publicproj/aio-01d4-stu
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aio-01d4-stu/Last3Mon/65/SETUP-N8N.md
T
mcchae e0987c02ce n8n 설정 부분 수정
2026-10-13 20:26:54 +09:00

13 KiB
Raw Blame History

사전 준비 · n8n 실행과 OpenAI API 키 연결

65일차부터 노코드 워크플로우 도구 n8n을 사용합니다. 수업의 LLM은 OpenAI API(기본 모델 gpt-4.1-mini)입니다. API 키는 git에 올라가지 않는 .env 파일 한 곳에만 두고, n8n과 WSL의 miniflow가 모두 그 파일에서 키를 읽습니다. n8n은 n8n 공식 한 줄 설치(curl -fsSL https://get.n8n.io | sh, 공식 안내)로 WSL의 Docker에 설치하고, 64일차의 Ollama는 대체용으로 수업 Compose가 함께 실행합니다 (OpenAI가 실패하거나 키가 없을 때).

이미지 다운로드가 약 6.5GB입니다 (공식 설치의 n8n 묶음 약 2.3GB: n8n 1.1GB · 코드 실행기 0.55GB · 샌드박스 0.43GB · 검색 0.26GB / Ollama 4.2GB). 수업 전날 집에서 6단계까지 끝내 주세요. 9월에 Docker로 Ollama를 써 봤다면 Ollama 이미지는 이미 있을 수 있습니다.

flowchart LR
  B["Windows 브라우저<br/>localhost:5678"] --> N
  E[".env<br/>OPENAI_API_KEY<br/>(git 제외)"] -.-> M & C
  subgraph WSL["WSL2 (Ubuntu)"]
    M["miniflow<br/>(uv 프로젝트)"]
    subgraph DC["Docker Compose 프로젝트 day65-n8n"]
      subgraph OFF["~/day65-n8n (공식 한 줄 설치)"]
        N["n8n :5678"]
        RN["runners<br/>Code 노드 실행"]
        SB["sandbox · searxng<br/>(n8n AI 기능용)"]
      end
      O["Ollama :11434<br/>(Last3Mon/65/n8n이 더함)"]
      N -. "대체" .-> O
      N --- RN
    end
    C["register-credentials.sh"] -->|"Credential 등록"| N
    M -->|"http://localhost:5678/webhook/..."| N
  end
  N -->|"OpenAI (.env) Credential"| AI["OpenAI API<br/>gpt-4.1-mini"]
  M -->|"OPENAI_API_KEY"| AI

1. WSL에 Docker 설치 (10분)

Windows용 Docker Desktop은 쓰지 않습니다. WSL(Ubuntu) 안에 Docker Engine을 직접 설치하고, 컨테이너 상태를 보는 도구 ctop도 함께 설치합니다. 설치 스크립트와 설명은 install-sh · 2. 시스템 & 컨테이너 DevOps의 Docker와 ctop 항목을 참고합니다.

WSL 터미널에서 실행합니다.

# Docker Engine + Compose 플러그인 (Ubuntu 공식 저장소, sudo 비밀번호 입력)
curl -fsSL "https://gl.isitsoft.kr/publicproj/install-sh/-/raw/main/install-docker.sh?ref_type=heads" | bash
# ctop: 컨테이너별 CPU·메모리를 실시간으로 보는 도구
curl -fsSL "https://gl.isitsoft.kr/publicproj/install-sh/-/raw/main/install-ctop.sh?ref_type=heads" | bash

설치 스크립트가 내 계정을 docker 그룹에 넣습니다. 그룹은 새로 로그인해야 적용되므로 WSL 터미널을 모두 닫고 다시 엽니다 (지금 창에서 바로 쓰려면 newgrp docker).

docker version                  # Client와 Server가 모두 나오면 성공
docker compose version
sudo systemctl enable --now docker   # 노트북을 켤 때 Docker가 자동으로 시작되게 (이미 켜져 있으면 그대로)
docker run --rm hello-world     # "Hello from Docker!"
증상 해결
permission denied ... docker.sock docker 그룹이 아직 적용 안 됨 → WSL 터미널을 모두 닫고 다시 열기 (또는 newgrp docker)
Cannot connect to the Docker daemon sudo systemctl start docker. System has not been booted with systemd가 나오면 sudo service docker start
이미 Docker Desktop이 설치되어 있음 Docker Desktop을 종료하고(트레이 아이콘 → Quit), Settings → Resources → WSL integration에서 Ubuntu를 끈 뒤 위 설치를 진행 (두 Docker가 섞이지 않게)
Docker is already installed ... Skipping 이미 WSL에 Docker가 있음. docker version의 Server 줄만 확인

ctop을 실행하면 n8n·Ollama 컨테이너의 CPU·메모리를 실시간으로 볼 수 있습니다 (q로 종료). 노트북이 느려질 때 어느 컨테이너 때문인지 확인할 때 씁니다.

