AI 에이전트 생태계 구축: n8n 및 MCP를 활용한 스마트 홈 오토메이션 및 개발 워크플로우 자동화

핵심 기술: 본 글은 Model Context Protocol (MCP) 서버와 n8n 워크플로우 자동화 도구를 활용하여 LLM(거대 언어 모델) 기반의 AI 에이전트 생태계를 구축하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 음악 프로덕션, 홈 오토메이션, 문서 관리 등 다양한 애플리케이션을 통합하고 제어하는 시스템을 구현합니다.

기술적 세부사항:
* MCP 서버: LLM이 외부 애플리케이션과 상호작용할 수 있도록 하는 API 역할을 하며, USB-C와 같은 표준화된 인터페이스를 지향합니다. 다만, 'USB-C' 비유는 혼란을 야기할 수 있으며, 더 적절한 비유는 'API를 위한 API' 또는 'LLM을 위한 컨테이너' 등으로 설명됩니다.
* n8n: 워크플로우 자동화 플랫폼으로, 자체 호스팅 및 통합 기능을 제공합니다. Ollama와의 연동 및 커뮤니티 노드(nerding-io의 mcp client node)를 통해 MCP 서버를 제어하는 핵심 도구로 활용됩니다.
* Project NOVA: n8n 워크플로우 기반의 AI 에이전트 생태계로, 중앙 라우터 에이전트가 요청을 분석하여 특정 작업을 담당하는 전문 에이전트에게 위임하는 구조를 가집니다. 이를 통해 '디지털 신' 또는 '마이크로-AGI'와 같은 수준의 자동화를 목표로 합니다.
* 아키텍처: 라우터 에이전트는 사용자의 자연어 요청을 이해하고, 적절한 전문 에이전트(예: TriliumNext, Memos, Home Assistant)를 선택하여 작업을 수행하도록 지시합니다. 이 과정에서 사용자는 어떤 도구를 사용해야 하는지 명시할 필요가 없습니다.
* 홈랩 환경: 프로젝트는 여러 VM(6개) 및 물리적 서버에 분산되어 있으며, 특정 서비스의 요구 사항(파일 접근성, GPU 가속, 보안 격리 등)에 따라 서버가 할당됩니다. GPU VM은 Ollama와 n8n을 호스팅하며, MCP 서버들은 주로 메인 VM에 집중되지만, 일부는 파일 서버, 보안 VM, 홈 자동화 VM 등에 분산 배치됩니다.
* 주요 과제 및 해결 방안:
* LLM의 도구 사용 유도: LLM의 비결정성을 극복하기 위해 명확한 시스템 메시지와 도구 사용 예시 제공이 중요하며, n8n의 노드별 지침 기능을 활용하여 해결합니다.
* Docker 컨테이너화: MCP 서버들의 효율적인 관리 및 배포를 위해 각 에이전트별 맞춤형 Dockerfile 및 docker-compose 설정이 필요합니다.
* 전송 프로토콜 변환: MCP 서버의 STDIO 통신과 n8n의 SSE(Server-Sent Events) 간 변환을 위해 Supergateway를 사용했습니다.
* 자원 관리: 여러 서비스의 동시 실행으로 인한 자원 소모를 관리하기 위해 CPU 및 메모리 할당을 신중하게 조정해야 합니다.

개발 임팩트: 이 프로젝트는 AI 모델의 잠재력을 최대한 활용하여 개발자 및 개인 사용자의 일상적인 디지털 작업을 자동화하고 생산성을 혁신적으로 향상시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다. 다양한 애플리케이션과의 연동을 통해 개인화된 AI 비서를 구축하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.

커뮤니티 반응: (원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, MCP 서버와 n8n의 활용 사례를 공유하며 개발자 커뮤니티의 관심을 유도하고 있습니다.)