면 Unpublish 버튼을 클릭한다.

 

Executions 탭에서 이전 실행 내역을 확인할 수 있고, 각 노드를 더블클릭하면 데이터 등 세부 정보를 볼 수 있다.

 

노드 실행 순서

유용한 단축키

￭ 이름 변경: 노드 선택 > Space
￭ 노드 종류 변경: 노드 선택 > R
￭ 노드 복제: Cmd + D

 

노드는 기본적으로 연결된 흐름에 따라 왼쪽 → 오른쪽으로 실행된다. 하나의 노드에서 여러 브랜치로 나뉘는 경우 위 → 아래 브랜치 순서로 실행된다. 아래 이미지처럼 노드를 구성했을 때 1번 브랜치가 먼저 실행되고, 그다음 2번 브랜치가 실행된다.

 

 

조건·분기·루프 워크플로우 실습

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💡 워크플로우 흐름

1. 유머 API에서 유머 받아오기 (ICanHazDadJoke 이용)
   • GET 성공(200 OK): 2번 진행
   • GET 실패: 30초 대기 후 다시 시도
2. AI한테 조회한 유머가 재밌는지 여부 평가
   • 재밌다고 판단: 이메일 전송 후 워크플로우 종료
   • 재미없으면: 5초 대기 > 유머 다시 조회 > AI가 재밌다고 평가할 때까지 반복
   • 평가 오류: 다시 평가 요청

 

HTTP Request 노드

요청 정보 입력 후 Execute step 버튼을 눌러서 유머 API가 정상적으로 조회되는지 확인한다. 응답 데이터의 status 값이 200이면 요청 성공을 나타낸다.

 

• Method: GET
• URL: https://icanhazdadjoke.com
• Send Headers: 체크
• Headers
  • Name: Accept
  • Value: application/json

 

If 노드 추가

HTTP Request 노드 뒤에 If 노드를 추가해서 API 조회 결과가 정상인지 확인한다. json.status 값이 200이면 성공, 그렇지 않으면 실패로 분기한다.

 

API 조회 실패 분기 — Wait 노드

Wait 노드를 추가해서 API 조회에 실패했을 때 30초 대기 후 다시 시도하도록 설정한다.

 

그다음 Wait 노드의 엣지를 드래그해서 HTTP Request에 연결한다.

 

API 조회 성공 분기 — OpenAI 노드

유머 API 조회에 성공했다면 AI를 이용해서 해당 유머가 재밌는지 평가한다.

 

If 노드의 성공 분기를 OpenAI 노드에 연결하고, API 응답의 $json.joke 값을 입력값으로 전달한다. AI가 유머를 평가한 뒤 재밌으면 is_funny, 재미없으면 is_not_funny 값을 반환하도록 프롬프트를 구성한다.

 

프롬프트에서 입력값을 <joke>...</joke> 같은 태그로 감싸면, AI가 지시문과 실제 데이터를 명확하게 구분할 수 있다. 이처럼 태그를 활용해 데이터의 범위와 역할을 구조화하는 기법을 XML 태그 기반 프롬프팅이라고 부른다. 

Tell me if this joke is funny: 

<joke>
{{ $json.joke }}
</joke>

Reply ONLY with `is_funny` or `is_not_funny`. Anything else is NOT allowed.

Be extremely critical. You're hard to please.

 

AI 응답 오류 처리 — If 노드

AI가 잘못된 응답을 반환했을 경우를 대비해 If 노드를 추가한다. 응답값이 is_funny, is_not_funny 둘 다 아닌 경우 오류로 판단하고, 다시 OpenAI 노드로 돌아가서 유머를 재평가하도록 설정한다.

 

여기서 true 분기는 is_funny, is_not_funny 둘 중 어느 값도 아닌 오류 발생 상황을 의미한다. If 노드의 true 분기 엣지를 드래그해서 OpenAI로 연결한다.

 

재밌는 유머인지 판단 — If 노드

AI가 유머를 평가하는 과정에서 오류가 발생하지 않았다면, AI 응답값을 기준으로 재밌는 유머인지 판단해야 한다. 응답값이 is_funny 인지 확인하는 If 노드를 추가한다.

 

이전 If 노드의 false 분기(허용된 응답값) 엣지를 드래그해서 연결한다.

 

재밌는 유머 이메일 전송

AI가 재밌다고 평가하면(true 분기) 이메일을 보내기 위해 Gmail > Send a message 노드를 추가한다.

 

이전 If 노드의 true 분기(재밌는 유머) 엣지를 드래그해서 연결한다.

 

재미없는 유머 다시 조회

AI가 유머를 재미없다고 평가했다면, false 분기를 통해 Wait 노드로 이동하도록 설정한다. Wait 노드는 과도한 API 호출을 방지하기 위한 대기 단계다.

 

대기가 끝나면 새로운 유머를 조회하기 위해 Wait 노드를 HTTP Request 노드에 연결한다.

 

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기본적인 워크플로우 구성을 완료했다. Execute workflow 버튼을 클릭해서 워크플로우를 실행해 보자. n8n은 워크플로우가 실행되는 동안 각 노드의 상태와 데이터 흐름을 실시간으로 표시해 주기 때문에 실행 순서와 결과를 쉽게 파악할 수 있다.