2. API 키 .env 확인 (1분)

64일차에 Last3Mon/.env를 만들어 키를 넣었다면 아래 표만 확인하고 넘어갑니다 (cat으로 열지 말고 grep -c '^OPENAI_API_KEY=sk-' ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/.env가 1이면 됨). 아직 없다면 다음 순서로 만듭니다.

과정에서 받은 OpenAI API 키를 Last3Mon/.env 한 곳에 넣습니다. 64일차 이후 모든 실습이 이 파일을 찾아 읽습니다 (실행한 폴더에서 위로 올라가며 가장 가까운 .env).

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon
cp .env.example .env
nano .env          # OPENAI_API_KEY= 뒤에 키를 붙여 넣고 저장 (Ctrl+O, Enter, Ctrl+X)
git status --short .env    # 아무것도 나오지 않으면 git이 무시하는 파일 (정상)
줄 뜻
OPENAI_API_KEY= 받은 키 (sk-로 시작). 문서·워크플로우·채팅에 붙여 넣지 않습니다
OPENAI_MODEL=gpt-4.1-mini 수업 기본 모델
OPENAI_EMBED_MODEL=text-embedding-3-large 71일차부터 쓰는 임베딩 모델 (한국어 규정 검색에서 small보다 정확)
MINIFLOW_LLM=openai miniflow가 OpenAI를 쓰게 함 (mock이면 LLM 없이 정해진 답)
MINIFLOW_LLM_FALLBACK=ollama OpenAI 호출이 실패하면 Ollama로 한 번 더 시도

.env는 .gitignore에 들어 있어 커밋되지 않습니다. 키가 들어간 파일을 다른 이름으로 복사해 두지 마세요 (.env.bak 같은 이름도 커밋 대상이 될 수 있습니다).

3. WSL의 Ollama 서비스 멈추기 (2분)

64일차에 WSL에 설치한 Ollama가 11434 포트를 쓰고 있으면 Docker의 Ollama가 시작되지 않습니다. 대체용 Ollama는 Docker 쪽 하나만 사용합니다.

sudo systemctl stop ollama        # 오늘 수업 동안 멈춤
sudo systemctl disable ollama     # (선택) 노트북을 켤 때 자동으로 시작하지 않게 함

64일차 실습을 다시 할 때는 sudo systemctl start ollama로 다시 켜면 됩니다.

4. 모델 폴더 연결 설정 (2분)

64일차에 받은 모델을 다시 받지 않도록, Docker의 Ollama가 같은 모델 폴더를 쓰게 합니다. 이 .env는 Compose 설정용이고 API 키는 넣지 않습니다.

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
cp .env.example .env
ls /usr/share/ollama/.ollama/models 2>/dev/null && echo "서비스 설치 경로 사용" || echo "홈 경로 확인 필요"
결과 .env에 둘 줄
서비스 설치 경로 사용 OLLAMA_DATA=/usr/share/ollama/.ollama (기본값 그대로)
홈 경로 확인 필요 OLLAMA_DATA=/home/<WSL 사용자 이름>/.ollama 로 바꾸기

5. n8n 공식 한 줄 설치 (이미지 다운로드 5~15분)

n8n이 제공하는 설치 스크립트가 Docker Compose 설정을 자동으로 만들고 n8n을 켭니다. 수업에서는 두 가지만 정해서 실행합니다.

cd ~
curl -fsSL https://get.n8n.io | N8N_DIR=./day65-n8n sh -s -- --version 2.42.6
옵션 이유
N8N_DIR=./day65-n8n 설치 폴더 ~/day65-n8n. 폴더 이름이 Docker 프로젝트 이름이 되어, 67일차부터 쓰는 사내 데이터 API가 같은 네트워크(day65-n8n_default)에 붙습니다
--version 2.42.6 수업 자료를 이 버전으로 만들고 측정했습니다. 빼면 그날의 최신 버전이 설치됩니다 
✔ Started n8n 2.42.6 and sandbox services
n8n is running at: http://localhost:5678
Config files:      ./day65-n8n/compose.yml, ./day65-n8n/.env

스크립트가 만든 파일은 이렇습니다. 고치지 않고 그대로 둡니다.

파일 내용
~/day65-n8n/compose.yml n8n, runners(Code 노드의 코드를 따로 실행), sandbox-*·searxng(n8n 화면 안 AI 도우미용)
~/day65-n8n/.env n8n 버전과 내부 비밀값 (git 밖, 공유하지 않음)
Docker 볼륨 day65-n8n_n8n-data 워크플로우·계정·Credential·실행 기록

5.1 수업 Compose로 Ollama까지 함께 켜기

Last3Mon/65/n8n/compose.yml은 위 공식 compose.yml을 포함(include) 하고 Ollama만 더합니다. 그래서 오늘부터는 이 폴더에서 Compose 명령 하나로 n8n과 Ollama를 함께 다룹니다.

