소개
스타트업에서 개발 PM 및 사업 전략 부서에서 일하다 보니, 반복적이고 단순한 업무가 너무 많아 시간을 많이 빼앗기고 있었습니다. 그래서 가능한 모든 반복 작업을 자동화하고자 이 프로젝트를 시작하게 되었어요. 효율적인 정보 수집과 정리, 공유를 자동화하는 시스템을 만들고 싶었습니다.
n8n을 선택한 이유 🧩
make, zapier 등 다양한 자동화 도구가 있지만, n8n을 선택한 이유는 다음과 같아요:
비용 효율성: n8n은 사용량과 관계없이 고정 요금 구조를 제공하고, 셀프호스팅 시 무료로 운영할 수 있어요. Zapier나 Make처럼 사용량이 늘면 가격이 급격히 올라가는 모델과 달리, 예측 가능한 비용 구조는 스타트업에 큰 장점이에요.
보안 및 인프라 독립성: 자체 서버에 직접 설치하고 운영할 수 있기 때문에 회사 내부 보안 정책에 맞춰 유연하게 대응할 수 있어요. 클라우드 서비스에 데이터를 위임하지 않아도 돼요.
로우코드 기반의 높은 확장성: 코드 없이도 워크플로우를 만들 수 있지만, 필요하면 JavaScript 또는 Python을 삽입해 자유롭게 확장할 수도 있어요.
직관적인 시각적 인터페이스: 워크플로우 전체를 시각적으로 확인하면서 설계할 수 있어, 디버깅과 유지보수에 유리해요.
오픈소스와 활발한 커뮤니티: 공식 포럼과 GitHub 커뮤니티에서 다양한 템플릿과 해결 사례를 참고할 수 있어요.
목표
이번 프로젝트에서는 다음과 같은 목표를 달성하고자 했습니다:
n8n 셀프호스팅 환경 구축 – Google Cloud에서 인스턴스를 직접 생성하고, Cloudflare 도메인을 연결하여 독립적인 자동화 환경을 구성했습니다.
뉴스 모니터링 및 자동화 뉴스레터 배포시스템 구축 – 관심 키워드에 따른 뉴스를 자동 수집 및 요약하고, 여러 플랫폼(Slack, Discord 등)에 자동 전송하는 구조를 만들고자 했어요.
🤖 AI Agent 기반 뉴스 키워드 감지 및 실시간 뉴스레터 응답 시스템 – Slack 명령어로 키워드를 등록하면, AI가 관련 뉴스를 수집해 뉴스레터를 실시간 응답으로 전송하는 기능을 구현했습니다.
Code 노드 없이 뉴스레터 배포시스템 만들기 – 코드 노드 없이 구성함으로써 유지보수성과 가독성을 높이고, 팀원 누구나 이해하고 확장할 수 있는 구조로 리팩토링했습니다. n8n의 기본 노드만으로도 충분히 강력한 자동화 시스템을 만들 수 있음을 검증했습니다.
진행 방법
사용한 도구 🛠
n8n: 전체 워크플로우 자동화를 위한 핵심 툴
OpenAI Chat Model: 뉴스 요약, 키워드 추출 등 자연어 처리 작업 담당
SerpAPI: 뉴스 검색용 API
Slack, Discord, Telegram: 뉴스레터 배포 채널
RSS/HTTP 모듈: 뉴스 수집 및 파싱
Google Cloud Platform: n8n 셀프호스팅을 위한 VM 인스턴스 생성
Cloudflare: 도메인 연결 및 DNS 설정을 통한 외부 접속 구성
AI에게 이렇게 물어봤어요! 💬
ChatGPT 활용기 🤖ChatGPT에서 **n8n 맞춤 버전(GPTs)**을 활용해 코딩 관련 질문을 진행하면서 워크플로우를 구성해 나갔습니다. 특히 노드 연결법, 오류 디버깅, 코드 노드 최적화 등 실무에서 막히는 부분들을 중심으로 질문했고, 가능한 경우 input, output, error log까지 최대한 정보를 자세히 입력해서 문제 해결을 유도했어요.
