n8n 시작하기와 첫 번째 Workflow

1.수업 구성

DAY 01에서는 Google Opal로 단계가 연결되는 모습을 경험했습니다. 오늘은 같은 원리를 n8n에서 다시 확인합니다. 외부 서비스는 아직 연결하지 않고, n8n 안에서 데이터가 Node 사이를 어떻게 이동하는지에만 집중합니다.

2.오늘 배우는 내용 & 전체 흐름

오늘 집중할 내용

3.지난 시간 복습

1교시 · n8n과 Workflow 구조 이해하기

DAY 01에서는 Workflow를 "입력 → 처리 → 결과"로 표현했습니다. 조금 더 자세히 쓰면 이렇습니다.

도구의 화면과 기능은 달라져도 "작은 작업을 Node로 나누고 연결한다"는 원리는 n8n에서도 똑같습니다.

4.n8n이란?

예를 들어 앞으로 이런 작업들을 연결하게 됩니다.

n8n은 하나의 도구일 뿐이다

목표는 n8n의 버튼 위치를 모두 외우는 것이 아닙니다. 아래 과정을 스스로 할 수 있으면 도구가 바뀌어도 그대로 쓸 수 있습니다.

5.n8n Cloud와 설치형

n8n은 크게 두 가지 방법으로 쓸 수 있습니다.

처음 배울 때는 Cloud를 쓰면 설치 걱정 없이 Workflow 자체를 익히는 데 집중할 수 있습니다.

6.n8n 화면 살펴보기

n8n Cloud(n8n.io)에 로그인한 뒤 내 작업 공간(Workspace)을 확인합니다. 처음부터 모든 메뉴를 외울 필요는 없습니다. 오늘은 아래 다섯 가지만 찾아보세요.

Node를 열면 보이는 화면

Canvas에서 Node를 두 번 누르면 설정 화면이 열립니다. 대부분 세 부분으로 나뉘어 있습니다.

7.시작점 Manual Trigger

모든 Workflow에는 시작점(Trigger)이 필요합니다. n8n에는 이런 Trigger가 있습니다.

오늘은 외부 서비스 없이 연습하기 위해 Manual Trigger로 시작합니다. 자동으로 돌아가는 시스템을 만드는 것이 아니라 Workflow가 움직이는 원리를 연습하는 단계입니다.

8.실습: 첫 번째 n8n Workflow

Node를 추가하고 연결한 뒤 직접 실행해 봅니다.

STEP 1. 새 Workflow 만들기

새 Workflow를 만들고 이름을 아래처럼 바꿉니다. 나중에 찾기 쉽도록 무엇을 하는 Workflow인지 알 수 있는 이름을 붙이는 습관을 들이세요.

DAY02_First_Workflow

STEP 2. Manual Trigger 추가하기

Canvas 가운데의 + 버튼(또는 오른쪽 위 +)을 눌러 Node 검색창을 열고, Trigger manually를 골라 시작 Node로 추가합니다.

STEP 3. Edit Fields Node 연결하기

Manual Trigger 오른쪽의 +를 눌러 Edit Fields를 검색해 연결합니다. 설정 화면에서 Add Field를 눌러 아래 네 개를 만듭니다. name에는 자신의 이름을 넣으세요.

* Field 이름은 영어 소문자로 짓는 것이 좋습니다. 나중에 다른 Node에서 부를 때 헷갈리지 않습니다.

STEP 4. Node 실행하고 OUTPUT 확인하기

Edit Fields 설정 화면의 Execute step(버전에 따라 Test step) 버튼을 누릅니다. 오른쪽 OUTPUT에 방금 적은 데이터가 나타나면 성공입니다.

name   : 홍길동
course : AI Agent
day    : 2
tool   : n8n

DAY 01의 구조로 다시 보기

9.실습: 앞 Node의 데이터 가져오기

이번에는 Edit Fields를 하나 더 연결해, 첫 번째 Node가 만든 데이터를 두 번째 Node에서 가져다 씁니다.