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
docker compose up -d              # Ollama를 더하고, n8n 쪽은 이미 켜져 있으면 그대로
docker compose ps
  • docker compose ps에서 n8n, runners, ollama(그리고 sandbox-api, sandbox-runner-1, searxng)가 running이면 성공입니다.
  • Windows 브라우저에서 http://localhost:5678 을 열고, 처음 한 번 관리자 계정(이메일·이름·비밀번호)을 만듭니다. 이 계정은 내 노트북 안에만 저장되며, 외부로 가입되는 것이 아닙니다.
  • 설문 화면이 나오면 건너뛰어도 됩니다.

6. n8n에 Credential 등록 (2분)

.env의 키를 n8n의 Credential로 등록합니다. 키를 화면에 직접 붙여 넣지 않아도 되고, 수업 워크플로우가 쓰는 이름·ID로 만들어집니다.

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
bash register-credentials.sh

Successfully imported 2 credentials.
Registered 'OpenAI (.env)' and 'Ollama local' from /home/.../Last3Mon/.env

n8n 화면 왼쪽 Credentials(또는 Overview → Credentials)에 OpenAI (.env)와 Ollama local이 보이면 성공입니다. 키를 바꾸면 .env를 고치고 이 명령을 다시 실행합니다.

7. 확인: OpenAI 호출 한 번

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/workflow-lab
uv sync
uv run miniflow check

MINIFLOW_LLM : openai
.env         : /home/.../Last3Mon/.env
OPENAI_MODEL : gpt-4.1-mini
API key      : set
Reply (openai, 2.9s): ready

8. 끄고 켜기

Last3Mon/65/n8n 폴더에서 합니다. 공식 설치 폴더(~/day65-n8n)에서 따로 켜고 끌 필요는 없습니다.

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
docker compose stop      # 수업이 끝나면 멈춤 (데이터는 유지)
docker compose start     # 다음에 다시 켬
docker compose down      # 컨테이너 삭제 (워크플로우·계정·Credential은 n8n-data 볼륨에 유지)

docker compose down -v는 볼륨까지 지우므로 쓰지 않습니다. n8n 버전을 올리는 공식 명령(... | sh -s -- --upgrade)도 수업 중에는 쓰지 않습니다 (자료가 2.42.6 기준).

9. 문제 해결

증상 해결
miniflow check가 OPENAI_API_KEY is not set 2단계: Last3Mon/.env에 키가 있는지, 파일 이름이 정확히 .env인지 확인
HTTP 401 / rejected the API key 키를 잘못 붙여 넣음 (앞뒤 공백·따옴표 확인) → .env 수정 후 6단계 다시
HTTP 429 insufficient_quota 키의 조직에 API 크레딧이 없음 → 강사·운영진에 알림
register-credentials.sh가 No .env with OPENAI_API_KEY found 2단계를 Last3Mon 폴더에서 했는지 확인
port is already allocated (11434) 3단계: sudo systemctl stop ollama
port is already allocated (5678) / 설치 스크립트가 something is already listening on port 5678 다른 n8n이 실행 중인지 docker ps로 확인 후 멈춤
설치 스크립트가 Docker is not installed / daemon is not running 1단계(WSL Docker 설치), docker 그룹 적용을 위해 터미널 다시 열기, sudo systemctl start docker
설치 스크립트가 ./day65-n8n exists and is not empty 이미 설치됨. 5.1절로 넘어가기 (~/day65-n8n을 지우지 않습니다)
docker compose up이 .../day65-n8n/compose.yml: no such file or directory 5단계를 홈(cd ~)에서 하지 않았거나 수업 저장소가 ~/aio-01d4-stu가 아님 → n8n을 설치한 폴더를 .env의 N8N_HOME=에 적기
Docker Hub pull rate limit 잠시 후 다시, 또는 docker login
브라우저에서 localhost:5678이 열리지 않음 docker compose ps로 상태 확인, docker compose logs n8n으로 오류 확인. WSL 안의 컨테이너도 Windows 브라우저에서 localhost로 열리는 것이 기본이며, 계속 안 되면 PowerShell에서 wsl --shutdown 후 WSL을 다시 열기
웹훅 호출이 404 (not registered) 워크플로우 오른쪽 위 Publish 토글 확인. 같은 워크플로우를 여러 번 가져왔다면 기존 것을 삭제하고 한 번만 가져온 뒤 Publish

확인

  • Last3Mon/.env에 키를 넣었고, git status에 .env가 보이지 않는다
  • ~/day65-n8n에 공식 설치가 있고(compose.yml, .env), Last3Mon/65/n8n에서 docker compose ps → n8n, runners, ollama 모두 running
  • n8n Credentials에 OpenAI (.env), Ollama local이 있다
  • uv run miniflow check → Reply (openai, …): ready
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