[튜토리얼] Naden의 새로운 MCP 서버 통합, 기대와 현실 사이에서 바라본 가능성과 한계
Naden의 새로운 MCP 서버 통합, 기대와 현실 사이에서 바라본 가능성과 한계
이번 영상에서는 Naden이 새롭게 선보인 MCP 서버용 네이티브 통합 기능을 소개합니다. 1) Naden 인스턴스를 1.88 버전으로 업데이트 2) MCP 서버 트리거와 클라이언트 도구 활용 3) 클로 데스크톱 등 다양한 환경과 연동하는 방법을 다룹니다. 기존에는 복잡한 셀프호스팅과 커뮤니티 노드 설치가 필요했지만, 이번 업데이트로 기본 제공되어 훨씬 편리해졌어요. 다만, 여러 MCP 서버를 유기적으로 연결해 에이전트를 자유롭게 운영하는 기능은 아직 미완성 단계라 앞으로의 발전이 기대됩니다. MCP(Model Context Protocol)에 익숙하지 않은 분들도 이해하기 쉽게 설명해주니, AI 에이전트와 서버 통합에 관심 있다면 꼭 참고해보세요.
[영상 정보]
- 영상 제목: n8n's Native MCP Integration (without the hype)
- 채널명: Nate Herk | AI Automation
- 업로드 날짜: 2025-04-10
- 영상 길이: 15:29
[영상에서 사용한 서비스]
- - Skool community : https://www.skool.com/ai-automation-society-plus/about — AI 관련 커뮤니티 및 학습 플랫폼
- - Skool community (무료 버전) : https://www.skool.com/ai-automation-society/about — AI 자동화 시스템 구축을 위한 무료 커뮤니티
- - n8n : https://n8n.io/ — 워크플로우 자동화 및 통합 플랫폼
- - n8n 파트너 링크 : https://n8n.partnerlinks.io/22crlu8afq5r — n8n 가입 및 사용
- - True Horizon AI : https://truehorizon.ai/ — AI 에이전트 비즈니스 도입 상담 서비스
- - Razer Kiyo Pro : https://www.razer.com/webcam-cameras/razer-kiyo-pro — 영상 촬영용 카메라
- - Blue Yeti USB : https://www.bluedesigns.com/products/yeti/ — USB 마이크로폰
- - Naden : https://naden.ai — AI 워크플로우 및 자동화 플랫폼
- - MCP (Model Context Protocol) : https://modelcontextprotocol.com — AI 에이전트와 서버 간 통신을 위한 프로토콜
- - 클로드 데스크톱 (Claude Desktop) : https://claude.ai — AI 기반 데스크톱 애플리케이션
[주요 내용]
Naden이 MCP 서버용 네이티브 통합을 새롭게 선보였습니다. 1) 최신 버전 1.88로 업데이트 2) AI 에이전트 연결용 서버 트리거와 클라이언트 도구 활용 3) 이전보다 훨씬 간편해진 MCP 서버 노드 접근법을 확인해 보세요. 앞으로의 발전 방향과 한계도 함께 살펴볼 수 있어 실용적입니다.
Naden에서 기본 제공하는 MCP 통합 기능을 직접 써보며 느낀 점을 솔직하게 전합니다. 1) 미래지향적 서버 연동 2) 아직은 다중 서버 작업 지원 미완 3) 과대광고와 달리 실제 의미를 차분히 짚어봄. 실용적인 MCP 트리거 활용법도 기대할 만해요.
클로 데스크톱과 MCP 클라이언트를 연결해 NEN 워크플로와 도구를 활용하는 방법을 쉽게 알려줍니다. 1) MCP 에이전트 사용 2) 서버 트리거 호출 3) 다양한 도구 액세스 4) 클로드 데스크톱과 통신하는 과정까지 친절하게 설명해, MCP 이해에 큰 도움이 됩니다.
서버 트리거 노드 내부 작동 방식을 쉽게 이해할 수 있도록 테스트 URL과 프로덕션 URL 활용법을 친절하게 설명합니다. 1) 테스트 URL로 시각적 확인 2) 프로덕션 URL 복사 3) MCP 워크플로에 붙여넣기 순서로 서버 이벤트 연결 과정을 단계별로 안내해 줍니다.
커뮤니티 노드 자체 호스팅 버전에서는 명령어와 환경 변수를 활용해 서버 연결과 이벤트 전송이 가능해요. GitHub에 공개된 MCB 서버 대부분은 SSSE 연결을 기본으로 제공하지 않지만, 데모처럼 firecall 방식으로 연결하면 다양한 도구와 쉽게 연동할 수 있습니다. 이 방법 덕분에 클로드 같은 AI도 여러 환경에서 유연하게 활용할 수 있다는 점이 인상적이에요.
도구와 트리거를 연결해 자동으로 데이터 전송하고, 워크플로우를 실행해 일정 관리까지 손쉽게 처리하는 방법을 단계별로 친절하게 알려줍니다.
