n8n을 Cursor AI의 MCP 서버로 활용하기

핵심 요약: 본 문서는 AI 코딩 어시스턴트 Cursor AI의 요청을 받아 처리하는 n8n MCP(Microservice Communication Protocol) 서버 워크플로우의 생성 및 연동 방법을 단계별로 설명한다. 이 가이드를 통해 사용자는 Webhook을 이용하여 n8n을 외부 서비스의 백엔드로 활용하는 기본 원리를 습득할 수 있다.

n8n을 활용한 자동화는 보통 여러 서비스의 클라이언트 역할을 수행하지만, Webhook 노드를 사용하면 외부 요청을 수신하는 강력한 서버로 기능할 수 있다. 본 문서는 AI 코딩 어시스턴트인 Cursor AI가 n8n 워크플로우를 원격으로 호출하여 작업을 수행하도록, n8n을 MCP 서버로 설정하는 구체적인 절차를 안내하는 것을 목표로 한다.

0. 시작 전 준비 사항

본 튜토리얼을 진행하기에 앞서, 아래의 환경이 구축되어 있는지 확인해야 한다.

• n8n 인스턴스: 접근 가능한 URL을 가진 활성화된 n8n 서버
• Cursor AI: 로컬 환경에 설치된 Cursor AI 에디터
• Node.js: Cursor가 npx 명령어를 사용하므로, Node.js v18.0 이상 설치 권장

최종적으로 Cursor AI의 settings.json 파일에 아래와 같은 mcpServers 설정을 추가하는 것을 목표로 한다.

"mcpServers": {
    "n8n": {
        "command": "npx",
        "args": [
            "mcp-remote",
            "http://[YOUR_N8N_DOMAIN]/webhook/[YOUR_WEBHOOK_ID]",
            "--allow-http"
        ]
    }
}

1단계: 기본 응답 n8n 워크플로우 생성

가장 먼저, Cursor AI의 요청을 받아 간단한 확인 메시지를 회신하는 기본 워크플로우를 생성한다. 이는 n8n과 Cursor AI 간의 연결을 확인하는 첫 단계이다.

n8n 에디터에서 새로운 워크플로우를 생성하고, 기본 Start 노드를 삭제한 후 Webhook 노드를 추가한다.

1. Webhook 노드 설정
추가된 Webhook 노드를 클릭하여 아래와 같이 설정한다.

• Authentication: None
• HTTP Method: POST
• Response Mode: Specify Response
• Webhook URL: 드롭다운에서 Permanently ID 선택 후, ID 필드에 Cursor 설정에 사용할 고유 ID를 입력한다. (예: 6a6b0589-c412-4a3f-aaa3-65b1b01817a7)

🧐 중요 (Important)
Permanently ID에 입력하는 값은 이후 Cursor AI의 settings.json 파일에 기입할 Webhook URL의 ID와 반드시 일치해야 한다. 이 ID를 통해 Cursor AI가 정확한 n8n 워크플로우를 호출할 수 있다.

2. Response 노드 설정
Webhook 노드 뒤에 Response 노드를 추가하고 연결한 후, 아래와 같이 설정한다.

// Response Data의 Mode를 'JSON'으로 설정
// 아래 내용을 JSON 필드에 입력
{
  "status": "success",
  "message": "Request received by n8n MCP server."
}

모든 설정이 완료되었으면 워크플로우 이름을 "Cursor AI MCP Listener" 등으로 지정하여 저장하고, 우측 상단의 토글을 이용해 워크플로우를 'Active' 상태로 활성화한다.

2단계: Cursor AI 설정 파일 연동

n8n에서 요청을 받을 준비가 완료되었으므로, 이제 Cursor AI가 해당 n8n 엔드포인트로 요청을 보내도록 설정 파일을 수정한다.

Cursor AI의 설정 파일(settings.json)을 열고, mcpServers 객체를 아래와 같이 추가하거나 수정한다. 이 파일은 일반적으로 사용자 홈 디렉토리의 .cursor/user/settings.json 경로에 위치한다.

{
  // ... 기타 Cursor 설정 ...
  "mcpServers": {
    "n8n": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://n8n.voyanote.com/webhook/6332a6b0589-c412-4a3f-aaa3-65b1b01817a7", // 1단계에서 생성한 n8n Webhook URL
        "--allow-http"
      ]
    }
  }
  // ... 기타 Cursor 설정 ...
}

📌 권장 사항
args 배열의 URL은 1단계에서 활성화한 n8n 워크플로우의 Webhook 노드에 표시되는 'Production' URL과 정확히 일치해야 한다. 프로토콜, 도메인, 경로 및 ID가 모두 일치하는지 재차 확인하는 것이 필수적이다.

3단계: 실행 및 결과 확인

모든 설정이 완료되었다. 이제 실제 연동이 정상적으로 동작하는지 확인한다.

1. Cursor AI 재시작: settings.json 파일의 변경사항을 적용하기 위해 Cursor AI 에디터를 완전히 종료 후 재시작한다.
2. n8n 실행 기록 확인: Cursor AI가 시작되면 mcpServers 설정을 바탕으로 n8n에 연결을 시도한다. n8n 워크플로우의 'Executions' 탭을 확인하여 새로운 실행 기록이 생성되었는지 확인한다.

아래와 같이 Webhook 노드와 Response 노드가 모두 성공(녹색)으로 표시된 실행 기록이 확인된다면, 연동이 성공적으로 완료된 것이다.

결론

이상으로 n8n의 Webhook 기능을 이용하여 Cursor AI의 MCP 서버 요청을 수신하고 응답하는 가장 기본적인 워크플로우를 구성하고 연동하는 과정을 검토하였다. 본 튜토리얼에서 다룬 내용은 Cursor AI의 특정 명령에 따라 데이터를 가공하고 다른 서비스와 연동하는 등, 더욱 복잡하고 유용한 기능을 구현하는 기반을 마련할 수 있다.

이제 Webhook으로 수신되는 데이터의 구조를 파악하고, 그에 따라 다양한 노드를 추가하여 자신만의 AI 연동 자동화 워크플로우를 구축해 나갈 수 있다.