프로젝트 NOVA: 개인용 AI 오케스트레이션 시스템 구축
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 개발자, DevOps 엔지니어, 홈랩 운영자
- 중급 이상의 기술 이해도를 가진 사용자에게 유용
- Docker, n8n, MCP 서버 사용 경험을 기반으로 한 실무 적용 사례 제공
핵심 요약
- MCP 서버를 기반으로 LLM과 다양한 앱/서비스를 연동하는 AI 오케스트레이션 시스템
- n8n 워크플로우를 통해 중앙 라우터(Router Agent)가 요청을 분석하고 전문 Agent에 위임
- Docker 컨테이너화, 프로토콜 변환(SSE/STDIO), 리소스 분배 등 복잡한 인프라 구축 필요
섹션별 세부 요약
1. 개요: MCP 서버의 개념 재정의
- MCP 서버는 "AI용 USB-C 포트"라는 비유보다 API의 API로 설명 가능
- n8n과 Docker를 사용하여 로컬 네트워크에서 실행 가능
- Claude 데스크탑에서 실행되는 "npx" 명령이 아닌 독립 서버로 동작
2. n8n 도입과 MCP 서버 연동
- n8n은 Zapier 대체용 오픈소스 워크플로우 도구
- Ollama와의 강력한 연동으로 MCP 클라이언트 노드 사용 가능
- Bitwig, Ableton Live, Home Assistant 등 23개 이상의 앱 제어 가능
3. NOVA 시스템 아키텍처
- 중앙 라우터(Router Agent)가 요청을 분석하고 전문 Agent로 분배
- 예: "최근 작업한 곡의 노트 찾기" → TriliumNext/Memos Agent로 요청 전달
- 사용자 입력에 따라 자동으로 도구 선택 및 컨텍스트 전달
4. 홈랩 환경 구성
- 6개 VM으로 구성된 분산 시스템
- Main VM: TriliumNext, BookStack, OBS 등 주요 MCP 서버
- File/GPU VM: RTX 2070 기반 GPU 가속 서비스(Paperless, Ollama)
- Isolated VM: CLI Server의 보안 분리
- Home Automation VM: Home Assistant 통합
5. 구축 과정에서의 주요 도전
- LLM의 비결정성: 명시적인 시스템 메시지로 도구 사용 유도 필요
- 예: "list-all-tools"라는 명령어를 정확히 지정해야 함
- 프로토콜 변환: STDIO(기본) → SSE(n8n)로 Supergateway 사용
- 리소스 관리: CPU/메모리 할당 최적화 필요
- Docker 컨테이너화: 각 Agent별 맞춤 Dockerfile 및 compose 구성 필요
6. 개선 방향
- MetaMCP 같은 통합 중개자 도입 → MCP 서버 관리 간소화
- n8n 워크플로우 표준화 → 커뮤니티 노드와 공식 노드 불일치 해결
- SSE 프로토콜부터 시작 → 초기 개발 시간 절약
- 전문 Agent 수 줄이기 → 노트 앱 중복 제거
결론
- MCP 서버와 n8n의 강력한 연동으로 AI가 다양한 앱을 제어하는 시스템 구축 가능
- 프로토콜 변환, 컨테이너화, 리소스 분배 등 인프라 설계에 주의 필요
- MetaMCP 도입, 워크플로우 표준화, SSE 프로토콜 사용을 권장