목표 — 아래 문장을 만들되, 값은 직접 입력하지 않기

홍길동 AI Agent 2 n8n은 모두 첫 번째 Node의 Output에서 가져옵니다.

따라하기

INPUT에서 이름표를 끌어다 놓으면 Value 칸에 초록색 글자로 아래 같은 표시가 생깁니다. 이것이 "앞 Node의 name 값을 가져와라"라는 뜻입니다. 이렇게 값을 가리키는 칸을 n8n에서는 Expression(연결식)이라고 부릅니다.

{{ $json.name }}   ← 바로 앞 Node의 name 값

끌어다 놓기가 잘 안 되면 아래 문장을 복사해 Value 칸에 붙여넣어도 됩니다. 이때 칸 위의 Fixed / Expression 중 Expression이 선택되어 있어야 합니다.

값을 직접 입력하지 않는 이유

10.고정값과 변하는 값

Workflow에 들어가는 데이터는 크게 두 종류로 나눌 수 있습니다.

자동화에서는 변하는 값을 Node 사이에 전달하는 것이 가장 중요합니다. 고정값은 직접 쓰고, 변하는 값은 앞 Node에서 가져옵니다.

실습: 데이터를 연결해 문장 만들기

첫 번째 Edit Fields의 값을 아래처럼 바꾸고, 두 번째 Node에서 결과 문장을 만들어 보세요. 이번에는 붙여넣지 말고 끌어다 놓기로 직접 만들어 봅니다.

customer_name : 김하늘
product       : AI 강의
status        : 신청완료

김하늘님의 AI 강의 신청이 완료되었습니다.

11.전체 실행과 실행 기록

지금까지는 Node 하나씩 실행했습니다. 이번에는 Canvas 아래의 Execute workflow(버전에 따라 Test workflow) 버튼으로 Workflow 전체를 실행합니다. 데이터가 순서대로 이동하는 모습을 확인하세요.

실행 기록을 열면 다음을 확인할 수 있습니다.

12.실습: 3단계 Workflow

2교시 · 데이터 흐름과 문제 해결 연습

Workflow가 길어지면 Node 하나가 아니라 전체 흐름을 읽어야 합니다. 아래 다섯 가지 질문으로 읽는 습관을 들이세요.

새 Workflow를 만들어 Node 세 개를 연결하고, 데이터가 어떻게 쌓이고 바뀌는지 확인합니다.

name     : 이지우
job      : 디자이너
interest : AI

level : beginner
goal  : 업무 자동화

세 번째 Node의 message도 끌어다 놓기로 만들어 봅니다. 막히면 아래를 붙여넣으세요 (Expression 선택).

13.오류는 위치를 찾는다

Node가 2개일 때는 문제를 쉽게 찾지만, 문의 접수 → 고객 확인 → AI 분석 → 분류 → 담당자 검색 → 기록 → 이메일 작성 → 발송 → 완료 기록처럼 Node가 많아지면 결과만 보고는 원인을 찾기 어렵습니다. 그래서 Node를 하나씩 확인하며 문제의 위치를 좁혀 갑니다.

실습: 일부러 오류 만들어 보기

12번에서 만든 3단계 Workflow를 이렇게 바꿔 봅니다.

전체 실행을 해 보면 빨간 오류 표시 없이 "님은 AI에 관심이 있는…"처럼 이름 자리만 비어 나올 수 있습니다. 오류 표시가 없다고 정상인 것은 아닙니다. 그래서 결과를 직접 확인해야 합니다.

문제를 찾는 순서

좋지 않은 접근 vs 좋은 접근

핵심 — 자동화 문제 해결은 문제가 생긴 위치를 좁혀 가는 것입니다.

14.GPT로 문제 해결하기 — 문제 해결 루틴

문제의 위치를 어느 정도 찾았다면 GPT의 도움을 받을 수 있습니다. 화면을 캡처할 때 아래가 보이게 찍으세요.

