2025.06.29 / 넥스트플랫폼 동준상 프로
바이브코딩 시대에 더욱 큰 관심을 받고 있는 워크플로우 자동화 도구 Zapier, n8n, Make의 특징, 장단점, 가격정책, 권장 사용자를 비교했어요.
워크플로우 자동화 도구 비교표
| 항목 | Zapier | n8n | Make (Integromat) |
|---|---|---|---|
| 출시연도 | 2012 | 2019 | 2016 |
| 설계방식 | 노코드 기반의 직선형 워크플로우 | 노코드 + 로우코드 기반, 그래프형 워크플로우 | 노코드 기반의 시각적 모듈 연결 |
| 호스팅 방식 | 클라우드 기반 (SaaS) | 자체 호스팅 또는 클라우드 | 클라우드 기반 (SaaS) |
| 트리거/액션 | 다양한 SaaS 앱과 연결된 수천 개의 트리거/액션 | REST API, Webhook 등 유연한 통합 | 고급 API 모듈, 반복/조건/필터 등 고급 기능 내장 |
| 확장성 | 높은 앱 호환성, 낮은 커스터마이징 | 높은 커스터마이징과 로직 구성 유연성 | 시각적 로직 구현이 뛰어나며 반복문에 강점 |
| 장점 | – 가장 직관적인 UI – 광범위한 앱 지원 – 빠른 구현 가능 | – 오픈소스 제공 – 고급 사용자를 위한 로우코드 지원 – 로컬에 설치 가능 | – 시각적 설계가 뛰어남 – API 통합 강력 – 조건, 반복문 표현이 우수 |
| 단점 | – 복잡한 로직 구성의 한계 – 가격이 비쌈 – 커스터마이징 한계 | – 초보자에겐 진입장벽 존재 – 자체 설치 시 관리 부담 | – 무료 플랜 제약 큼 – 사용법에 학습 곡선 존재 |
| 가격 정책 (2025년 기준) | – Free: 100 tasks/월 – Starter: $29.99/월 – Professional: $73.50/월~ | – 무료 자가호스팅 가능 – 클라우드 버전: $20/월~ | – Free: 1,000 ops/월 – Core: $10.59/월 – Pro: $18.82/월~ |
| 권장 사용자 | 비개발자, 마케터, 기획자 등 단순한 자동화가 필요한 일반 사용자 | 개발자, 기술 스타트업, 프라이버시 민감 조직 (자체 서버 운영) | 시각적으로 복잡한 흐름을 구성하고 싶은 중급 사용자, 데이터 처리 중심 팀 |
| 오픈소스 여부 | ❌ | ✅ (Apache 2.0) | ❌ |
요약 추천 가이드
- Zapier: 가장 직관적이고 빠르게 자동화를 구축하고 싶은 비개발자용. 가격이 비싸고 로직이 단순함.
- n8n: 유연하고 확장성 높은 워크플로우를 구축하고 싶은 개발자 또는 기술팀에게 추천. 자체 호스팅 가능.
- Make: 복잡한 시각적 로직, 반복, 조건 처리에 강하며 중급 이상의 자동화 사용자에게 추천.
🔵 Zapier – 사용 예시
🔹 사용자 유형: 비개발자, 마케터, 운영 담당자
🔹 강점: SaaS 앱 간 연결 자동화
📌 예시 1: 신규 구글폼 응답 → 슬랙 알림 + 메일 전송
- Trigger: Google Forms에 새 응답 제출
- Action 1: Slack에 응답 내용 전송
- Action 2: Gmail로 응답 내용 이메일 발송
📌 예시 2: Shopify 주문 발생 시 고객 정보 구글시트에 추가
- Trigger: Shopify에서 새 주문 발생
- Action: 주문자 이름, 이메일, 상품명 → Google Sheets에 기록
🟠 n8n – 사용 예시
🔹 사용자 유형: 기술 조직, 스타트업, 데이터 분석가
🔹 강점: 오픈소스, 고급 조건/스크립팅, 자체 서버 설치
📌 예시 1: RSS 기반 뉴스 수집 → 키워드 필터링 → 슬랙 알림
- Trigger: 특정 뉴스 사이트 RSS Feed 주기적 크롤링
- Function: “인공지능” 키워드 포함 여부 필터
- Action: 슬랙 채널에 요약된 뉴스 본문 알림 전송
📌 예시 2: 사용자 입력에 따라 OpenAI GPT 호출 + 데이터 저장
- Trigger: Webhook으로 사용자 메시지 수신
- Action 1: GPT-4 API 호출하여 응답 생성
- Action 2: 응답 결과를 PostgreSQL DB에 저장
🟣 Make (Integromat) – 사용 예시
🔹 사용자 유형: 자동화 매니아, 데이터 작업자, 크리에이티브 팀
🔹 강점: 시각적 설계, 반복 및 조건 처리, 복잡한 데이터 플로우
📌 예시 1: 인스타그램 새 포스트 → 이미지 저장 + 이메일 요약
- Trigger: 인스타그램 계정에서 새 이미지 포스트 감지
- Action 1: 이미지를 Google Drive에 저장
- Action 2: 포스트 설명 요약 후 이메일 발송
📌 예시 2: Airtable 데이터 → 반복 조회 후 조건 분기 → PDF 자동 생성
- Trigger: Airtable에 새 항목 추가
- Iterator: 항목 내 다수 필드 반복 처리
- Filter: 특정 조건 충족 시만 진행
- Action: PDF 템플릿으로 변환 후 Dropbox에 저장
정리
| 도구 | 예시 요약 | 추천 포인트 |
|---|---|---|
| Zapier | 폼 → 슬랙/메일, Shopify → 시트 | 단순 연결, 빠른 적용 |
| n8n | GPT API 호출, RSS 필터링 자동화 | 고급 자동화, 자가 서버 |
