오늘날처럼 빠르게 변화하는 디지털 세상에서 쏟아지는 메시지를 관리하는 것은 엄청난 과제가 될 수 있습니다.제 일상 업무는 고객의 긴급 요청, 다양한 프로젝트에 대한 논의, 그리고 끊임없이 쏟아지는 뉴스레터, 홍보 이메일, 그리고 자동 알림으로 가득합니다. Gmail의 똑똑한 분류 기능조차도 중요한 메시지와 불필요한 메시지를 구분하는 데 종종 부족합니다.그래서 저는 AI를 활용하여 수신 Gmail 메시지를 지능적으로 모니터링하고, 맥락을 분석하고, 적절한 라벨을 사용하여 체계적으로 분류함으로써 더욱 효율적인 정리 및 우선순위 지정을 지원하는 강력한 자동화 도구인 n8n을 활용 한 솔루션을 개발하기로 했습니다.
n8n 이해하기
n8n 은 셀프 호스팅 방식으로 운영되는 다재다능한 워크플로 자동화 플랫폼으로, 사용자에게 전례 없는 제어 기능을 제공합니다.기존 자동화 솔루션과 달리 n8n은 공정 코드 라이선스(Fair-code license)를 따릅니다.공정 코드 라이선스는 소프트웨어 소스 코드에 대한 접근을 허용하지만, 상업적 사용에는 특정 제한을 두어 OSI 승인 오픈 소스 라이선스와 차별화됩니다.개인적인 용도로 n8n은 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 다양한 애플리케이션에서 반복적인 작업을 간소화하는 맞춤형 워크플로를 구축할 수 있는 강력한 도구입니다.
이 플랫폼을 사용하면 다양한 앱과 기능을 연결하여 워크플로를 시각적으로 생성하고 원활한 정보 흐름을 확보할 수 있습니다.Zapier 나 Power Automate 와 같은 경쟁 제품과 비교했을 때, n8n은 자체 호스팅이라는 특징이 있어 사용자가 구독료나 타사 서버에 얽매이지 않습니다.로컬 머신, 클라우드 인스턴스, 심지어 Raspberry Pi까지 다양한 환경에서 플랫폼을 유연하게 운영할 수 있습니다.
워크플로우 구성 인터페이스는 사용 편의성을 고려하여 설계되었으며, 각 “노드”가 트리거 또는 동작에 해당하는 드래그 앤 드롭 편집기를 제공합니다.예를 들어, 한 노드는 Google 스프레드시트의 새 항목을 나타내고, 다른 노드는 Microsoft Teams의 메시지 전송을 나타낼 수 있습니다.이러한 노드를 연결하면 수동 개입 없이 백그라운드에서 작동하는 포괄적인 자동화 프로세스를 만들 수 있습니다.
n8n 자동화 워크플로 만들기
자동화 여정을 시작하려면 첫 번째 단계는 n8n을 시작하고 실행하는 것입니다.Docker를 사용하면 쉽게 완료할 수 있습니다.먼저 컴퓨터에 Docker를 설치하세요. Windows 또는 macOS를 사용하는 경우 Docker Desktop이 훌륭한 옵션입니다.
docker run -it --rm \ -p 5678:5678 \ -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \ n8nio/n8n
이 명령은 로컬 볼륨을 설정하여 컨테이너가 중지되어도 워크플로가 유지되도록 합니다.컨테이너가 실행되면 브라우저에서 http://localhost:5678 로 이동하여 n8n 편집기에 접속합니다.여기에서 “새 워크플로 만들기”를 클릭하면 자동화 솔루션 구축을 시작할 준비가 됩니다.
제 워크플로의 첫 번째 단계는 새 메시지를 지속적으로 모니터링하는 Gmail 트리거 노드를 설정하는 것입니다.이러한 수신 이메일은 전용 Gmail 노드를 통해 콘텐츠, 헤더, 메타데이터를 포함한 포괄적인 데이터로 보강됩니다.
이어서 AI 모델 노드를 구성합니다.이때 자동화를 원활하게 하기 위해 API 키가 필요합니다.이를 통해 정보가 AI로 전달되고, AI는 이전 대화를 기반으로 맥락 분석을 수행합니다.
저는 Anthropic의 모델을 채택했지만, 사용자는 ChatGPT, Gemini, Grok과 같은 다른 AI 프레임워크에 연결하여 자신의 특정 요구에 맞게 조정할 수 있습니다.또한, 워크플로는 받은편지함과 보낸편지함 모두의 대화 기록을 참조하는 추가 Gmail 노드를 통합하고, 파서는 AI의 구조화된 출력을 보장하여 일관된 응답을 생성합니다.궁극적으로 워크플로는 Gmail을 다시 방문하여 적절한 라벨을 자동으로 적용하여 각 이메일이 도착 시 정렬되도록 합니다.
자동화의 메커니즘
n8n이 설정되면, 제 받은 편지함을 면밀히 감시하는 역할을 하며 새 이메일이 도착하는 즉시 이를 포착합니다.이를 통해 관련 워크플로가 작동하여 메시지 본문, 헤더, 발신자 정보, 제목, 이전 스레드 등 필요한 모든 세부 정보를 수집합니다.이러한 강력한 컨텍스트는 자동화 프로세스에 대한 정보에 기반한 의사 결정을 보장합니다.
다음 단계는 분석 단계로, 시스템은 발신자가 이전에 저와 상호작용했던 사람인지, 해당 메시지가 진행 중인 스레드의 일부인지, 아니면 첫 번째 연락인지를 분석합니다.이러한 분석을 통해 AI는 이메일의 우선순위와 의도를 파악하는 데 필수적인 관계적 통찰력을 확보합니다. AI는 기본적인 키워드 필터를 넘어 어조, 내용, 긴급성을 평가할 수 있는 정교한 모델인 클로드 소넷 4를 활용하여 중요한 고객 요청, 일상적인 알림, 마케팅 이메일을 구분합니다.
분류 과정을 완료한 후, n8n은 관련 Gmail 라벨을 신중하게 적용합니다.지속적인 조정을 통해 저의 자연스러운 이메일 처리 습관에 맞춰 이러한 카테고리를 구성했습니다.
이 워크플로의 효과는 실시간 모니터링, AI 상황 인식, 그리고 체계적인 라벨 구현을 통합하는 데 있습니다.수동 분류가 필요 없습니다.이메일이 도착하는 즉시 워크플로가 필수 세부 정보를 수집하고, 이전 상호작용을 평가하고, 콘텐츠를 평가하고, 올바른 라벨을 자동으로 할당합니다.
n8n은 일상적인 작업을 자동화하는 강력한 애플리케이션으로 탁월한 선택입니다.하지만 셀프 호스팅이 부담스럽다면, 지루한 브라우징 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 8가지 크롬 확장 프로그램을 살펴보는 것을 고려해 보세요.
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