소개
안녕하세요. 디디 입니다.
최근 AI 도구의 변화 속도가 너무 빨라지면서, 단순히 “AI를 써본다”를 넘어 실제 자동화에 어떻게 붙일지가 더 중요해지고 있습니다.
특히 n8n 같은 자동화 도구는 반복 업무를 줄이고, API 연결과 데이터 처리 흐름을 안정적으로 운영하는 데 강점이 있습니다. 다만 오류가 나거나 예외 상황이 생겼을 때는 사람이 직접 구조를 이해하고 수정해야 하는 부담도 있었으나, 이제는 LLM과 MCP를 활용해 자연어 요청만으로 워크플로우를 분석하고 수정하는 방식도 가능해졌습니다.
그래서 이번에는 에이전틱 AI가 자동화 워크플로우를 어디까지 이해하고 고칠 수 있는지, 또 같은 결과물을 OpenClaw 스킬 방식으로도 만들 수 있는지 실험해 보았습니다.
첫번째로, 기존에 n8n 으로 만들어 두었던, 미국주식 가격정보&차트 수집 분석 워크플로우에 오류가 있어, codex + n8n mcp 환경에서 Chat-to-Workflow Development 를 실행해 보았습니다.
한국어 텍스트가 포함된 WhatsApp 스크린샷
다음은 에이전틱AI(오픈클로)를 이용하여 동일한 결과를 얻을 수 있는 스킬을 생성하는 과정을 해 보았는데요, 처음 요청은 n8n AI AGENT 노드에서 사용하는 프롬프트의 일부 내용을 오픈클로에게 스킬로 생성해 달라는 요청이었으나, 결과 리포트가 어느 정도 매끄럽게 나오기까지 5-6턴의 대화를 이어갔습니다.
고양이와 더미 사진이 있는 한국 웹사이트
진행 방법
운영환경 : 윈도우 도커 - n8n, 윈도우 wsl - openclaw
n8n-mcp를 codex에 설치 후 n8n API/URL 연결
https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp
결과와 배운 점
n8n 워크플로우
→ 반복 업무·배치·API 연결·정해진 규칙 자동화에 강함
→ 토큰 사용이 적거나 없음 (필요한 구간만 AI 호출)
→ mcp를 통해 워크플로우 생성/수정 쉬워짐
OpenClaw 스킬(에이전틱 AI)
→ 애매한 요청 해석·추론·예외 대응·복합 작업에 강함
→ 추론 과정이 많아 토큰 사용량과 비용이 커질 수 있음
