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OpenAI Agent Builder와 n8n Instance-level MCP 연동 가이드

n8n Instance-level, Claude Desktop MCP, OpenAI Agent Builder
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n8n 1.121.2 버전에서 n8n Instance-level MCP 기능이 추가되면서 워크플로우 자동화가 한층 더 편리해졌습니다. 이 글에서는 n8n Instance-level MCP를 Claude Desktop MCP와 OpenAI Agent Builder에 실제로 연동한 테스트 결과를 공유합니다.

시도한 이유:

  • 기존에는 워크플로우마다 개별적으로 MCP 연결이 필요했지만, Instance-level MCP는 인스턴스에 1회만 연결하면 모든 활성 워크플로우를 사용할 수 있습니다.
  • Claude Desktop MCP와 OpenAI Agent Builder에서 각각 어떻게 작동하는지, 실제 성능 차이는 무엇인지 직접 확인하고 싶었습니다.

참고로 OpenAI Assistants API에 대한 글들은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다.

진행 방법

1. n8n Instance-level MCP란?

주요 특징:

  • n8n 인스턴스 전체를 하나의 MCP 서버로 만드는 기능
  • 인스턴스에 1회 연결 → 활성화된 모든 워크플로우 사용 가능
  • 워크플로우별 개별 연결 불필요
  • 중앙 집중식 관리 가능
  • 요구사항: n8n 1.121.2 이상

MCP로 전환 가능한 트리거 노드:

  • Webhook
  • Schedule
  • Chat
  • Form

2. n8n Instance-level MCP 설정

Step 1: n8n에서 MCP 활성화

n8n 설정 페이지에서 Instance-level MCP를 활성화하고 토큰을 생성합니다.

n8n Instance-level MCP

Step 2: 워크플로우 설정

각 워크플로우에서 MCP 노출 설정을 활성화합니다.

n8n 워크플로우 Instance-level MCP - 1
n8n 워크플로우 Instance-level MCP - 1

3. Claude Desktop MCP 연동 테스트

MCP 설정 파일 추가:

Claude Desktop의 MCP 설정 파일에 다음 내용을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "n8n-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--streamableHttp",
        "https://<your-n8n-domain>/mcp-server/http",
        "--header",
        "authorization:Bearer <YOUR_N8N_MCP_TOKEN>"
      ]
    }
  }
}

설정값 설명:

  • <your-n8n-domain>: n8n 기본 URL (MCP 액세스 페이지에 표시됨)
  • <YOUR_N8N_MCP_TOKEN>: 생성된 토큰

테스트 시나리오:

제가 개인적으로 만든 Obsidian 노트 기반 VectorDB RAG 챗봇 워크플로우를 호출하여 답변을 받아보았습니다.

Claude Desktop MCP

Claude Desktop MCP 테스트 결과:

  • ✅ Sonnet 모델에서 문제없이 MCP 실행, Haiku에서는 실패 확률 높음
  • ✅ 워크플로우 트리거 노드 종류 파악 정확
  • ✅ 워크플로우 검색 및 실행 모두 성공

4. OpenAI Agent Builder 연동 테스트

동일한 MCP 설정을 OpenAI Agent Builder에 연결하고 GPT-5, GPT-4.1 모델로 테스트했습니다.

OpenAI Agent Builder 추가
OpenAI Agent Builder MCP 테스트
OpenAI Agent Builder MCP 테스트

OpenAI Agent Builder 테스트 결과:

GPT-5:

  • ❌ search_workflow 실행 자체가 실패
  • ❌ 워크플로우 검색부터 막힘

GPT-4.1:

  • ✅ search_workflow 안정적으로 실행
  • ✅ get_workflow_details 안정적으로 실행
  • ⚠️ execute_workflow에서 실패 확률 높음
    • n8n 워크플로우 설명을 execute_workflow 실행 방법까지 최대한 상세하게 작성하여 개선

트리거 노드별 차이:

  • Chat 트리거: 상대적으로 성공 확률 높음
  • Webhook 트리거: execute_workflow 실패 확률 매우 높음

결과와 배운 점

🎯 주요 성과

  1. n8n Instance-level MCP는 정말 편리합니다
    • 여러 워크플로우를 한 번의 연결로 사용 가능
    • 중앙 집중식 관리로 유지보수가 쉬워짐
  2. Claude Desktop MCP에서는 완벽하게 작동
    • Sonnet 모델의 tool 호출 능력이 우수함
    • 복잡한 워크플로우도 문제없이 실행
  3. OpenAI Agent Builder 연동 성공
    • GPT-4.1 모델에서 기본적인 작동 확인
    • 설정 자체는 문제없이 완료

🔧 시행착오와 해결 방법

문제: OpenAI Agent Builder에서 워크플로우 실행 실패

Claude Desktop MCP에서는 잘 작동하던 동일한 워크플로우가 OpenAI Agent Builder에서는 실행에 실패하는 경우가 많았습니다.

원인: 모델별 차이

  • Claude Sonnet: 우수한 MCP 호출 및 워크플로우 이해도
  • GPT-4.1: 상대적으로 안정적인 MCP 호출 성능
  • GPT-5: 최신 모델이지만 MCP 호출에서 가장 낮은 성능

해결:

  • n8n 워크플로우 설명에 execute_workflow 실행 방법까지 최대한 상세하게 작성
  • 입력 파라미터 형식, 예시, 주의사항 등을 명시적으로 추가

교훈:

  • 최신 모델이 무조건 좋은 것은 아님
  • 비싼 모델이 모든 작업에서 우수한 것도 아님
  • 용도에 맞는 모델 선택이 중요

본 글은 GPTers에도 게시되고 있습니다.

게시글 링크: https://www.gpters.org/nocode/post/agent-buyer-n8n-instancelevel-Lwsa4jKrxJKdlKw

OpenAI Agent Builder와 n8n Instance-level MCP 연동 가이드

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