실험 #2: AI 트렌드 뉴스 한 번에 체크하는 방법

n8n + mcp로 AI 트렌드 뉴스 자동 수집·분석 시스템 구축

오늘의 실험: n8n+mcp로 AI 트렌드 뉴스 자동 수집·분석 시스템 만들기

매일 트렌드 뉴스를 체크하느라 여러 사이트를 돌아다니고 계시나요? 저 같은 경우 최신 AI 트렌드를 파악하기 위해 몇 가지 영문 사이트를 체크하는데 시간이 많이 걸리기도 하고, 바쁘면 빼먹기 일수더라구요. 그리고 ChatGPT나 Claude에게 '최신 AI 뉴스를 알려줘'라고 해도 먼가 아쉬운 결과들이 나오구요.

이번 실험에서는 직접 코딩 없이도 원하는 채널과 키워드들로 기사를 수집하고 클로드 데스크톱에서 바로 분석할 수 있는 뉴스 모니터링 시스템을 만들어 보겠습니다.

실험 배경

기존 방식의 한계점들

전 유튜브도 운영하고 있어서 AI 트렌드를 놓치면 안 되니까 여러 방법을 시도해봤어요:

ChatGPT Scheduled Task로 AI 트렌드 모니터링

❌ 최신 기사가 아닌 예전 기사들이 섞임

❌ 내가 원하는 뉴스 소스를 지정하니 하나의 소스에서만 계속 결과를 수집

❌ 정확한 날짜 범위 컨트롤 안됨

Claude/ChatGPT 웹검색 기능

❌ 알아서 검색하는 소스라 일관성 없음

❌ 최신성 컨트롤이 안되고 정보 누락 많음

❌ 매번 다른 결과로 신뢰도 부족

결국 테크크런치나 미디엄, OpenAI 블로그 등을 수동으로 돌아다니며 다시 확인하게 되더라고요.

실험 가설

"n8n + MCP 조합으로 내가 원하는 소스에서 내가 관심있는 키워드들로 기사를 자동으로 수집해서 클로드에서 바로 분석할 수 있다면?

기대 효과:

뉴스 확인 시간 80% 이상 단축

일관된 소스에서 신뢰할 수 있는 정보 획득

Claude에서 바로 데이터를 수집해서 분석하는 워크플로우 구축

⚙️ 실험 설계

사용 도구 및 이유

n8n을 선택한 이유: 기존 Zapier, Make.com 대비 장점

코드 자유도: 일반 JavaScript처럼 자유로운 코딩 입력 가능

비용 효율성: 14일 무료 체험, 셀프 호스팅 옵션도

MCP 연동: 코딩없이 n8n 워크플로우를 mcp로 만들어서 클로드 데스크톱에서 바로 사용 가능

시스템 구조 설계

전체적으로는 메인-서브 워크플로우 구조로 설계했어요:

메인 워크플로우

MCP 서버 트리거로 시작

서브 워크플로우를 호출하기 위한 워크플로우 호출 노드로 구성

서브 워크플로우

실제 뉴스 수집과 가공을 담당

RSS 혹은 HTTP 호출로 수집 → 병합 → 스코어링 → 구글시트 저장 → 선정 플로우

MCP 서버 트리거로 시작하는 메인 워크플로우

실험 진행 과정

1단계: 서브 워크플로우 만들기

뉴스 소스 수집 및 통합
미디엄, 테크크런치, Anthropic 뉴스 등 여러 RSS 피드에서 기사를 수집한 후 하나로 합치는 작업부터 시작했어요.

스코어링 로직의 현실적 접근

가장 중요했던 건 제가 평소 기사를 선별하는 기준을 그대로 코드로 옮기는 것이었어요:

제목에 "AI", "마케팅", "자동화" 등 관심 키워드가 포함되면 점수를 부여해 합산

키워드별로 차등 점수 (예를 들어 AI=2점, Marketing=5점, Automation=10점 등)

채널별 가중치 적용 (공식 블로그, 테크크런치 > 미디엄)

이런 스코어링 로직의 구현은 ChatGPT나 Claude에게 요구사항을 설명하고 자바스크립트 코드를 작성하게 했어요. 물론 제가 원하는 결과가 나올 때까지 결과를 테스트하고 수정하는 과정을 반복했습니다. (이 부분은 이전에 올린 '바이브 코딩' 글도 참고해 주세요!)

2단계: 메인 워크플로우 만들기 및 MCP 서버 설정

뉴스 수집용 서브 워크플로우가 완성되었다면, 이제 Claude Desktop에서 제 워크플로우를 호출하는 메인 워크플로우를 만들어야 해요.

메인 워크플로우의 구성은 간단합니다:

MCP 서버 트리거로 시작 - 클로드 데스크톱에서 호출을 받아 작동하는 트리거

서브 워크플로우 호출 노드 (call n8n workflow 노드) - 여기에 앞서 만든 서브 워크플로우를 선택

이제 남은 건 Claude Desktop 설정 파일에 제 MCP 서버를 등록하는 것인데요. 처음엔 어떻게 해야 할지 복잡해 보였는데 n8n 공식 문서에 나와 있는 코드와 ChatGPT의 도움을 받아 바로 json 파일을 작성할 수 있었어요.

n8n 공식 문서의 MCP 설정 예제 코드와 제 메인 워크플로우의 MCP 서버 트리거 주소를 캡처해서 ChatGPT에게 보여주고, "이 정보로 Claude Desktop 설정 JSON 코드 만들어줘"라고 하니까 바로 완성된 코드를 제공해주더라고요. 이걸 Claude Desktop 설정 파일에 추가하면 끝!

n8n MCP Server Trigger 문서

3단계: 테스트 및 최적화

Claude Desktop에 MCP가 제대로 등록된 걸 확인하고 바로 테스트해봤어요.

