n8n-mpc에서 google계정차단

제가 잘 이해를 못해서 그런데 정리하자면 pm2 환경에서 n8n을 쓰고 도커 환경에서도 n8n을 쓰고, 그렇게 n8n 두개를 쓴다는 말씀이신가요? 제가 강의에서 말한 ngrok 고정은 ngrok 유료 버전을 쓰면 지원하는 단순한 기능이기에 자세히 다루고 있지 않은 부분이였습니다. 만약 금액을 투자할꺼면 차라리 도메인을 하나 구입해서 내 컴퓨터에 역방향 프록시 서버를 하나 도커로 구동해서 사용하는게 훨씬 가성비가 좋은 문제라서요.일단 제가 어떤 환경에서 구동중이신지를 정확하게 이해하지 못해서 답변에 한계가 있겠습니다만, ngrok은 어쨌든 트리거 같은 웹훅을 동작시키기 위한 목적으로 구동하는것이고, 인증은 단순히 토큰만 발행되면 다음 인증 갱신시까지는 유효한 문제기 때문에 예를 들어 ngrok을 비활성 한 후 localhost로만 n8n이 구동되게 실행 한 후 인증은 localhost로 받고 정상적으로 인증을 받은 후에 다시 ngrok을 구동해서 (이때 localhost로 받은 인증은 건드리지 않음) 사용하는 방법도 방법이 되지 않을까 합니다.현재의 상황을 그대로 캡쳐서 ChatGPT 같은 AI에게 전달하고 현재 상황을 자세히 입력하여 답변을 받아보는것도 더 빠른 해결방법이 되실 수 있으니 그부분도 참고하시기 바랍니다.

GmailEmail 트리거가 안됩니다.

먼저 해당 계정에 대한 정보 설정이 제대로 되었는지 확인해보시고 그래도 안되면 가끔이지만 내부 캐시데이터로 인해 그런 경우가 있기도 한데, n8n 을 재시작 해보시는 것도 방법이 될 수 있습니다. 메일이 특정 폴더로 바로 전송되는 경우나 그런 경우도 있을 수 있으니 그 부분도 확인해보시기 바랍니다.이런 문제는 대게 환경적인 문제거나 일시적 오류 등 너무 많은 다양한 상황이 있을 수 있어 정확한 답변을 드리기가 어려운 부분이 있습니다. ChatGPT 등 AI를 활용해서 현재 상황을 스샷으로 보여주며 대화를 해보시는것도 해결방법 찾기에 큰 도움이 되실 수 있으니 그 부분도 참고하시기 바랍니다.

구글Sheet 데이타에서 체봇답변

구글 시트는 구글 시트에 저장된 데이터가 어떤 성질이냐에 따라 어떻게 진행할지를 결정할 수 있습니다. 구글 시트의 데이터가 많지 않은 경우, 예를 들어 한두페이지 정도라면 해당 시트의 내용 전체를 읽어서 AI 에게 전달 한 후 대화를 진행할수도 있습니다. 단순히 데이터를 대화에 복붙하는 형태로 진행하는 방식이죠. 그런데 만약 구글 시트의 데이터가 방대하다면 이런 형태로는 진행 할 수 없습니다. ChatGPT 같은 AI 들이 동작하는 원리를 살펴보면 실제 이런 AI 들도 스프레드시트 데이터인 경우에는 내부적으로 파이썬의 판다스 같은 데이터 프레임 구조로 데이터를 로드하고 이를 이런저런 형태로 활용합니다.이렇게 만약 데이터의 양이 많은 경우라면 (단일 프롬프트로 처리할 수 있는 수준이 아닌경우) 시트의 데이터가 어떤 형태이냐에 따라 어떻게 기획을 할지가 달라지기 때문에 사실 PDF나 텍스트, HTML등처럼 텍스트화 된 데이터를 처리하는것보다는 훨씬 더 난이도가 높아집니다.물론 유튜브 같은데서는 일반 PDF나 텍스트처럼 처리하는 샘플들이 많지만 사실 엄격히 따지면 올바른 방법은 아닙니다. 제가 챗GPT와 이 문제에 대해 대화를 나눴던 내용을 첨부하니 확인해보시면 좋을듯 합니다.구글시트 RAG 처리 그러나!! 질문에서처럼 단순히 음식 레시피를 저장해놓은 정도라면 구글 시트의 내용을 일반 텍스트 형태로 읽어서 AI 한테 전달 후 대화하는건 충분히 가능한 부분이라 생각됩니다. 데이터를 변형하거나 그럴 필요도 없어보입니다.강좌에서 RAG 내용에 대해 참고해보시고 조금 응용하시면 될듯 하며, 만약 그래도 모르겠다 싶으시면 해당 구글 시트를 제게 공유해주시면 추가 강좌로 답변을 대신해 드릴수도 있으니 참고하시기 바랍니다.

