Agent Buider와 n8n Instance-level MCP 연동

n8n 1.121.2 버전에서 Instance-level MCP 기능이 추가되었다는 소식을 접하고, 이 기능이 실제로 얼마나 유용한지 직접 테스트해보기로 했습니다.

시도한 이유:

기존에는 워크플로우마다 개별적으로 MCP 연결이 필요했지만, Instance-level MCP는 인스턴스에 1회만 연결하면 활성화된 모든 워크플로우를 사용할 수 있다는 점이 매력적이었습니다
OpenAI Agent Builder에서도 활용이 가능할지 확인하고 싶었습니다.

진행 방법

1. n8n Instance-level MCP란?

주요 특징:

n8n 인스턴스 전체를 하나의 MCP 서버로 만드는 기능
인스턴스에 1회 연결 → 활성화된 모든 워크플로우 사용 가능
워크플로우별 개별 연결 불필요
중앙 집중식 관리 가능
요구사항: n8n 1.121.2 이상

MCP로 전환 가능한 트리거 노드:

Webhook
Schedule
Chat
Form

2. n8n Instance-level MCP 설정

Step 1: n8n에서 MCP 활성화

n8n 설정 페이지에서 Instance-level MCP를 활성화하고 토큰을 생성합니다.

Step 2: 워크플로우 설정

각 워크플로우에서 MCP 노출 설정을 활성화합니다.

3. Claude Desktop에서 테스트

MCP 설정 파일 추가:

Claude Desktop의 MCP 설정 파일에 다음 내용을 추가했습니다.

{
  "mcpServers": {
    "n8n-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--streamableHttp",
        "https://<your-n8n-domain>/mcp-server/http",
        "--header",
        "authorization:Bearer <YOUR_N8N_MCP_TOKEN>"
      ]
    }
  }
}

설정값 설명:

<your-n8n-domain>: n8n 기본 URL (MCP 액세스 페이지에 표시됨)
<YOUR_N8N_MCP_TOKEN>: 생성된 토큰

테스트 시나리오:

제가 개인적으로 만든 Obsidian 노트 기반 VectorDB RAG 챗봇 워크플로우를 호출하여 답변을 받아보았습니다.

Claude Desktop 테스트 결과:

✅ Sonnet 모델에서 문제없이 MCP 실행, Haiku 에서는 실패 확률 높음
✅ 워크플로우 트리거 노드 종류 파악 정확
✅ 워크플로우 검색 및 실행 모두 성공

4. OpenAI Agent Builder에서 테스트

동일한 MCP 설정을 OpenAI Agent Builder에 연결하고 GPT-5, GPT-4.1 모델로 테스트했습니다.

Agent Builder 테스트 결과:

GPT-5:

❌ search_workflow 실행 자체가 실패
❌ 워크플로우 검색부터 막힘

GPT-4.1:

✅ search_workflow 안정적으로 실행
✅ get_workflow_details 안정적으로 실행
⚠️ execute_workflow에서 실패 확률 높음
- n8n 워크플로우 설명을 execute_workflow 실행방법까지 최대한 상세하게 작성하여 개선

트리거 노드별 차이:

Chat 트리거: 상대적으로 성공 확률 높음
Webhook 트리거: execute_workflow 실패 확률 매우 높음

결과와 배운 점

🎯 주요 성과

Instance-level MCP는 정말 편리합니다
- 여러 워크플로우를 한 번의 연결로 사용 가능
- 중앙 집중식 관리로 유지보수가 쉬워짐
Claude Desktop에서는 정상적으로 작동
- Sonnet 모델의 tool 호출 능력이 우수함
- 복잡한 워크플로우도 문제없이 실행
OpenAI Agent Builder 연동 성공
- GPT-4.1 모델에서 기본적인 작동 확인
- 설정 자체는 문제없이 완료

🔧 시행착오와 해결 방법

문제: Agent Builder에서 워크플로우 실행 실패
Claude Desktop에서는 잘 작동하던 동일한 워크플로우가 Agent Builder에서는 실행에 실패하는 경우가 많았습니다.

원인: 모델 별 차이

Claude Sonnet: 우수한 MCP 호출 및 워크플로우 이해도
GPT-4.1: 상대적으로 안정적인 MCP 호출 성능
GPT-5: 최신 모델이지만 MCP 호출에서 가장 낮은 성능

해결:

n8n 워크플로우 설명에 execute_workflow 실행 방법까지 최대한 상세하게 작성
입력 파라미터 형식, 예시, 주의사항 등을 명시적으로 추가

교훈:

최신 모델이 무조건 좋은 것은 아님
비싼 모델이 모든 작업에서 우수한 것도 아님
용도에 맞는 모델 선택이 중요

출처: OpenAI Agent Builder와 n8n Instance-level MCP 연동 가이드

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