"Claude, 최신 AI 트렌드 뉴스 정보 분석해줘"라고 말하니까, 제가 설정해둔 미디엄, 테크크런치 등의 소스에서 기사를 자동으로 수집하고 바로 주요 영문 뉴스를 분석해주더라고요. 특정 날짜를 언급하지 않으면 기본값으로 최근 3일간 상위 20개 기사가 선정되도록 설정해뒀는데, Claude가 호출 결과를 바탕으로 알아서 정리해줬습니다.

예상치 못한 발견 - 컨텍스트 맞춤 분석
예상치 못했던 건 이 MCP 도구를 특정 클로드 프로젝트에서 사용했을 때였어요.

유튜브 스크립트 작성을 위해 만든 클로드 프로젝트가 있는데요. 여기엔 제가 어떤 방향으로, 어떤 스타일로 스크립트를 작성하는지에 대한 구체적인 가이드라인이 들어 있습니다. 이 프로젝트에서 동일한 MCP 도구를 켜고 "AI 트렌드 기사 분석해서 유튜브 콘텐츠로 제작할 만한지 분석해줘"라고 요청했더니,

재 채널을 위해 어떤 기사로 유튜브 콘텐츠를 만들면 좋을지 추천

각 기사별 추천 정도와 이유

구체적인 영상 제목까지 제안해 주는데요

유튜브 제작 프로젝트에서 mcp 도구를 사용한 결과

마찬가지로 뉴스레터 제작 프로젝트, 비즈니스 컨설팅 프로젝트에서 이 도구를 함께 사용하면 같은 정보지만 각 프로젝트의 성격에 맞게 알아서 바로 정보를 해석하고 제안을 해줍니다.

실험 결과

✅ 성공한 부분

압도적인 시간 절약 효과
기존 방식: 2~3시간 소요

여러 사이트 직접 방문

영문 기사 내용 확인

정리/분석

현재 방식: 5~10분으로 단축

"Claude야, 최신 AI 뉴스 분석해줘" 한 마디

필요에 따라 추가 요청 ("유튜브용으로 분석해줘", '*** 기사 소스를 요약해줘' 등)

정보 품질의 일관성 확보

안정적인 소스: 내가 지정한 신뢰할 수 있는 소스에서만 수집

똑똑한 선별: 스코어링 로직으로 중요한 기사 자동 선별

정확한 날짜 컨트롤: 구글시트에 저장 후 불러오는 방식으로 원하는 기간의 기사만 정확히 필터링

❌ 아쉬운 부분과 해결 과정

초기 스코어링 로직의 편향
미디엄에서 여러 태그별로 RSS를 가져오다 보니 미디엄 기사가 압도적으로 많아져서, 처음엔 상위 랭킹이 미디엄 기사로만 채워지는 문제가 발생했어요. 소스별 가중치를 조정해서 테크크런치나 Anthropic 공식 뉴스가 적절히 섞이도록 해결했습니다.

까다로운 소스 연동 이슈
OpenAI 블로그: RSS 피드가 없고 JavaScript 기반 동적 사이트라 일반적인 HTTP 호출로는 스크래핑이 어려웠어요. 서드파티 API나 다른 우회 방법이 필요한 상황입니다. Anthropic 뉴스의 경우 일반적인 사이트 형태와 달랐지만 HTTP 호출이 가능했고 뒤에 원하는 정보를 파싱해서 사용하도록 했습니다.

고려사항들

MCP vs 완결형 워크플로우 선택의 딜레마

MCP 방식: Claude Desktop에서 직접 호출 가능, 유연성 높음

완결형 방식: n8n 워크플로우 내에서 AI 모듈을 추가해 분석까지 완료 후 이메일/슬랙 전송하는 것도 가능

각각 장단점이 있어서 용도에 따라 선택해야 할 것 같아요.

비용 구조 고민

n8n Cloud: 유료 전환 시 월 $20부터 시작 (make 대비 좀 비싼 편)

셀프 호스팅: 사용료는 무료지만 서버 비용 & 관리 등 기술적 허들 좀 존재

여러분의 의견은?

이번에는 무료 체험으로 n8n Cloud에서 테스트해봤는데, 다음 실험에서는 셀프 호스팅에 도전해볼 예정입니다. 호스팅 비용만 부담하면 구독료 없이 무료로 사용할 수 있다는 게 n8n의 가장 큰 매력이라고 생각합니다. 셀프 호스팅 버전에서는 또 다른 마케팅 자동화 사례를 테스트 해볼텐데요. 어떤 자동화 시스템을 만들고 싶으신지 "나도 이런 자동화 시스템 만들어보고 싶다"라는 의견이 있으시다면 댓글로 남겨주세요!