3강 그대로 따라했는데 코드가 아무 결과도 반납하지 않습니다.

일단 확인해본 바로 네이버 같은 경우는 아직까지 동작에 문제는 없습니다만, 구글은 현재 대부분의 프로그래밍적인 접근을 차단하고 있습니다. 실제 구조를 분석해보면 크게 달라진건 없지만 프로그래밍 적인 접근 자체를 차단하고 있어 보입니다. 조만간 구글 검색 자체가 AI 기능을 탑재해서 대대적으로 변화하고 있는 시점이라 많은 변화가 예정되어있어 그런듯 보입니다.import requests import json def get_exchange_rate_simple(from_currency="USD", to_currency="KRW", amount=1): """가장 간단하고 확실한 환율 API - 회원가입 불필요""" apis = [ # API 1: exchangerate-api.com (무료, 월 1500회) { "url": f"https://api.exchangerate-api.com/v4/latest/{from_currency}", "parser": lambda data: data['rates'].get(to_currency, 0) }, # API 2: freeforexapi.com (무료, 제한 없음) { "url": f"https://api.freeforexapi.com/api/live?pairs={from_currency}{to_currency}", "parser": lambda data: data['rates'].get(f"{from_currency}{to_currency}", {}).get('rate', 0) }, # API 3: currencyapi.net (무료, 월 300회) { "url": f"https://api.currencyapi.com/v3/latest?apikey=fca_live_YOUR_API_KEY¤cies={to_currency}&base_currency={from_currency}", "parser": lambda data: data['data'].get(to_currency, {}).get('value', 0) } ] for i, api in enumerate(apis, 1): try: print(f"API {i} 시도 중...") # API 키가 필요한 경우 스킵 if "YOUR_API_KEY" in api["url"]: continue response = requests.get(api["url"], timeout=10) response.raise_for_status() data = response.json() rate = api["parser"](data) if rate > 0: converted_amount = amount * rate print(f"✅ API {i} 성공!") return { 'success': True, 'rate': rate, 'amount': amount, 'converted_amount': round(converted_amount, 2), 'from': from_currency, 'to': to_currency } except Exception as e: print(f"❌ API {i} 실패: {e}") continue return {'success': False, 'error': '모든 API 실패'} def google_money_exchange_rate_replacement(search, to="원"): """기존 함수를 완전히 대체하는 새 함수""" # 통화 코드 변환 currency_map = { "원": "KRW", "달러": "USD", "엔": "JPY", "유로": "EUR", "파운드": "GBP" } to_currency = currency_map.get(to, to) # search에서 금액과 통화 추출 amount = 1 from_currency = "USD" try: parts = search.upper().split() for part in parts: # 숫자 찾기 if part.replace('.', '').replace(',', '').isdigit(): amount = float(part.replace(',', '')) # 통화 코드 찾기 elif part in ['USD', 'EUR', 'JPY', 'GBP', 'CNY', 'CAD', 'AUD']: from_currency = part except: pass # API로 환율 조회 result = get_exchange_rate_simple(from_currency, to_currency, amount) if result['success']: return ( str(result['converted_amount']), result['from'], result['to'] ) else: return (0, None, None) # 실시간 여러 통화 조회 def get_multiple_rates(): """주요 통화들의 원화 환율 한번에 조회""" currencies = ['USD', 'EUR', 'JPY', 'GBP', 'CNY'] results = {} for currency in currencies: result = get_exchange_rate_simple(currency, 'KRW') if result['success']: results[currency] = result['rate'] else: results[currency] = 'N/A' return results # 사용 예시 if __name__ == "__main__": print("=== 기존 함수 대체 테스트 ===") result = google_money_exchange_rate_replacement("1 USD", "원") print(f"1 USD → 원: {result}") result = google_money_exchange_rate_replacement("100 EUR", "원") print(f"100 EUR → 원: {result}") print("\n=== 주요 통화 환율 ===") rates = get_multiple_rates() for currency, rate in rates.items(): print(f"1 {currency} = {rate} KRW")클로드 소넷4가 작성해준 코드이며 테스트 했을때 문제없이 동작함을 확인했습니다.

