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n8n을 gcube 서버에 올려서 업무 자동화 시작하기
gcube · hands-on

n8n을 gcube 서버에 올려서 업무 자동화 시작하기

by 이윤찬2026-07-13▸ RTX 5090난이도 초급약 15분
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반복되는 업무, 매일 하고 있지 않으세요?

보고서 PDF 열어서 내용 정리하고, 매일 아침 뉴스 훑어서 팀에 공유하고, 회의 끝나고 액션아이템 정리해서 노션에 올리고. 하나하나는 별거 아닌 것 같지만, 쌓이면 하루의 꽤 많은 시간을 가져갑니다.

이번 글에서는 n8n을 gcube 서버에 올려서 이런 반복 업무를 자동화하는 방법을 소개합니다. 설치부터 실제 워크플로우 3가지까지, 바로 쓸 수 있는 수준으로 정리했습니다.

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n8n이 뭔가요?

n8n은 오픈소스 워크플로우 자동화 툴입니다. 쉽게 말하면 "이것이 발생하면 저것을 자동으로 실행"을 노코드/로코드로 연결해주는 도구예요.

  • Gmail, Slack, Notion, Google Sheets 등 400개 이상의 서비스 연동 지원
  • LLM(GPT, Claude 등) 연동 내장으로 AI 처리 파이프라인 구성 가능
  • 셀프호스팅 가능으로 데이터가 외부로 나가지 않음

Make(구 Integromat)나 Zapier와 비슷하지만, 직접 서버에 올려서 무제한으로 쓸 수 있다는 게 결정적인 차이입니다.

gcube에서 n8n 실행하기

gcube는 컨테이너 기반으로 워크로드를 배포하기 때문에, n8n 실행이 매우 간단합니다.

컨테이너 설정

  • 저장소: Docker Hub (hub.docker.com)
  • 이미지: n8nio/n8n (공식 이미지, 2.2억+ pulls)
  • 포트: 5678

💡 이미지에 Entrypoint(tini -- /docker-entrypoint.sh)가 내장되어 있어 별도 실행 명령 없이 컨테이너를 시작하면 n8n이 자동으로 실행됩니다.

gcube 웹 UI에서 컨테이너 배포 후, 할당된 엔드포인트의 5678 포트로 접속하면 n8n 대시보드가 뜹니다.

💡 gcube의 컨테이너는 서버가 켜져 있는 한 24/7 동작합니다. 로컬 PC를 꺼도 자동화가 계속 돌아가는 게 핵심입니다.

시나리오 1. PDF 파일 업로드 → 자동 요약 → Slack 전송

페인포인트: 보고서, 제안서, 회의자료 등 PDF를 일일이 열어 읽기 번거롭다.

노드 체인: On form submission → Extract from File → Message a model → Send a message

워크플로우 만드는 법(PDF 요약)

① On form submission 노드 추가

새 워크플로우를 열고 + 버튼 클릭 후 검색창에 "n8n form" 입력 후 선택합니다. n8n이 자동으로 웹 폼 URL을 생성합니다. 이 URL을 팀에 공유하면 누구든 브라우저에서 PDF를 업로드할 수 있습니다.

설정값:

  • Form Title: PDF 요약 요청
  • 필드: 파일 (File 타입, Required On)
  • 필드: 문서 제목 (Text)

② Extract from File 노드 추가

On form submission 노드 우측 +를 눌러 연결합니다.

  • Operation: Extract from PDF
  • Input Binary Field: 파일 (폼 라벨명과 동일하게 입력)

노드 실행 후 Output 탭의 text 필드에 PDF 본문이 추출되었는지 확인합니다.

⚠️ Extract from File 이전에 Edit Fields 노드를 "Set" 모드로 끼워 넣으면 바이너리 데이터가 사라집니다. 꼭 필요하다면 "Append" 모드를 사용하세요.

③ Message a model 노드 추가 (OpenAI)

검색창에 "Message a model" 입력 후 선택합니다.

  • Credential: OpenAI API 키 연결
  • Model: gpt-4o 또는 gpt-4o-mini (비용 절감)
  • Messages → User 메시지에 아래 프롬프트 입력
다음 문서를 3줄로 요약해줘. 핵심 수치나 날짜가 있으면 반드시 포함해.

{{ $json.text }}

표현식 {{ $json.text }}는 미리보기(Preview)에서 실제 PDF 본문으로 치환되는 것을 확인할 수 있습니다.

💡 gcube에 Ollama를 이미 올려뒀다면, 이 노드 대신 HTTP Request 노드로 로컬 LLM 엔드포인트를 호출할 수 있습니다. 외부 API 비용 없이 처리 가능합니다.

④ Send a message 노드 추가 (Slack)

검색창에 "Send a message" 입력 후 Slack 항목을 선택합니다.

