❗이 글은 사례글 작성 custom GPT를 활용하여 작성하였습니다.
MCP는 혁신적인 툴이 맞습니다.
제가 이 스터디를 듣는 이유는
여러 MCP 서버들을 동시에 활용하면서 Agentic 한 활용이 가능하다는 것을 알게 되어서입니다.
(Special Thanks to 타이칸 님 🙏)
그런데 MCP가 만능은 아니었다는 저의 작은 실패 경험을 공유하고자 합니다.
TLDR 요약
- MCP를 활용해 자동화(스케줄링)를 시도했으나, 예상보다 설정이 불편하고 활용도가 낮았음.
- 오히려 API와 n8n을 조합한 방식이 더 직관적이고 유연하게 작 동함.
- AI 툴은 목적에 따라 선택 되어야 하며, 다양한 시도를 통해 최적의 조합을 찾아야 함.
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### 🧠 시작은 ‘자동화’에 대한 기대
저는 자동화를 좋아합니다. 뭔가 시간을 버는 기분이듭니다.
그래서 “MCP의 혁신에 자동화 까지 더한다면 최적이겠다”라는 생각에
MCP 를 활용한 자동화를 생각하게 됐습니다.
특히 스케줄링까지 할 수 있다면,
정말 '자동 비서'처럼 쓸 수 있을 거란 상상을 했죠.
목적은 이랬습니다:
- 매일 오전 6시에
- MCP가 AI 뉴스 기사를 검색
- 검색 결과를 LLM이 평가 및 요약
- HTML, CSS로 뉴스레터 처럼 작성
- 내 메일로 전송💡
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### 🤯 그런데 써보니까…
현실은 그리 간단하지 않았습니다.
MCP는 Host - Client <-> Server 구조로 되어 있다 보니,
자동화하기엔 꽤 까다로운 구조더라구요.
특히 Claude Desktop이나 Cursor IDE가 스케줄링과 직접 연결이 안 되다 보니,
n8n등 다른 툴과 연동을 하는 형태로 설계해야 했고,
n8n을 활용하더라도 MCP Host 또는 Client에 직접 스케줄링 작업을 요청하는 것은 어려웠습니다.
이러다 보니 애초에 의도했던 자동화 구조가 뒤틀리기 시작했어요.
결국 이런 생각이 들더라구요:
> “아니, 이거 그냥 API 직접 호출해서 쓰는 게 더 깔끔하지 않나…?”
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### 🔁 방향 전환: n8n + MCP의 조합
그래서 Claude 나 Cursor 같은 MCP Host 툴은 잠시 접어두고,
스케줄링에 용이한 n8n을 MCP Host 처럼 쓸수 있는 방법을 시도했습니다.
n8n에서 API + MCP 서버를 호출하고, 결과를 슬랙으로 전송하는 방식이죠.
이게 오히려 더:
- 직관적이 고
- 간편하며
- 문제 해결에 더 가까웠습니다.
무엇보다 “내가 원하는 방식대로 흐름을 제어할 수 있다”는 게 정말 큰 장점이었어요.
프로세스의 흐름을 보여주는 다이어그램
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### 💡 깨달음: AI는 ‘툴’일 뿐이다
이번 경험을 통해 얻은 가장 큰 교훈은 이거예요:
> “MCP는 혁신적인 툴이지만 모든 문제를 해결해주는 정답은 아니다. 목적에 맞는 도구를 선택해야 한다.”
사실 처음에는 “최신 기술이니까 무조건 좋겠지!”라는 기대가 컸는데요,
막상 써보니 어떤 AI툴은 너무 무겁고, 어떤 건 너무 제한적이더라구요.
결국 중요한 건 내 문제에 가장 적합한 도구를 고르는 것이라는 걸 절실히 느꼈습니다.
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### ✨ 다음엔 이렇게 해보려구요!
- 다양한 AI툴을 더 가볍게 테스트해보는 습관을 들이기
- AI 툴의 최적의 사용 방법 스스로 정의 하기