| Make | 반복/조건 처리, PDF 생성 | 시각적 설계 + 데이터 중심 |
🔵 Zapier 워크플로우 샘플
📌 시나리오: Google Forms에 응답이 생기면 → Slack 알림 + Gmail로 응답 내용 전송
csharpCopyEdit[Google Forms - New Response]
↓
[Formatter (선택)]
↓
┌────────────┐
│ Slack 메시지 발송 │
└────────────┘
↓
┌────────────┐
│ Gmail 메일 발송 │
└────────────┘
- 특징: 선형 구조 (Step by Step)
- 장점: 직관적인 흐름, 대부분 3~5 Step 구성
🟠 n8n 워크플로우 샘플
📌 시나리오: Webhook → OpenAI GPT 호출 → 응답을 필터링 → PostgreSQL 저장
scssCopyEdit┌────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│Webhook │ ──▶ │ GPT (API) │ ──▶ │ IF 조건문 │ ──▶ │ PostgreSQL 저장 │
└────────┘ └────────────┘ └────┬─────────┘ └──────────────┘
│
▼
(조건 불충족 시 종료)
- 특징: 노드 기반 그래프 설계 (복수 경로, 조건문, 반복문 등 가능)
- 장점: 고급 제어 흐름, 데이터 처리, 조건 분기 및 반복에 강함
🟣 Make 워크플로우 샘플
📌 시나리오: Airtable → 반복 필드 조회 → 조건 필터 → PDF 생성 → Dropbox 저장
csharpCopyEdit[Airtable Trigger]
↓
[Iterator 반복]
↓
[Filter: 조건 확인]
↓
[PDF Generator]
↓
[Dropbox Upload]
- 특징: 시각적으로 각 모듈을 원형으로 나열
- 장점: 반복, 조건, 에러 처리 등을 시각적으로 설계 가능
- Make의 실제 예시 화면 구성은:
(예시 이미지)
✅ 핵심 비교 요약
| 항목 | Zapier | n8n | Make |
|---|---|---|---|
| 설계방식 | 순차적 블록 | 그래프 노드 | 원형 모듈형 UI |
| 조건 분기 | 미약 | 매우 강력 | 시각적으로 우수 |
| 반복 처리 | 불가능 또는 제한적 | 가능 | 가능 |
| 개발자 친화도 | 낮음 | 높음 | 중간 |
| 시각화 정도 | ★★☆☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ |
n8n용 .json 워크플로우 파일
pythonAlways show detailsCopyfrom datetime import datetime
import json
# n8n 워크플로우 샘플 구성
workflow = {
"name": "Webhook to GPT to PostgreSQL",
"nodes": [
{
"parameters": {
"path": "incoming-message",
"method": "POST",
"responseMode": "onReceived"
},
"name": "Webhook",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"typeVersion": 1,
"position": [250, 300]
},
{
"parameters": {
"requestMethod": "POST",
"url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
"jsonParameters": True,
"options": {},
"bodyParametersJson": json.dumps({
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "={{$json[\"message\"]}}"}
]
})
},
"name": "OpenAI GPT",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 1,
"position": [500, 300],
"credentials": {
"httpBasicAuth": {
"id": "openai-api-key",
"name": "OpenAI API Key"
}
}
},
{
"parameters": {
"conditions": {
"string": [
{
"value1": "={{$json[\"choices\"][0][\"message\"][\"content\"]}}",
"operation": "contains",
"value2": "AI"
}
]
}
},
"name": "Filter AI Responses",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"typeVersion": 1,
"position": [750, 300]
},
{
"parameters": {
"operation": "executeQuery",
"query": "INSERT INTO responses (response, created_at) VALUES ({{$json[\"choices\"][0][\"message\"][\"content\"]}}, '{{datetime.now().isoformat()}}');"