  • Credential: Slack OAuth 또는 Bot Token 연결
  • Send Message To: 전송할 채널 선택 (예: #요약-알림)
  • Message Text:
📄 PDF 요약 완료
문서명: {{ $('On form submission').item.json['문서 제목'] }}

{{ $json.message.content[0].text }}

두 표현식 모두 미리보기에서 정상 해석되는 것을 확인합니다.

⑤ 워크플로우 활성화

상단 Publish 버튼을 눌러 활성화합니다. Save만으로는 트리거가 작동하지 않습니다. 활성화 후 생성된 폼 URL을 북마크하거나 팀 채널에 고정해두면 바로 사용할 수 있습니다.

시나리오 2. 매일 오전 AI 뉴스 수집 → 요약 리포트 → 이메일 발송

페인포인트: 업계 동향 파악을 위해 매일 아침 여러 사이트를 돌아다닌다.

노드 체인: Schedule Trigger → RSS Feed Read ×2 → Merge → Limit → Aggregate → Message a model → Send a message

워크플로우 만드는 법(뉴스 브리핑)

① Schedule Trigger 노드 추가

  • Trigger Interval: Days
  • Days Between Triggers: 1
  • Trigger at Hour: 8 / Trigger at Minute: 0

⚠️ n8n의 기본 타임존은 America/New_York입니다. 워크플로우 우측 상단 톱니바퀴 아이콘 → Timezone을 Asia/Seoul로 변경 후 저장하세요. 변경하지 않으면 한국 시간 오후 10시에 실행됩니다.

② RSS Feed Read 노드 2개 병렬 추가

Schedule Trigger에서 +를 눌러 첫 번째 RSS Feed Read 노드를 추가합니다. 다시 Schedule Trigger에서 +를 눌러 두 번째 노드를 병렬로 추가합니다.

  • 노드 1 URL: https://techcrunch.com/feed/
  • 노드 2 URL: https://www.technologyreview.com/feed/

💡 소스를 더 추가하고 싶으면 같은 방식으로 병렬 노드를 늘리고 Merge 입력에 연결하면 됩니다.

③ Merge 노드로 소스 통합

  • Mode: Append
  • 두 RSS 노드의 출력을 각각 입력 1, 입력 2에 연결

실행 시 TechCrunch 20건 + MIT Technology Review 10건 = 총 30건이 하나의 목록으로 합쳐집니다.

④ Limit 노드 추가

  • Keep: First Items
  • Max Items: 10

30건 전체를 LLM에 넘기면 토큰 비용이 커집니다. 최신 10건으로 제한합니다.

⑤ Aggregate 노드 추가

  • Aggregate: All Item Data (Into a Single List)

10건의 개별 아이템을 하나의 배열(data 필드)로 묶어 LLM에 한 번에 전달합니다. 실행 결과 10개 아이템이 1개 아이템(data 배열 포함)으로 축약됩니다.

⑥ Message a model 노드 추가 (OpenAI)

  • Credential: OpenAI API 키 연결
  • Model: gpt-4o 또는 gpt-4o-mini
  • Messages → User 메시지에 아래 프롬프트 입력
아래는 오늘 수집된 뉴스 목록이야.
AI, 클라우드, GPU 관련 내용만 골라서
다음 형식으로 정리해줘:

📌 제목
한줄 요약
🔗 링크

{{ JSON.stringify($json.data) }}

표현식 {{ JSON.stringify($json.data) }}는 미리보기에서 실제 뉴스 JSON으로 치환되는 것을 확인할 수 있습니다.

⑦ Send a message 노드 추가 (Gmail)

검색창에 "Send a message" 입력 후 Gmail 항목을 선택합니다.

  • Credential: Google OAuth 연결
  • To: 수신 이메일 주소 입력
  • Subject: [일일 브리핑] {{ $now.format('yyyy-MM-dd') }} AI/테크 뉴스 (미리보기에서 예: 2026-06-18 로 정상 해석)
  • Email Type: HTML (줄바꿈·이모지 정상 렌더링)
  • Message:
{{ $json.message.content[0].text }}

---
이 메일은 gcube 서버에서 자동 발송됩니다.

⑧ 워크플로우 활성화

상단 Publish 버튼을 눌러 활성화합니다. 즉시 테스트하려면 Schedule Trigger 노드에서 Execute step을 누르면 됩니다.

시나리오 3. 회의록 텍스트 → 액션아이템 추출 → Notion 저장

페인포인트: 회의 끝나고 액션아이템 정리해서 올리는 게 매번 귀찮다.

노드 체인: Webhook → Message a model → Notion → Send a message

워크플로우 만드는 법(회의록 정리)

① Webhook 노드 추가

트리거 선택 패널에서 "On webhook call"을 선택합니다.

