[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_n8n AI Agent Node(채팅 데이터 매핑) 5

Webhook과 Create a messamge 사이에 AI Agent를 추가해야한다 AI Agent를 연결은 아래와 같이 해야지, 위와 같이 AI Agent가 생긴다! 추가하고 난 후, 우리의 AI를 연동 해야할 추가 Node를 설정해야한다. Model의 +버튼을 선택 후, Google Gemini Chat Model 을 검색하여 gemini API를 연동할 생각이다. (*만약, 다른 API를 사용하면 사용하는 모델의 API를 추가하면 된다!) Gemini API를 연동하기 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_n8n Webhook Node (Google Chat Bot 기본 연동) 4

Google Chat을 검색 한 후, Webhook이라는 아이를 선택해야한다. 그 이유는 Google Chat의 Bot에게 전화 할 수 있는 전화선 역할을 하는 노드라고 한다. 그 다음, 설정 창에서 설정 해야 할 것들이 있다. 1. HTTP Method : POST2. Path: 본인이 생각 해둔 bot 이름을 넣어야 한다 3. 상단에 Production URL 링크는 복사한 후, 다시 구글 클라우드로 이동 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_n8n 시나리오 확인하기 3

1. 메인 엔진: 질문 처리 및 분기 (A + B 흐름) 사용자가 구글 채팅으로 메시지를 보냈을 때, 성격에 따라 AI가 대답하거나 시트에 기록하는 핵심 로직 이다. [노드 구성 순서] 2. 사후 관리: 관리자 답변 알리미 관리자가 구글 시트에서 수동으로 답변을 작성했을 때, 이를 사용자에게 다시 알려주는 자동화 역할이었다. [노드 구성 순서] 3. 보안 및 운영 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_준비사항 정리하기 2

일단 ‘챗봇’ 만들려고 하면 구글 챗봇을 어떻게 만들어야 할까? 라는 의문문으로 Gemini에게 질문 했다. “근데, 챗봇 만들려고 하면 n8n으로 안되지 않아? 어떻게 만들어야 해? 나 준비된게 하나도 없어. 알지? 나 비개발자라서 엄청 친절하고 차근차근 단계별 설명 해 줘야해!” 라고 입력을 하면서 대화를 주고 받았다. 그러다 보니 많은 사전 준비사항에 대해서 이야기를 해준 것을 아래와 같이 … 더 읽기

Claude Code Plan Mode 완벽 설치 가이드: 초보자도 30분 만에 터미널 AI 코딩 시작하기 (2026)

우선 설명하기에 앞서 플랜모드(Plan Mode)는 일반 대화보다 토큰을 더 많이 사용하는 경향이 있다고 한다. 그 이유는 아래에도 설명하지만, 짤막하게 요약한다면 일반 대화와의 차이 일반 대화는 질문에 바로 답하지만, 플랜 모드는 “계획 수립 → 실행 → 검증”의 과정을 거치기 때문에 같은 작업이라도 더 많은 토큰이 필요 [요약] – 복잡한 작업을 단계별로 나누어 계획을 먼저 세움– 각 … 더 읽기

[학습] .exe 하나 돌리려다 맥 앱 개발 환경 구축한 사연

1. 시작은 창대했으나: “.exe? 그거 그냥 실행 안 돼?” 바이브 코딩으로 달력 앱을 만들었다고 해서 파일을 전달 받았다. 전달 받고 보니, 윈도우용 실행 파일(.exe)만 있었고, 피드백은 단 한마디였다. “빌드 돌려” 업무 할 때 개발자들이 맥용, 윈도우용을 각각 받았기 때문에 전혀 문제가 되지 않았는데, 윈도우 용을 맥으로 돌리려면 “빌드 돌려”가 무슨 말인지 몰라서 AI에게 물어봤다. AI가 … 더 읽기

[학습] 바이브 코딩, ‘느낌’이 아니라 ‘설계’로 승부하라

소프트웨어 3.0 시대를 맞이하며 [LINK] 아직 코딩은 몰라도, ‘말’은 할 줄 압니다 요즘 ‘바이브 코딩’이라는 말을 많이 쓰고 있다. 파이썬이나 자바를 몰라도 AI에게 자연어로 “이런 앱 만들어줘”라고 하면 뚝딱 결과물이 나오는 시대이다. 하지만 막상 해보면 알 수 없는 오류에 갇히거나, 결과물이 산으로 가는 경험을 한 번쯤 해보셨을 겁니다.(지금도,,, 저는 오류에 갇쳐, 잠깐 홀딩 중 인….)최근 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기_요구사항 정리하기 1

유투브를 보고 사주 봐주는 서비스를 만들고 나서, 이미 다 만든 상태에서 다시 만들면서 블로그를 쓰려니 화면 캡쳐하고 다시 동작해보고 하다보니 흥미를 좀 잃게 되었다. 그러다, 문득 회사 업무를 병행해서 쓸 수 있는 것으로 학습하면 어떨까?란 생각이 들었다. “내가 알고 있는 인간 히스토리를 ‘챗봇’이 대신 말해주기” 단순하게 유투버를 보고 쫓아하는 것이 아닌 실제 업무에 효과적인 것도 … 더 읽기

[mcp] 인간 히스토리를 ‘챗봇’ 만들기 실패 회고

AI랑 대화 하면서 챗봇이 연결 되고 뿌듯한 마음을 가졌다. 그러나, 자잘한 오류라고 생각해서 2~3일 동안 AI가 해보자는 방향으로 계속 수정했다. 하지만, 결과는 처참했고 해당 건은 연결만 된 모양새를 갖췄을 뿐이지 챗봇이 정상동작을 하지 않았다.그래서, 회사에 있는 개발자에게 도움을 요청하니 개발자는 요구사항과 쓰려는 방향을 듣고 n8n을 구성해서 줬다. 그것을 AI한테 분석하고 회고 해달라는 내용을 작성해본다. 개발자에게 … 더 읽기

[학습] AI 에이전트를 위한 좋은 스펙 작성법

AI 에이전트를 위한 좋은 스펙 작성법 원문 [LINK] 공부를 하라고, 이 글을 읽다보니 내가 모르는 것들이 너무 많았어서, AI와 공부 한 것을 기록해본다. 공부 한 것이 체화 되지 않으면 잊기때문에 수기로 한 번 쓰고, 블로그에도 다시 한번 정리하면서 습득해야겠단 생각이 들었다. ㄱ. LLM-as-a-Judge는 어떻게 설정 할 수 있을까? 말 그대로 사람이 하던 평가 업무를 PT-4나 … 더 읽기