GPT 질문 구조

실습: 방금 만든 오류를 GPT에 물어보기

13번에서 일부러 만든 오류 화면을 캡처하고, 아래 질문과 함께 ChatGPT에 보내 봅니다.

GPT 답변을 그대로 믿으면 안 되는 이유

AI는 화면이나 프로그램 상태를 잘못 이해할 수 있고, 프로그램이 업데이트되어 메뉴 위치가 바뀌었을 수도 있습니다. 그래서 아래 순서로 확인합니다.

15.집에서 해 보기: 내 컴퓨터에 n8n 설치하기

지금까지 쓴 것은 n8n Cloud입니다. n8n은 내 컴퓨터에 무료로 설치해서 쓰는 방법(Self-hosted)도 있습니다. 이 과정은 Cloud로 진행하고, 설치형은 "이런 방법이 있다"는 것과 나중에 혼자 설치할 수 있는 방법까지만 알아 둡니다.

Cloud와 설치형, 무엇이 다를까?

방법 A · Node.js로 설치하기 — 처음이라면 추천

설치 프로그램 하나와 명령어 한 줄로 끝납니다. 재부팅이나 가상화 설정이 필요 없습니다.

1. 1nodejs.org에서 LTS 버전을 내려받아 설치합니다. 설치 화면은 기본값 그대로 Next를 누르면 됩니다. (n8n이 지원하는 Node.js 버전은 n8n 공식 문서에서 확인)
2. 2PowerShell(맥은 터미널)을 열고 node -v를 입력합니다. 버전 숫자가 나오면 설치된 것입니다.
3. 3아래 명령어를 입력합니다. 처음에는 필요한 파일을 내려받느라 몇 분 걸립니다.

1. 4화면에 http://localhost:5678 주소가 보이면 웹브라우저에서 그 주소로 들어갑니다. 처음에는 내 컴퓨터용 관리자 계정(이메일 · 비밀번호)을 만듭니다.
2. 5끝낼 때는 PowerShell 창에서 Ctrl + C. 다음에 쓸 때 다시 npx n8n을 입력합니다.

방법 B · Docker로 설치하기

Docker는 프로그램과 그 프로그램이 돌아가는 환경을 하나의 상자에 담아 실행해 주는 도구입니다. 먼저 Docker Desktop을 설치합니다 (설치 중에 WSL 설치 · 재부팅을 요구할 수 있습니다). 그다음 PowerShell에서 차례로 입력합니다.

준비가 끝나면 웹브라우저에서 http://localhost:5678로 접속합니다.

(선택 학습) Pin Data — 테스트 데이터 고정하기

Workflow를 만들다 보면 매번 처음부터 데이터를 가져오는 것이 번거롭습니다. Node의 OUTPUT 화면에서 핀(Pin) 아이콘을 누르면 그 결과를 고정해 두고, 뒤쪽 Node만 반복해서 테스트할 수 있습니다. 예를 들어 "고객 데이터 가져오기 → AI 분석 → 이메일 작성"에서 고객 데이터를 고정해 두고 AI 분석만 여러 번 고쳐 볼 수 있습니다. Workflow가 길어질수록 유용합니다.

16.도전 과제

아래 과제 중 하나 이상을 골라 만들어 보세요. 공통 조건은 값을 다시 손으로 입력하지 않고 앞 Node의 데이터를 쓰는 것입니다.

홍길동님은 디자이너이며 AI에 관심이 있습니다.
이번 과정의 목표는 반복 업무 자동화입니다.

customer_name : 박하늘
product       : AI 자동화 강의
price         : 150000
status        : 결제완료

박하늘님의 AI 자동화 강의 결제가 완료되었습니다.
결제 금액은 150000원입니다.

name    : 김민지
date    : 2026-10-15
time    : 14:00
service : 상담

김민지님의 상담 예약은
2026-10-15 14:00입니다.

17.오늘 내용 정리 & 다음 수업