  • HTTP Method: POST
  • Path: meeting-summary
  • Respond: When Last Node Finishes

노드를 추가하면 테스트용 URL과 운영용 URL이 자동 생성됩니다.

테스트: https://[gcube-endpoint]/webhook-test/meeting-summary
운영:   https://[gcube-endpoint]/webhook/meeting-summary

"Listen for test event"를 클릭해 대기 상태로 만든 뒤, 아래 JSON 구조로 POST 요청을 보냅니다.

{
  "title": "주간 마케팅 회의",
  "date": "2026-06-18",
  "body": "참석자: ...\n액션아이템: ..."
}

수신 성공 시 Output 탭에 body.title / body.date / body.body 필드가 파싱된 것을 확인할 수 있습니다.

⚠️ gcube 서비스 URL은 브라우저 로그인 세션 기반 구조입니다. 외부 터미널에서 curl로 직접 호출하면 연결되지 않습니다. 같은 브라우저 세션의 JavaScript fetch 또는 동일 네트워크 내 서버에서 호출해야 합니다.

② Message a model 노드 추가 (OpenAI)

  • Credential: OpenAI API 키 연결
  • Response Format: JSON Object (파싱 안정적)
  • Messages → User 메시지에 아래 프롬프트 입력
아래 회의록에서 액션아이템만 추출해줘.
JSON 배열 형식으로 응답해. 다른 텍스트는 포함하지 마.

형식:
[
  { "담당자": "이름", "내용": "할일", "기한": "날짜 또는 미정" }
]

회의록:
{{ $json.body.body }}

③ Code 노드로 파싱 (선택)

OpenAI 응답이 문자열로 오는 경우 아래 코드로 파싱합니다.

const raw = $input.item.json.message.content[0].text;
const items = JSON.parse(raw);
return items.map(item => ({ json: item }));

④ Notion 노드 추가

먼저 Notion에서 n8n 연동을 설정합니다.

  1. Notion → Settings & Members → Connections → Develop or manage integrations
  2. 새 Integration 생성 후 Internal Integration Token 복사
  3. 사용할 Notion DB 페이지 우측 상단 ... → Add connections → integration 추가
  4. n8n Notion 노드에 Token 입력

노드 설정:

  • Resource: Page / Operation: Create
  • Database: 연동한 Notion DB 선택
  • Title: {{ $('Webhook').item.json.body.title }} 액션아이템 - {{ $('Webhook').item.json.body.date }}
  • Properties: 담당자 / 내용 / 기한 컬럼에 각각 매핑

⚠️ 사용할 데이터베이스마다 개별로 Integration을 공유해줘야 합니다. DB가 드롭다운에 안 보이면 이 단계를 빠뜨린 경우가 대부분입니다.

⑤ Send a message 노드 추가 (Slack)

  • Credential: Slack OAuth 또는 Bot Token 연결
  • Send Message To: 알림 받을 채널 선택
  • Message:
✅ 회의록 정리 완료
회의명: {{ $('Webhook').item.json.body.title }}
액션아이템이 Notion에 저장됐습니다.

⑥ 워크플로우 활성화

Publish 후 운영용 Webhook URL을 팀 공유 문서에 올려두면, 누구든 회의록 텍스트를 붙여넣어 POST 한 번으로 Notion 정리가 완료됩니다.

자격증명(Credential) 설정

세 시나리오 모두 외부 서비스 연동을 위해 아래 자격증명을 직접 입력해야 합니다. n8n은 자격증명을 암호화해서 저장하며, 각 노드의 Credential 항목을 클릭해 설정합니다.

  • OpenAI → API 키 (시나리오 1, 2, 3 공통)
  • Slack → OAuth 또는 Bot Token (시나리오 1, 3)
  • Gmail → Google OAuth (시나리오 2)
  • Notion → Internal Integration Token (시나리오 3)

자격증명 설정 후 각 워크플로우 상단 Publish 버튼을 누르면 완전히 동작합니다.

마무리

세 가지 시나리오 모두 공통 패턴을 따릅니다.

수집 → LLM 처리 → 전달

이 패턴만 익히면 n8n으로 웬만한 반복 업무는 자동화할 수 있습니다. 슬랙 키워드 감지, 구글 시트 변경 알림, 계약서 검토 자동화까지 확장도 가능하고요.

gcube 서버에 올려두면 PC 전원과 무관하게 24시간 돌아가고, 로컬 LLM과 연결하면 민감한 데이터도 외부로 내보내지 않고 처리할 수 있습니다.

gcube(지큐브)는 이기종 GPU를 컨테이너 기반으로 활용할 수 있는 GPU 클라우드 플랫폼입니다. n8n처럼 GPU가 필요 없는 워크로드도 올릴 수 있고, AI 추론 서버나 LLM 서비스도 동일한 인프라에서 함께 운영할 수 있습니다.

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