도구 툴에 해당 메뉴얼을 작업하려면, Google Drive 툴 노드를 열어야 했다 거기서 Tool Description이 현재는 Set Automatically로 되어있는데 가이드를 여기다가 안내해야한다고 한다 이 도구는 [폴더명] 폴더에 회의록, 기록, 안내서, 최신 상담 등 다양한 정보가 포함된 문서로 구성됩니다.프로젝트와 관련된 구체적인 정보를 요청하는 경우 이 도구를 사용해야 합니다. 이제, AI가 채팅의 답변을 할 수 있도록 세팅해야한다지금 노드만 … 더 읽기
옵션을 선택하고, 시스템 메시지를 선택합니다 n8n은 한글 인식률이 떨어진다고 하여, 시스템 프롬포트를 번역하여 넣었다 당신의 이름은 아루이며, 프로젝트 히스토리를 관리하는 친절하고 상냥한 어투로 명확한 답변만 제공하는 전문 비서이다질문을 받으면 먼저 Google 드라이브 도구를 사용하여 관련 문서를 검색해야 합니다검색된 문서 내용을 바탕으로 답변하고, 문서에 없는 내용을 지어내지 마세요정보를 찾을 수 없다면 ‘매니저를 확인하고 답변드리겠습니다’라고 대답해야 합니다 … 더 읽기
데이터를 구글 드라이브에서 불러오는 것으로 시나리오를 작업했기 때문에 AI Agent에 Google Drive를 연동해야한다 기존에 우리는 이미 등록해논 것이 있기 때문에 바로 선택해서 사용하면 된다 그 다음에는 폴더안에 파일을 서칭 할 수 있도록 세팅을 해야한다 그리고 참고로 Limit의 경우 50개는 너무 많다(검색하는데 너무 오래 걸려 타임아웃 걸릴 수도 있을듯) 그래서 AI는 3~5개 권장했지만, 혹시몰라 나는 10개로 … 더 읽기
이제 message 노드를 연결할 차례이다. 4. Private Key를 입력 해야하는데, 여기서 중요한 포인트가 있다. ㄱ. 구글 클라우드에서 다운 받은 JSON 파일을 연다 ㄴ. —–BEGIN PRIVATE KEY—–로 시작해서 —–END PRIVATE KEY—– 끝나는 문장을 찾아서 복사해야한다. ” “표도 들어가면 안되고 정확하게 위에 부분 영역만 복사해서 붙여놓고 저장 되어야 한다 (AI 내용을 대충 보고 전체 복사해서 넣었더니 안되서 … 더 읽기
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
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
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
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
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
디지털 환경이 복잡해질수록 우리는 ‘표준’의 힘을 절감합니다. 과거 기기마다 달랐던 충전 단자가 USB-C로 통합되며 혁신이 일어났듯, 2026년 AI 생태계는 **MCP(Model Context Protocol)**라는 거대한 표준 아래 하나로 뭉치고 있습니다. 최근 Anthropic이 MCP를 리눅스 재단에 기부하고, 구글과 OpenAI가 전격 합류하며 확정된 이 변화의 실체를 분석해 봅니다. 1. MCP란 무엇인가? “AI와 데이터를 잇는 만능 통역사” **MCP(Model Context Protocol)**는 … 더 읽기