트리거가 활성화되면 자동으로 이벤트 생성 도구가 호출되어, 달력에 팀 회의 일정이 정확히 반영됩니다. 1) 트리거 작동 2) 이벤트 정보 수집(시작, 종료 시간, 제목) 3) 작업과 리소스 생성 4) 필요한 수정 진행까지 자연스럽게 연결되는 흐름을 쉽게 이해할 수 있어요.
Gmail에서 다양한 작업과 리소스를 한 번에 관리할 수 있는 도구가 곧 등장할 예정입니다. 1) 작업과 이벤트 연동 2) 모델 기반 자동 결정 3) 사용자 맞춤형 도구 활용으로 업무 효율이 크게 향상될 거예요. 미래가 기대되는 변화입니다.
MCP 서버와 SSE 트리거를 활용해 Gmail, 캘린더, Slack과 기본 통합이 가능해졌지만 아직 완벽하지는 않습니다. 에이전트를 똑똑하게 만드는 핵심은 시스템이 메시지를 보내는 방식에 있으며, 다양한 프롬프트를 통해 워크플로 테스트와 LinkedIn 게시물 생성 같은 실용적 활용법도 확인할 수 있습니다. AI 도구를 올바르게 호출하는 방법과 실제 작동 원리를 친절하게 살펴보는 데 도움되는 내용입니다.
LinkedIn 게시물 자동 생성 과정에서 데이터 전송과 처리 흐름을 단계별로 살펴보며, 완료 신호 없이도 트리거가 실행되는 점을 친절하게 설명합니다. 1) 올바른 도구 호출 2) 데이터 전송 확인 3) 하위 워크플로우 연동 4) 최종 게시물 생성 과정을 이해하는 데 도움되는 내용입니다.
LinkedIn 게시물을 AI 도구와 연동해 자동 생성하는 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) LinkedIn 시트 활용 2) AI 생성 도구 연결 3) 게시물 자동 전송 순서로, 창의산업과 AI 활용법을 친절하게 알려줍니다.
게시물 작성 후 워크플로로 자동 전송하는 과정에서 발생할 수 있는 문제와, 여러 단계의 동적 도구 호출 시 하위 에이전트를 활용하는 방법을 쉽게 설명합니다. 1) 게시물 작성 2) 워크플로 전송 3) 하위 에이전트 배치 4) 이메일·캘린더 서버 연동 순으로 실용적인 팁을 알려줍니다.
에이전트 내에서 작업을 효율적으로 위임하는 방법과 각 워크플로에 맞는 프롬프트 활용법을 쉽게 알려줍니다. 1) 작업 위임 이해 2) LinkedIn 게시물 예시 3) Claude Desktop 연동까지 단계별로 친절하게 설명해, AI 협업에 관심 있는 분들께 추천해요.
Cloud Desktop과 Node.js 설치부터 개발자 모드 활성화, config.json 편집까지 쉽게 따라 할 수 있는 단계별 가이드입니다. 필요한 URL만 바꾸면 바로 워크플로 활성화까지 가능해 초보자도 부담 없이 설정할 수 있어요.
프로덕션 URL을 JSON 파일에 넣고 저장한 뒤, 클로드를 재시작해 10가지 MCP 도구를 활성화하는 과정을 쉽게 따라할 수 있어요. 실수로 JSON을 망쳤을 때도 간단히 수정하는 팁까지 친절하게 알려줍니다.
MCP 서버를 통해 다양한 도구에 쉽게 접근하는 방법을 소개합니다. 1) 서버 권한 부여 2) 클로드와 대화 3) 연락처 정보 자동 수집 4) 워크플로 활용 5) LinkedIn 게시물 작성 및 Slack 전송까지, 실무에 바로 적용 가능한 단계별 활용법을 친절하게 알려줍니다.
LinkedIn 게시물 자동 생성과 Slack 알림 연동 과정을 쉽게 따라할 수 있어, 업무 효율을 높이고 싶은 분들께 꼭 추천합니다. 1) 게시물 생성 허용 2) Slack 메시지 도구 사용 3) 결과 확인까지 자연스럽게 연결되는 실용 팁을 담았습니다.
Claude Desktop과 Cursor에서 Naden 도구를 활용해 나만의 맞춤형 워크플로를 쉽게 설정하고, 여러 서버와 연결해 단계별로 똑똑한 자동화를 구현하는 방법을 친절하게 알려드립니다.
여러 단계로 나누어 프롬프트를 작성하는 방법과 LinkedIn 게시물 생성 과정을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 단계별 프롬프트 작성 2) 키워드 기반 조사 3) 워크플로 설정 순서로 AI 콘텐츠 제작을 체계적으로 배울 수 있습니다.
데이터가 플랫폼 간 어떻게 이동하는지 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 데이터 흐름 파악 2) 플랫폼 간 전송 원리 3) 커뮤니티 참여로 실전 경험 쌓기. 자동화와 학습에 관심 있다면 꼭 참고해 보세요!
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