22강에서 구글드라이브 인증 후 from list가 안나타납니다.

구글 드라이브 API 링크를 통해 일단 구글 드라이브 API 사용이 되어있는지도 확인해봐야 할 듯 합니다. "사용" 이라고 나오면 사용중이 아닌 상태이므로 사용을 체크하셔야 합니다. 여러가지 상황이 있을 수 있어 저도 정확한 판단을 할 수 없어 ChatGPT 문의를 했을때 다음과 같은 항목을 점검해보라고하니 확인을 먼저 한번 해보시기 바랍니다. OAuth 재설정Google Drive Credentials에서 OAuth 동의 화면을 수정하여 https://www.googleapis.com/auth/drive.readonly 또는 drive.metadata.readonly 권한이 포함되어 있는지 확인합니다.n8n에서 Google Drive 노드 설정 점검Folder 입력란에서 수동 입력으로 실제 폴더 ID를 넣어 테스트해보세요.또는 "My Drive" → "Shared Drive" 전환 설정도 확인.Google Drive 실제 폴더에 테스트용 파일 몇 개 업로드실제 파일을 몇 개 업로드한 뒤 다시 시도하면 목록이 제대로 표시되는 경우도 많습니다.n8n 재시작 또는 캐시 초기화일시적인 캐시 문제일 수 있으므로 n8n 인스턴스를 재시작하거나 Google Drive 노드를 다시 추가해보세요.

응답 오류

AI는 AI 모델에 따라 또는 상황에 따라 다른 답을 내놓을 수 있습니다. 그리고 그게 AI 의 특징중 하나라고 볼 수 있습니다. 그 과정을 조금 생각해보면 AI는 "오늘이 몇일이야?" 같은 질문을 받았을 때, 시스템 시계나 실시간 정보를 직접 알 수는 없습니다. 내부적으로 ‘지금’이나 ‘오늘’이라는 시간 개념을 갖고 있지 않기 때문입니다. AI는 단순히 "오늘"이라는 단어가 포함된 웹페이지를 검색하고, 검색 결과 중 하나에 있는 날짜 정보를 그대로 출력하게 됩니다. 이 경우, 웹페이지가 오래된 경우 과거 날짜가 나올 수 있습니다. (사진)그래서 이런 날짜가 중요한 사항인 경우에는 AI Agent 의 옵션에 System Message 같은 기능을 활용해서 시스템 프롬프트를 작성하는 것도 방법이 될 수 있습니다.(사진)그래서 이런식으로 오늘을 알려주거나 도구를 적극 활용하라거나 하는 등의 주요 지침을 AI 한테 전달 하는 것도 방법이 될 수 있습니다. 강의에서는 초반 강의기도 하고 AI 의 특성을 이해하는데 초점을 맞췄기 때문에 이런 부분에 대해 집중적으로 이야기하고 있진 않습니다만 강의를 좀 더 진행하시다보면 무슨 이야기를 하고자 하는지 더 많은 이야기가 나오니 참고하시기 바랍니다.더 궁금하신 사항이 있으시면 언제든 질문 주시기 바랍니다.

HTTP Request가 이상하게 되는데요..