},
"name": "PostgreSQL Insert",
"type": "n8n-nodes-base.postgres",
"typeVersion": 1,
"position": [1000, 300],
"credentials": {
"postgres": {
"id": "postgres-credentials",
"name": "PostgreSQL"
}
}
}
],
"connections": {
"Webhook": {
"main": [
[{"node": "OpenAI GPT", "type": "main", "index": 0}]
]
},
"OpenAI GPT": {
"main": [
[{"node": "Filter AI Responses", "type": "main", "index": 0}]
]
},
"Filter AI Responses": {
"main": [
[{"node": "PostgreSQL Insert", "type": "main", "index": 0}],
[]
]
}
},
"active": False,
"settings": {},
"id": "1"
}
# JSON 파일로 저장
file_path = "/mnt/data/n8n_workflow_sample.json"
with open(file_path, "w") as f:
json.dump(workflow, f, indent=2)
file_path
Result
'/mnt/data/n8n_workflow_sample.json'
Make용 .blueprint 시나리오 샘플
pythonAlways show detailsCopyimport json
# Make용 시나리오 샘플 - Airtable → 반복 처리 → 필터 → Dropbox 업로드
make_blueprint = {
"metadata": {
"version": "1.0.0",
"name": "Airtable to Dropbox PDF Workflow"
},
"flow": [
{
"module": "airtable.listRecords",
"id": 1,
"parameters": {
"baseId": "appXXXXXXXXXXXXXX",
"tableId": "tblXXXXXXXXXXXXXX",
"maxRecords": 10
},
"name": "List Airtable Records",
"position": {"x": 100, "y": 300}
},
{
"module": "core.iterator",
"id": 2,
"parameters": {
"source": "{{1.records}}"
},
"name": "Iterator",
"position": {"x": 300, "y": 300}
},
{
"module": "core.filter",
"id": 3,
"parameters": {
"conditions": [
{
"left": "{{2.value.fields.Status}}",
"operator": "equals",
"right": "Ready"
}
]
},
"name": "Filter Status == Ready",
"position": {"x": 500, "y": 300}
},
{
"module": "pdfgenerator.generatePDF",
"id": 4,
"parameters": {
"template": "Name: {{2.value.fields.Name}}\nDetails: {{2.value.fields.Description}}",
"fileName": "{{2.value.fields.Name}}.pdf"
},
"name": "Generate PDF",
"position": {"x": 700, "y": 300}
},
{
"module": "dropbox.upload",
"id": 5,
"parameters": {
"path": "/AirtablePDFs/{{4.fileName}}",
"file": "{{4.pdf}}"
},
"name": "Upload to Dropbox",
"position": {"x": 900, "y": 300}
}
],
"connections": [
{"from": 1, "to": 2},
{"from": 2, "to": 3},
{"from": 3, "to": 4},
{"from": 4, "to": 5}
]
}
# JSON 파일로 저장
file_path = "/mnt/data/make_blueprint_sample.json"
with open(file_path, "w") as f:
json.dump(make_blueprint, f, indent=2)
file_path
Result
'/mnt/data/make_blueprint_sample.json'
Zapier 샘플 워크플로우 예시
📌 워크플로우 이름
Google Form → Slack 알림 + Gmail 전송 Zap
⚙️ 구성 단계
Trigger:
- App: Google Forms
- Event: New Response in Spreadsheet
- 계정 연결: Google 계정
- 스프레드시트 연결: “설문 응답 시트”
Action 1:
- App: Slack
- Event: Send Channel Message
- 채널:
#general - 메시지: cssCopyEdit
