MCP와 n8n 비교하여 알아보기

AI · 13 Aug 2025

AI 프로덕트가 하루가 다르게 쏟아지고 있는데 막상 데이터 분석 실무에서 AI를 적극적으로 사용하고 있지는 못한 것 같다. 물론 분석 결과에 대해 의견을 주고 받거나 쿼리 생성을 하는 등 유용하게 쓰고는 있지만 아직은 AI 프로덕트를 시스템화하여 사용하는데는 한계를 느끼고 있다. 그래서 다양한 AI 프로덕트를 조금씩 사용해보면서 느낀 점을 정리해보려고 한다. 이번 글에서는 MCP와 n8n에 대해서 알아보고 차이점에 대해 비교해보자.

AI Agent란?
MCP에 앞서 AI Agent에 대한 이해가 있어야 MCP의 역할을 좀 더 이해하기 쉽다.
- AI Agent는 사용자를 대신하여 사전에 결정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 추론하고 계획하여 복잡한 태스크를 수행하는 AI 시스템을 의미한다.
- 여기서 중요한 점은 “자율성”에 있는데 단순히 사용자의 인풋에 반응하는 것을 넘어서, 주어진 목표 달성을 위해 스스로 판단하고 계획을 수립하여 실행한다.
- AI Agent는 다음의 아키텍처로 구성되며, 목표 설정, 정보 획득, 작업 수행 크게 3개의 워크플로우로 작동한다.
- 여기서 AI Agent와 MCP는 상호 보조의 역할을 수행한다. AI Agent는 두뇌 역할로 사용자 목적을 해석하고 계획을 수립한다면, MCP 서버는 팔과 다리 역할로 정해진 작업을 안전하게 실행한다.
MCP (Model Context Protocol)
AI Agent 아키텍처 상에서 MCP는 주로 다음과 같은 역할을 한다. 이 중에서 첫 번째 특징이 MCP가 가지는 가장 큰 장점으로 부각되고 있다. 따라서 MCP를 한 마디로 정의한다면 “외부 툴에 AI assistant를 연동하는 표준 시스템”이라고 할 수 있다.
- Tool Interface 계층의 표준화
- Context Management
- Prompts 템플릿
MCP 아키텍쳐
MCP는 단순한 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다.
- Host(Host with MCP client) : Cursor AI, Claude desktop 등으로 대표되는 사용자 앱. 호스트는 클라이언트에게 특정 요청을 보내고, 클라이언트를 통해 서버 도구를 사용한다.
- Client : 통신 중개자로서 호스트의 요청을 MCP 언어(JSON RPC 방식)로 변환하여 서버와 통신한다. 서버는 요청을 처리하고 그 결과를 다시 클라이언트에게 전달한다. 클라이언트는 이 결과를 호스트가 이해하는 언어로 변환하여 호스트에게 최종 응답을 전달한다.
- Server : 클라이언트로부터 받은 요청(웹 검색, DB 조회 등)을 수행한다. 로컬로 운영이 가능하며, 대부분의 시스템이 로컬 서버를 기반으로 실행된다. 리모트 서버와 로컬 서버 모두 통신할 수 있는 환경을 제공한다.
n8n
한편 n8n은 오픈소스 AI 워크플로우 자동화 툴이다. 시각적 인터페이스를 제공하여 드래그 앤 드롭 방식으로 워크플로우 설계할 수 있고, 복잡한 코딩 없이도 다양한 애플리케이션과 서비스 연동이 가능하다. 또한 셀프 호스팅이 가능해서 OAuth 및 API 키를 통해 안전한 데이터 연동을 지원한다.

n8n과 MCP는 주요 역할이 다르기 때문에 서로의 대체재는 아니지만 여러 툴을 연동하여 쓴다는 관점에서 2개의 툴을 비교해보았다. 다수의 툴을 연결할 때 MCP를 통해서 개별적으로 붙이는 경우와 n8n 안에서 연동한 후 MCP로는 n8n만 연결하는 경우를 비교해봤을 때
- 작업의 유연성이 더 필요하다면 MCP를
- 일정 부분 정해진 워크플로우 안에서 AI agent를 이용하고 싶다면 n8n을 쓰는 것이 적절하지 않을까 싶었다.
- 리서치 이후에 n8n을 써보았는데 워크플로우 실행 시 ai agent가 실행될 때만 비용이 청구되기 때문에 MCP로 계속 호출하는 것 대비 비용이 절감된다는 인상을 받았다.

MCP와 n8n 비교하여 알아보기

Reference