AI Agent를 구현할 때 가장 중요한 포인트가 지금 질문하신 내용에 대한 부분이라 생각합니다. 일단 하나씩 정리를 해보자면…AI는 "말을 만들어내는 기능"이 전부입니다. 그런데 이 말을 만드는 AI에 어마어마하게 많은 데이터를 학습시켜, 그 말을 더욱더 자연스럽고 정교하게 만들어내는 것이 지금 우리가 쓰는 Gemini 같은 최신 AI입니다. 하지만 이 AI가 알고 있는 정보는 어디까지나 "학습된 시점까지의 과거 데이터"입니다. 따라서 '오늘이 며칠이야?' 같은 질문은, AI 입장에서는 실제 오늘 날짜를 알 수 없습니다. 학습된 데이터 안에는 그런 실시간 정보가 없기 때문입니다.그래서 이러한 한계를 보완하기 위해 외부 정보를 가져오는 Tool이나, RAG(Retrieval Augmented Generation) 같은 방식을 사용합니다. 하지만 여기에도 중요한 부분이 있습니다.HTTP Request를 연결했다고 해서 AI가 똑똑하게 ‘적절하게’ 그걸 사용하는 건 아닙니다. 예를 들어 ‘오늘이 몇일이야?’라고 물으면 AI는 질문에서 "오늘"이라는 키워드를 추출해서 단순히 "오늘이라는 단어가 있는 웹페이지"를 검색하게 됩니다. 그리고 그 안에 있는 날짜를 그대로 답변하는 거죠.그래서 엉뚱하게 2024년 날짜가 나오거나, 질문의 의도와 다른 검색 결과가 나오는 겁니다.또 다른 예로, “요즘 인기 있는 영화 추천해줘”라고 했을 때 AI가 “요즘의 정의를 알려달라”거나 “이번 주의 시작일과 종료일을 입력해달라”고 답하는 것도 같은 맥락입니다. 이는 Gemini 모델이 질문을 지나치게 문자 그대로 해석하거나, 애매한 조건에 대해 정의를 요구하는 성향이 강하기 때문입니다.이런 문제를 해결하려면, AI 에게 좀 더 구체적이고 명확한 행동에 대한 내용을 프롬프트로 제공하는 방법이 있을 수 있고, 아니면 AI를 다른 모델을 사용해 보는 방법이 있을 수 있습니다.같은 회사의 AI 모델이라도 모델마다의 특성이 다릅니다. ChatGPT, 제미나이, 클로드 등 AI 들마다 같은 내용을 입력하더라도 모두다 Tool 을 사용하는 스타일이 다르고 결과를 다르게 출력합니다. 이는 AI Agent 공부에 있어서 아주아주 가장 중요한 부분이라 생각합니다.현재 강의에서는 사용자가 입력한 내용 == 프롬프트가 되는 형태지만 (사진)그림과 같이 AI Agent의 옵션 항목에서 System Message를 통해 시스템 프롬프트를 작성하는 방법도 있습니다. 예를 들어:“당신은 검색 도구를 사용할 수 있습니다. ‘요즘’은 일반적으로 최근 일주일을 의미합니다. 질문자가 ‘요즘 인기 있는 영화’를 물으면, 최근 7일간의 데이터를 기반으로 추천해 주세요.”물론 해당 강의는 초반 강의라 이런 내용을 다루고 있지 않지만 강의 진도를 계속 나가시면 무슨 이야기긴지 이해할 수 있을꺼라 생각됩니다.

뭐가 뭔지 알 수가 없어요..

지메일을 테스트 하시려면 네이버 메일 노드를 선택한 후 단축키 D 를 눌러서 해당 노드를 비활성 하신후 테스트를 진행하시면 됩니다. 강좌에서는 지메일과 네이버 메일 설정등의 이해를 돕기 위해 2개의 노드를 모두 구현하여 보여드린것이며 원칙적으로는 한개의 워크플로우에는 1개의 트리거만 작성하는게 일반적입니다.만약 여러개의 메일을 수신하는 방식으로 실제 운영하려면 구조적으로 조금 변형을 해야할 필요가 있습니다. IMAP 트리거 대신에 스케줄링 노드를 사용해서 지속적으로 모니터링 하는 방식으로 구현할 수도 있을것 같습니다.

Hiper-V 탭이 없어요.

홈에디션인지 확인해보시기 바랍니다. 홈 에디션에서는 Hyper-V 를 지원하지 않습니다. 물론 프로버전으로의 업그레이드를 권장하긴 합니다만 홈에디션 특정 빌드버전 이상에서는 wsl2 를 지원하기 때문에 도커만 설치할 수 있으면 강의 진행에는 문제 없습니다.

클로드 오류

현재 MCP 서버(n8n)이 Active 상태인지 확인 부탁드립니다. 만약 Test workflow 로 테스트 중이신거면 Production URL 이 아닌 Test URL로 설정하셔야 합니다. 또한 ngrok 이 현재 주소로 제대로 구동중인지도 확인해봐야 할 듯 합니다.