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n8n, 나만의 MCP Server 만들기 지난번에 MCP와 RAG이란 개념에 대해 간단히 정리한 적이 있다. https://cord-ai.tistory.com/189 AI의 똑똑함을 완성하는 두 축 - MCP와 RAG란?1. 한눈에 이해하는 차이점 MCP (Model Context Protocol)RAG (Retrieval-Augmented Generation)설명사용자 정보와 맥락을 기억하고 반영하는 기술외부 문서나 데이터베이스에서 정보를 검색해 답변 생성초점“누cord-ai.tistory.com이번에 MCP를 실전에서 어떻게 활용할 수 있을까?에 대해 기록해보려 한다. Sense Stock을 개발하는 과정에서 실적 캘린더, 경제 이벤트, 섹터 데이터, 시가총액 등매일 크롤링해서 Google Sheet에 정리해두고는 있었지만, 문제는 그 다음.. 2025. 7. 21.
Sense Stock, D+16 📅 Sense Stock 개발 일지 (2025-07-09) n8n, 사용자 질의 기반 경제/시장/주식 분석 자동화 파이프라인 구축 중 진행한 작업들을 정리합니다.오늘은 Playwright와 BeautifulSoup을 조합해 경제/실적 캘린더, 섹터/티커 정보 크롤링 파이프라인을 구축했습니다. ❓ 지난번 고민 내용각 Data 취합 로직 구현 및 변동률 기준(예: ±3%) 이상일 때만 뉴스 요약 흐름을 실행할지 각 Data 취합 로직 구현 => 금일 진행종목 추천 흐름 설계 시, 어떤 데이터 기준으로 필터링할지 뉴스 요약만으로는 부족했다.경제 지표 일정이나 섹터 퍼포먼스, 개별 티커 정보 같은 기초 데이터를 자동으로 수집하지 않으면, 매번 브라우저를 열어 수동 확인해야 했다. 특히 Investing.com.. 2025. 7. 9.
Sense Stock, D+9 📅 Sense Stock 개발 일지 (2025-06-23)n8n 기반 뉴스 요약 자동화 시스템 Sense Stock 구축 중 진행한 작업들을 정리합니다.오늘은 기존에 구현해놨던 Slack Trigger + Block Kit 기반의 UI(User Interface) 흐름을 보다 구조화하고,RAG 기반 분석 워크플로우로 확장 가능한 형태로 리팩토링 했습니다. 기존 구조의 한계점 분석초기 설계: Slack Trigger + Block Kit UI기존 시스템은 다음과 같은 흐름으로 작동했다:사용자가 Slack에서 질문 입력Slack Trigger가 질문을 수신Block Kit 메시지(UI)가 전송되어 "디테일 분석" 버튼 제공사용자가 버튼 클릭 시 추가 분석 수행핵심 문제점: Context 손실가장 큰 문제.. 2025. 6. 23.
Sense Stock, D+5 📅 Sense Stock 개발 일지 (2025-06-06)n8n 기반 뉴스 요약 자동화 시스템 Sense Stock 구축 중 진행한 작업들을 정리합니다.오늘은 MVP구현, 추출 Data 항목 정리, 추후 변경사항 및 고민사항 등 주로 정리 하는 내용을 다뤘습니다.* MVP(Minimum Viable Product)란, 핵심 가치를 시장에 빠르게 전달하기 위해 가장 중요 기능으로 구성된 제품의 기본 버전 🔧 사용 도구도구역할🔷 n8n전체 워크플로우 자동화 도구🔷 Firecrawl.dev사이트 內 기사 검색 + URL 수집 API (Firecrawl MCP Sever)🔷 ChatGPT키워드 정제 및 후속 분석🔷 Slack사용자 요청 및 응답Step 1. 1차 MVP: 핵심 흐름만 구현 뉴스 기반.. 2025. 6. 6.
n8n + Supabase + GPT, 나만의 RAG 기반 AI 챗봇 만들기 반복되는 챗봇 질문, 직접 만들면 안 될까?요즘 사이트들을 보면 우측 하단에 챗봇 아이콘이 떠 있는 경우가 많다. 클릭하면 슬슬 등장하는 "무엇을 도와드릴까요?" 같은 인삿말. 그런데 이런 챗봇, 항상 아쉽다. 질문을 해보면 엉뚱한 답을 하거나, 특정 문서 기준으로 명확히 답해주지 못한다.그래서 문득 생각했다.내가 만든 PDF 문서를 기반으로 정확히 답해주는 AI 챗봇을 직접 만들 수는 없을까? ⚽ 내 문서 기반의 맞춤형 Q&A 챗봇 만들기일반적인 GPT는 학습된 지식만을 기반으로 답변한다. 그러나 내 문서에 들어있는 고유한 내용을 정확히 반영하긴 어렵다. 이를 보완하는 방식이 바로 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이다.더보기🧩 왜 RAG 기반 챗봇이 필요한가?LLM(.. 2025. 5. 14.
업무를 AI처럼 자동화하는 도구, n8n이란? 1. n8n이란 무엇인가요?오픈소스 자동화 플랫폼Zapier나 Make와 비슷하지만 무료/자유도 높음시각적인 플로우 기반으로 앱 연결 가능Docker 설치, 자체 서버 호스팅 가능API 호출, Webhook, DB 연결, ChatGPT 연동 등 모두 가능n8n은 "nodemation"의 줄임말로, 다양한 앱과 시스템을 시각적으로 연결하여 자동화할 수 있는 워크플로우 자동화 도구입니다. Zapier나 Make처럼 자동화 도구이지만, 오픈소스이며 개발자 친화적이라는 점에서 큰 장점을 가집니다.완전 무료 (자체 서버 운영 가능) REST API, GPT API, DB, 메일 등 다양한 노드 지원 Webhook, 조건 분기, 루프 같은 로직 흐름도 가능 Google Sheets, Slack, Notion, O.. 2025. 5. 7.
AI의 똑똑함을 완성하는 두 축 - MCP와 RAG란? 1. 한눈에 이해하는 차이점 MCP (Model Context Protocol)RAG (Retrieval-Augmented Generation)설명사용자 정보와 맥락을 기억하고 반영하는 기술외부 문서나 데이터베이스에서 정보를 검색해 답변 생성초점“누구에게 말하고 있는가?”“무엇에 대해 말하고 있는가?”정보 출처사용자 이름, 직무, 과거 질문 등PDF, 위키, DB, 내부 문서 등대표 예시“kiimy님은 데이터팀이시죠?”“A 정책에 대한 사내 문서 내용을 기반으로 요약드릴게요.” MCP (Model Context Protocol)→ “사용자 중심 정보”를 기억하고 전달해주는 표준 프로토콜(예: 이 사람은 Kiimy, 데이터팀, 과거에 이런 질문을 했었음)RAG (Retrieval-Augmented Gene.. 2025. 5. 7.

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