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AI 활용45

openClaw 활용 가이드 (1편) - 설치부터 채널 연결까지 OpenClaw - 당신만의 JARVIS를 만드는 오픈소스 AI 비서영화 아이언맨에서 토니 스타크의 AI 비서 JARVIS를 기억하시나요? 음성으로 명령을 내리면 일정을 관리하고, 이메일을 처리하고, 심지어 집안의 모든 기기를 제어하는 그 꿈같은 AI 비서가 이제 현실이 되었습니다. OpenClaw(오픈클로)는 2025년 말 출시된 이후 단 2개월 만에 GitHub 스타 100,000개를 돌파하며 개발자 커뮤니티에서 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 오픈소스 프로젝트입니다. 이 글에서는 OpenClaw의 개념부터 Docker를 활용한 설치, 그리고 Telegram과 Discord 등 메시징 채널 연결까지 상세하게 안내해 드리겠습니다.목 차1. OpenClaw란 무엇인가2. OpenClaw의 핵심 기능과 특징.. 2026. 2. 3.
n8n-mcp-skill을 위한 n8n-mcp 완벽 설정 가이드 Docker 환경에서 Claude Desktop이 n8n 전문가가 되는 방법n8n 워크플로우 자동화를 AI와 함께 사용하려는 개발자들 사이에서 MCP(Model Context Protocol)가 주목받고 있습니다. 특히 czlonkowski/n8n-mcp는 Claude가 n8n의 1,084개 노드를 완벽하게 이해하고 조작할 수 있게 해주는 강력한 MCP 서버입니다. 이 글에서는 Docker 기반 n8n 환경에서 n8n-mcp를 최적으로 설정하는 방법을 단계별로 안내하며, 특히 docker run과 docker exec 방식의 차이점과 각각의 장단점을 상세히 비교합니다. 이 가이드를 따라하면 Claude Desktop에서 n8n 워크플로우를 직접 생성하고, 노드 설정을 검증하며, 2,709개의 템플릿을 즉.. 2026. 1. 19.
[claude] n8n-mcp-skill로 실전 워크플로우 작성해 볼까요? n8n은 코드 없이도 복잡한 워크플로우를 만들 수 있는 강력한 자동화 플랫폼입니다. 하지만 프로그래밍 방식으로 워크플로우를 구축하려면 노드 설정, 표현식 문법, 검증 오류 등 다양한 어려움에 직면하게 됩니다. n8n-mcp-skills는 이러한 문제를 해결하기 위해 탄생한 7개의 전문 스킬 모음으로, AI 어시스턴트인 Claude가 완벽한 n8n 워크플로우를 구축할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 n8n-mcp-skills의 모든 것을 상세히 알아보고, 실전에서 어떻게 활용할 수 있는지 단계별로 안내해 드리겠습니다.목 차1. n8n-mcp-skills 개요2. n8n-mcp-skills란 무엇인가3. 7개 스킬 상세 설명4. n8n-mcp-skills 설치 방법5. 사용 방법6. 실전 활용 예시7. 스.. 2026. 1. 18.
n8n 자동화를 위한 Claude Code Agent Skill 활용하기 Claude Code에서 Agent Skills 활용하기 - Public Skill부터 커스텀 n8n 워크플로우 생성까지Claude Desktop에서 Skill을 활용하는 방법에 대해 이전 글에서 다루었다면, 이번에는 개발자들이 더 자주 사용하는 Claude Code 환경에서 Skill을 활용하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. Claude Code는 터미널 기반의 에이전틱 코딩 도구로, 파일시스템에 직접 접근할 수 있어 Skill 활용 방식이 Claude Desktop과는 상당히 다릅니다. 이 글에서는 Anthropic이 제공하는 Public Skill의 설치부터 사용자가 직접 작성하는 커스텀 Skill, 그리고 n8n 워크플로우를 자연어로 생성하는 실전 예제까지 단계별로 안내해 드리겠습니다.목 차1... 2026. 1. 18.