새로운 설문 응답이 도착했습니다: 이름: {{Name}} 이메일: {{Email}} 메시지: {{Message}}
Action 2:
- App: Gmail
- Event: Send Email
- 받는 사람: 관리자 이메일
- 제목:
[새 응답] {{Name}}님의 응답 - 본문: cssCopyEdit
이름: {{Name}} 이메일: {{Email}} 메시지 내용: {{Message}}
Shared Zap 생성 방법 안내
- https://zapier.com에 로그인
- 위 단계대로 Zap을 생성
- 완료 후, 좌측 메뉴에서 해당 Zap 클릭
- 우측 상단의 “Share” 버튼 클릭
- “Make this Zap Shareable” 활성화 후 생성된 링크 복사
예시 링크 형태:
https://zapier.com/shared/xxxxxxxxxxxxxxxxxx
n8n에 대한 자세한 설명
n8n은? 워크플로우 자동화 도구 (workflow automation tool)로서 다양한 API와 서비스를 연결해 자동화 파이프라인을 구축하기 위한 강력한 기능을 제공. 최근엔 LLM 기반 AI 에이전트와의 연동 작업에 널리 활용되며 인기가 높아지는 중
목차
- 1부. n8n 특징, 장점 및 단점, 적용 사례
- 2부. n8n 실무 활용 준비: 입문자용 무료강의
- 3부. n8n 참고 자료
1부. n8n 특징, 장점 및 단점, 적용 사례
n8n (n-eight-n): AI workflow automation
https://n8n.io
1. n8n의 주요 특징
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 오픈소스 | 완전한 오픈소스이며 자체 호스팅이 가능함 (MIT 라이선스) |
| 노코드 / 로우코드 | 드래그 앤 드롭 방식, 비주얼 UI |
| 워크플로우 자동화 | 다양한 SaaS, DB, 메신저, 이메일, 웹훅 등과 연동, 복잡한 자동화 구축 |
| LLM 연동 지원 | OpenAI, Hugging Face 등 LLM과의 통합 노드 (프롬프트, 결과 처리) |
| 조건 분기 및 에러 처리 | IF, SWITCH, TRY-CATCH 등 로직 구성 가능 |
| 타임기반 트리거 | 크론, 일정, 반복 등 트리거 조건 설정 가능 |
2. n8n의 장점
| 장점 | 설명 |
|---|---|
| 강력한 커넥터 지원 | 350개 이상 서비스(API)와 통합 가능 (Slack, Notion, Google, GitHub 등) |
| 자체 호스팅 가능 | 클라우드 보안 우려가 있는 기업 환경에서도 도입 가능 |
| AI와의 통합 용이 | OpenAI, LangChain, Vector DB 등과의 연동을 위한 노드 또는 HTTP 요청 사용 가능 |
| 유연한 로직 처리 | 조건 분기, 반복, 대기, 에러처리 등 정교한 흐름 제어 가능 |
| Webhook 수신 및 응답 | 외부 이벤트에 반응하는 에이전트 서버처럼 활용 가능 |
3. n8n의 단점
| 단점 | 설명 |
|---|---|
| 학습 곡선 | 초보자에게는 노드 구성이나 데이터 흐름 이해가 어렵게 느껴질 수 있음 |
| 대규모 협업에 제약 | 엔터프라이즈 수준의 협업 도구나 권한 관리 기능은 제한적 |
| 퍼포먼스 한계 | 복잡한 워크플로우를 대규모 처리할 때 성능 병목 발생 가능 |
| 실시간 처리 한계 | 실시간성이 중요한 업무에는 다른 백엔드 솔루션과 병행 필요 |
4. n8n 적용 사례 (AI 에이전트 중심)
OpenAI 연동 에이전트
- 트리거: 이메일 수신 / Webhook
- 작업: OpenAI GPT에 특정 요청 → 응답 생성 → Slack에 결과 전송
- 활용: 고객 질문 자동 응답, 요약 자동화
AI 문서 요약/분류 자동화
- 입력: Dropbox/Google Drive에 저장된 문서
- 작업: AI로 문서 요약 + 주제 태깅 → Notion 데이터베이스에 저장
LangChain + n8n 연동
- LangChain에서 구축한 AI Agent를 HTTP API로 만든 후, n8n에서 Webhook → Agent 호출 → 결과 처리
- 예: 고객 요청 → LangChain Agent 판단 → 이메일 전송/CRM 업데이트
AI 기반 마케팅 자동화
- 신규 제품 정보 → GPT 기반 문구 생성 → SNS 자동 업로드 (Twitter, LinkedIn 등) → 보고서 이메일 발송
5. n8n 권장 시나리오
n8n은 다음과 같은 상황에서 AI 기반 업무 프로세스를 자동화하려 할 때 특히 유용해요.
- 자체 호스팅이 필요한 보안에 민감한 조직
- 여러 SaaS 서비스 간의 반복 업무를 AI 기반으로 자동화하려는 경우
- AI 모델과의 통합 워크플로우가 필요한 스타트업 및 내부 시스템 구축시
2부. 실무 활용 준비: n8n 입문자 과정
- (AI 에이전트 기반) 자동화 개념정리
- 자동화를 위한 API와 Webhook 이해
- n8n 노드 활용
- n8n이 데이터를 처리하는 방식
- 코어 워크플로우 개념
- n8n에서 제공하는 유용한 노드들
- n8n 오류 처리
- n8n 디버깅
- n8n 노드 간 협업
n8n Docs
https://docs.n8n.io/
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