캡처 이미지 ✨
평생 공짜인 Make, 재피어? 노코드 자동화 n8n 서버 무료 호스팅
Google Cloud Console에서 VM 인스턴스 구성 화면
Cloudflare DNS 설정 화면 (devvicky.com)
n8n 자동화 뉴스레터 배포 시스템
AI Agent 워크플로우 (Slack 실시간 응답 시스템)
Code 노드 없이 구성한 리팩토링 시스템
결과와 배운 점
배운 점 🌱
n8n의 다양한 노드만으로도 복잡한 로직을 구현할 수 있다는 점에서 큰 가능성을 보았어요.
AI Agent와 Slack을 연결하면 실시 간 반응형 뉴스 시스템도 충분히 구현 가능하다는 걸 확인했습니다.
GCP + Cloudflare를 이용해 n8n을 셀프호스팅하면서 인프라 구성 역량도 한 단계 성장할 수 있었어요.
시행착오 🌀
셀프호스팅 환경 구축은 생각보다 큰 허들이었어요. 시작이 가장 어렵다는 말이 딱 맞았습니다. 도커에 n8n 컨테이너를 설치하는 개념부터, GCP에서 IP를 받는 과정, Cloudflare에서 도메인을 연결한 뒤 이를 다시 도커의 n8n에 붙이는 작업까지... 익숙하지 않은 인프라 구성이라 몇 번이나 포기하고 싶었어요. 그래도 유튜브 영상을 보며 따라하고, 중간중간 막히는 부분은 ChatGPT와의 핑퐁 대화를 통해 꾸역꾸역 해결했습니다.
하지만 여전히 안정성 문제는 남아있었습니다. 예를 들면 무한루프 버그가 생기면 마치 디도스 공격처럼 서버가 멈추는 문제가 있었고, GCP에서 인스턴스가 자동 비활성화되면서 외부 연결이 끊긴 적도 있었어요. 기본 구조를 잘 모르니까, 서버 연결이 안 되면 처음부터 다시 설정을 반복하는 방식으로 해결해야 했습니다. 그래도 덕분에 서버 구조에 대한 이해가 생겨서 매우 보람 있었습니다.
n8n 노드의 문법을 몰라서 처음엔 연결에 애먹었어요. 어떤 알고리즘을 짜도 "이건 어떤 노드로 연결하지?" 싶은 경우가 많았습니다. 그래서 하나하나 YouTube나 ChatGPT로 노드별 사용법을 검색해가며 구성했습니다. 특히 데이터 파싱 후 가공할 때 Split, Merge, Loop, Edit Fields 등은 직접 여러 번 만져보며 배웠습니다.
그리고 직접 n8n 공식 사이트에 들어가서 튜토리얼 문서들을 하나씩 따라해보며 테스트도 했어요. 아직도 걸음마 수준이라고 느끼지만, 그래도 처음보다는 훨씬 자신감이 생겼습니다.
배포 과정에서 플랫폼마다 다른 설정에 당황했어요. Slack, Discord, Telegram 각각 봇 생성 방식, 웹훅 연결 방식, 인증 방식, 노드 설정 방식이 다 달라서 세팅에 많은 시간을 쏟았습니다. 특히 Slack의 워크스페이스 봇 설정이 까다로워서 가장 고생했어요. 그럼에도 셋 다 배포 자동화를 완료하고 나니 뿌듯했습니다.
다음 계획 🛠
AI Agent에 페르소나를 적용하여 단순 뉴스 제공을 넘어서 자연스러운 대화형 응답이 가능하도록 업그레이드할 예정이에요. 특히 Slack과 Telegram에서 유용하게 활용될 수 있도록 준비 중입니다.
n8n + MCP + 커서 기반 구조를 활용한 자동 시장조사 봇 개발에도 도전해보고 싶어요. 예를 들어, 특정 키워드나 관심 주제를 입력하면 관련 트렌드 뉴스, SNS 반응, 기업 정보 등을 종합해서 요약해주는 자동 리서치 봇을 만드는 것을 목표로 하고 있어요. 이 기능이 잘 구축된다면, 스타트업 내부의 전략/기획 업무에도 큰 도움이 될 거라고 생각해요.