65일차 실습 준비 · 수업 전에 미리 해 두면 좋은 것

수업일: 2026-10-15 (65일차) · Trigger·Condition·Action 기반 워크플로우 설계, n8n 실습 환경 구성
준비 시간: 약 1시간 (이미지 다운로드 포함)
먼저 WSL에서 cd ~/aio-01d4-stu && git pull로 오늘 자료를 받습니다 (수강생 저장소: https://gl.isitsoft.kr/publicproj/aio-01d4-stu).
수업 전날까지 1~~2절을 끝내 주세요. 3~~4절은 시간이 될 때 읽어 오면 좋습니다.

flowchart LR
  A["1. API 키·n8n 실행<br/>.env · Docker Compose"] --> B["2. 확인<br/>pytest · OpenAI 호출 · n8n 로그인"]
  B --> C["3. 미리 읽기<br/>TCA · n8n 용어"]
  C --> D["4. 생각해 오기<br/>어제 시나리오의 분기"]

1. API 키 연결과 n8n 실행 (전날 필수, 약 45분)

오늘부터 노코드 워크플로우 도구 n8n을 사용합니다. 수업의 LLM은 64일차와 같은 OpenAI API(gpt-4.1-mini)이고, 64일차에 만든 Last3Mon/.env의 키를 n8n에서도 그대로 씁니다. 64일차의 Ollama는 OpenAI가 실패할 때 쓰는 대체용으로 n8n과 함께 Docker에서 실행합니다.

자세한 순서는 n8n 준비 안내 (SETUP-N8N) 를 따라 하세요.

순서	할 일	시간
1	WSL에 Docker·ctop 설치 (install-sh의 Docker·ctop), `docker version` 확인	10분
2	`Last3Mon/.env` 확인 (64일차에 키를 넣어 둠)	1분
3	WSL의 Ollama 서비스 멈추기 (`sudo systemctl stop ollama`)	2분
4	`65/n8n/.env`에 64일차 모델 폴더 연결 (대체용)	2분
5	n8n 공식 한 줄 설치 `cd ~ && curl -fsSL https://get.n8n.io	N8N_DIR=./day65-n8n sh -s -- --version 2.42.6`→`Last3Mon/65/n8n`에서` docker compose up -d`로 Ollama 더하기 (이미지 약 6.5GB), http://localhost:5678 관리자 계정 만들기
6	`bash register-credentials.sh`로 n8n에 Credential 등록	2분

이미지가 크기 때문에 수업 중에 받으면 강의실 네트워크가 매우 느려집니다. 다운로드는 꼭 집에서 미리 해 주세요.

2. 준비가 끝났는지 확인 (전날 필수, 5분)

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/workflow-lab
uv sync
uv run pytest -q                              # 35 passed, 1 skipped
uv run miniflow check                         # Reply (openai, …): ready
cd ../n8n
docker compose ps                             # n8n, ollama 모두 running

브라우저에서 n8n에 로그인되면 준비 완료입니다. 해결이 안 되면 수업 당일 1교시 전에 말씀해 주세요.

3. 미리 읽어 오면 좋은 내용 (선택, 약 15분)

3.1 Trigger·Condition·Action

구성 요소	질문	예
Trigger	언제 시작하나?	문의 양식 제출, 매일 9시, 메일 도착
Condition	어느 길로 갈까?	긴급 문의인가? FAQ가 있나?
Action	무엇을 하나?	답변 작성, 담당자 전달, 기록 저장

어제 05 워크플로우에 "점심 메뉴 추천해줘"를 넣었을 때 멈춘 이유를 떠올려 보세요. 오늘은 이 문제를 Condition으로 해결합니다.

3.2 n8n 용어 미리 보기

용어	뜻
캔버스	노드를 놓고 선으로 연결하는 화면
항목(item)	노드 사이를 흐르는 데이터 한 건 (JSON 객체 하나)
표현식	`{{ $json.text }}`처럼 앞 노드의 값을 꺼내 쓰는 식
Webhook	다른 프로그램이 HTTP 요청으로 워크플로우를 시작시키는 Trigger
Publish	워크플로우를 게시해 화면을 닫아도 계속 동작하게 함
Executions	실행 기록 목록

3.3 지난 실습과 연결

오늘	지난 실습
n8n 공식 설치 스크립트가 만든 Compose + 수업 Compose(Ollama)를 `include`로 함께 실행	9월 Docker Compose 배포 (Weather MCP 등)
API 키는 `.env`에, n8n에서는 Credential로	7월 FastAPI 실습의 `.env`와 환경 변수
컨테이너끼리 서비스 이름으로 호출 (`http://ollama:11434`)	9월 Weather MCP의 `http://weather-mcp:8010`
Webhook으로 워크플로우 호출	FastAPI 엔드포인트 호출
플랫폼 장애 시 자동 전환	9월 `mini_multi_agent_01`의 Provider Failover

4. 생각해 오기 (선택, 5분)

64일차 Lab 03에서 분석한 업무 시나리오를 떠올리고 답해 보세요.

이 업무는 무엇이 들어오면 시작하나요? (Trigger)
중간에 길이 갈라지는 지점은 어디인가요? 각 길에서는 무엇을 하나요? (Condition·Action)
예상하지 못한 입력이 오면 어디로 보내야 할까요? (default 길)

5. 당일 준비물

충전된 노트북과 충전기 (Docker는 배터리를 많이 사용합니다)
WSL의 Docker(1절에서 설치), Windows Terminal(WSL), VS Code, 웹 브라우저

확인

uv run pytest -q → 35 passed, 1 skipped
uv run miniflow check → Reply (openai, …): ready
docker compose ps → n8n, ollama running
브라우저에서 n8n에 로그인했고 Credentials에 OpenAI (.env)가 있다
어제 시나리오의 Trigger와 분기 지점을 생각해 왔다

5.3 KiB Raw Permalink Blame History