n8n Code 노드에서 정규표현식(Regex)을 알고 씁시다 n8n Code 노드에서 자주 사용하는 정규표현식(Regex) 완벽 가이드n8n 워크플로우 자동화를 구축하다 보면 다양한 형태의 텍스트 데이터를 처리해야 하는 상황을 자주 만나게 됩니다. 웹 스크래핑으로 가져온 HTML에서 이메일 주소만 추출하거나, API 응답에서 특정 패턴의 데이터만 걸러내야 할 때가 있습니다. 이런 문자열 파싱 작업에서 가장 강력한 도구가 바로 정규표현식(Regular Expression, Regex)입니다. 이 글에서는 n8n의 Code 노드에서 JavaScript 정규표현식을 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 문자열 처리 기법을 단계별로 알아보겠습니다.목 차1. 왜 n8n에서 정규표현식이 필요한가?2. 정규표현식 기초 다지기3. n8n 실무에서 자주 쓰는 Regex 패턴 1.. 2026. 1. 17.
n8n 워크플로우 생성을 위한 Claude Skill 활용하기 - Desktop Claude Skill을 맞춤형으로 만들기: n8n 자동화 환경을 위한 커스텀 스킬 제작 가이드Claude AI와 대화를 하다 보면, 매번 같은 설명을 반복해야 하는 순간이 찾아옵니다. 특히 n8n이나 Docker와 같은 특정 기술 환경에서 작업할 때, "저는 Docker Queue Mode를 사용하고 있고요, Browserless 컨테이너가 연동되어 있고요..."라고 매번 컨텍스트를 설명하는 것은 상당히 번거로운 일입니다. 이 글에서는 Claude Desktop에서 Claude Skill이라는 기능을 활용하여 자신만의 맞춤형 AI 어시스턴트를 만드는 방법을 상세히 안내해 드립니다. 일반인과 초보 개발자도 쉽게 따라할 수 있도록 친절하게 설명하겠습니다.목 차1. Claude Skill이란 무엇인가2. 왜.. 2026. 1. 17.
n8n에서 Python Code노드 실행하기 (2/2) - External Mode n8n 2.0 Python Task Runner 완벽 가이드 - External Mode로 프로덕션 환경 구축하기n8n 2.0 버전부터 Python Code 노드 실행 방식이 크게 변경되었습니다. 이전에는 n8n이 설치된 환경에 Python만 있으면 바로 사용할 수 있었지만, 이제는 Task Runner라는 별도의 실행 환경이 필요합니다. 이 글에서는 왜 이런 변화가 생겼는지, 그리고 프로덕션 환경에서 권장되는 External Mode를 어떻게 설정하는지 상세히 알아보겠습니다. 특히 Docker Compose를 사용하는 Queue Mode 환경에서의 설정 방법을 중심으로 설명드리겠습니다.목 차1. Task Runner란 무엇인가2. 왜 Task Runner가 필요해졌는가3. Internal Mode v.. 2026. 1. 12.
n8n에서 Python Code노드 실행하기 (1/2) - Internal Mode n8n에서 Python 실행하기: Docker 환경에서 Python Code 노드 완벽 활용 가이드핵심 키워드: n8n Python 실행, n8n Python Code 노드, n8n Docker Python, n8n 커스텀 이미지, n8n 마이크로서비스, n8n Queue Mode Python n8n은 강력한 워크플로우 자동화 도구로, JavaScript뿐만 아니라 Python Code 노드도 지원합니다. 하지만 많은 사용자들이 n8n에서 Python 코드를 실행하려고 할 때 예상치 못한 문제에 직면하게 됩니다. 공식 n8n Docker 이미지에는 Python 런타임이 포함되어 있지 않기 때문입니다. 이 글에서는 n8n Docker 환경에서 Python을 실행하는 세 가지 방법을 상세히 다루며, 각 방법.. 2026. 1. 11.
n8n 커뮤니티노드 Crawl4AI를 활용한 웹 스크래핑 - FireCrawl 대체 Crawl4AI 완벽 가이드 : n8n과 함께하는 AI 친화적 웹 스크래핑 (2025년 최신판)핵심 키워드: Crawl4AI, n8n 웹 스크래핑, Docker 웹 크롤러, LLM 친화적 스크래핑, Firecrawl 대안, ARM64 웹 크롤링, 마크다운 변환목 차1. 왜 Crawl4AI인가? | Firecrawl 대안 선택 과정2. Crawl4AI Docker 설치하기3. n8n 연동 방법4. Crawl4AI 핵심 기능 분석5. 실전 테스트 시나리오6. 데이터 구조화 전략7. 한계점과 트레이드오프8. 마무리 및 추천 리소스부록: 빠른 참조 가이드1. 왜 Crawl4AI인가? | Firecrawl 대안 선택 과정웹 스크래핑 도구의 진화웹 스크래핑은 현대 데이터 수집의 핵심 기술로 자리 잡았습니다... 2026. 1. 11.