2025년 11월 21일 오후 2시(EST)에 게시됨
Chifundo는 MakeUseOf의 작가입니다. 그는 처음에는 은행업을 공부했지만 글쓰기에 대한 열정을 발견하고 2017년에 프리랜서 작가가 되었습니다. 그는 Upwork에서 수십 명의 고객을 위한 기사, 블로그, 에세이 및 웹 콘텐츠를 작성했으며 How-To Geek 및 Make Tech Easier와 같은 권위 있는 사이트에도 글을 썼습니다.
Chifundo는 글쓰기를 통해 다양한 주제를 배우고 탐구하며 이를 사람들에게 도움이 되는 매력적이고 이해하기 쉬운 콘텐츠로 바꿀 수 있다는 점을 좋아합니다.
그는 Windows 98부터 Windows 사용자로 주로 MakeUseOf에서 Windows 관련 글을 쓰고 있습니다. 그는 사람들이 집과 자신이 근무하는 조직에서 Windows 문제를 해결하도록 도왔습니다. 그는 사람들이 OS의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 다양한 Windows 기능을 이해하도록 돕는 것을 좋아합니다.
여가 시간에는 Chifundo는 비디오 게임을 디자인하고 코딩하는 것을 좋아합니다. 주로 2D 게임에 집중하고 있으며 인디 개발자를 꿈꾸고 있다. 그는 또한 개인 프로젝트에 사용하는 픽셀 및 벡터 아트 작업도 수행합니다.
나는 Gmail 받은 편지함을 여는 것을 두려워하곤 했습니다. 어떤 이메일이 유용하고 어떤 이메일이 유용하지 않은지 구분하기가 어려웠습니다. 광고, 판촉, 스팸 사이에 중요한 메시지가 묻혀 있어 탐색이 번거롭습니다. 하루 종일 손으로 청소한 후, 더 적은 노력으로 깨끗하게 유지할 수 있는 방법이 없을까 고민했습니다.
저는 여러 자동화 도구를 조사한 결과 궁극적으로 작업을 효율적으로 수행하는 무료 오픈 소스 도구를 선택했습니다. 코드 없이 작업 흐름을 자동화하는 도구인 n8n(n-eight-n으로 발음)이라고 합니다. 받은 편지함을 관리하는 자동화(워크플로)를 설정하여 받은 편지함을 항상 깨끗하고 정리된 상태로 유지할 수 있었습니다.
n8n
n8n은 앱, API 및 AI 모델을 시각적으로 연결하여 코드 유무에 관계없이 강력한 다단계 자동화를 구축할 수 있는 유연한 오픈 소스 워크플로 자동화 플랫폼입니다.
간단히 말해서 n8n
모든 시스템에서 작동하는 최고의 자동화 도구 중 하나
n8n은 노드 기반 시각적 빌더를 사용하여 워크플로를 구축할 수 있는 브라우저 기반 자동화 도구입니다. 자체 호스팅되므로 데이터를 완전히 제어하고 자체 서버에서 실행할 수 있습니다. 저는 앱(400개 이상의 통합 포함), 작업, AI를 쉽게 연결하여 생산성을 향상하는 워크플로를 생성할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스가 있다는 점을 좋아합니다.
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몇 가지 간단한 단계를 통해 피로 증상을 멈추고 생산성을 높일 수 있었습니다.
클라우드에서 n8n을 실행할 수 있다는 점은 언급할 가치가 있습니다. 그러나 이를 위해서는 구독 계획이 필요하지만 자체 호스팅 버전은 완전 무료입니다. 이 기사에서 이에 대해 다루겠습니다. 또한 자체 호스팅은 설정이 매우 쉽기 때문에 언급을 미루지 마십시오.
또한 n8n은 MIT나 Apache와 같은 전통적인 오픈 소스 라이선스를 사용하지 않는다는 점을 명심하세요. 지속 가능한 사용 라이센스(이전의 공정 코드 라이센스)를 사용하므로 코드 판매를 제외하고 코드로 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 상업적 목적으로 사용하려면 상업용 라이센스를 취득해야 합니다.
n8n 편집기 작동시키기
Docker와 n8n 이미지만 있으면 됩니다
여러 가지 방법으로 컴퓨터에서 n8n을 실행할 수 있지만 Docker가 사용하기 가장 쉬운 것으로 나타났습니다. Docker를 사용하면 휴대용 컨테이너에서 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 종속성이나 호환성 문제를 다루지 않고도 n8n을 쉽게 설정할 수 있습니다. 저는 Windows용 Docker Desktop을 사용하지만 macOS와 Linux에서도 사용할 수 있습니다.
Docker에서 이미지로 이동했습니다. 탭에서 n8n 이미지를 검색하여 가져왔습니다. 이를 실행하면 n8n 컨테이너가 생성되었습니다. http://localhost:5678을 입력하여 n8n 편집기에 액세스할 수 있었습니다. 내 브라우저에서요.
n8n을 처음 실행하는 경우 로그인 정보를 생성해야 합니다. 괜찮아요; 어딘가의 원격 서버로 전송되지 않습니다. 모든 데이터는 귀하의 컴퓨터에 로컬로 저장됩니다.
처음부터 워크플로를 구축할 필요가 없었습니다
즉시 시작하기
어떤 도구로든 사용자 정의 항목을 만들기 전에 작업 속도를 높이는 데 사용할 수 있는 템플릿이 있는지 확인하는 것을 좋아합니다. 다행히 공식 사이트에서 자동 이메일 라벨링을 위한 n8n 템플릿을 찾았습니다. Zapier 및 Power Automate 워크플로에 대한 경험이 있기 때문에 쉽게 구성할 수 있다고 확신했습니다. 그러나 사용자 정의 워크플로를 생성하려면 템플릿을 더 자세히 살펴보거나 리버스 엔지니어링해야 합니다. 하지만 그건 또 다른 날입니다.
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템플릿은 설정된 간격으로 새 이메일을 확인합니다. 그런 다음 AI(기본값은 OpenAI 모델)를 사용하여 보낸 사람, 제목, 본문, 키워드를 포함한 각 이메일의 내용을 분석하고 적절한 레이블을 할당합니다. Gmail은 라벨을 사용하여 이메일을 정리합니다. 일치하는 라벨을 찾지 못하면 해당 이메일에 대해 새 라벨을 만듭니다.
예를 들어 워크플로는 기존 Asana를 적용합니다. Asana에서 보낸 이메일이나 Asana 관련 정보가 포함된 이메일에 라벨을 붙입니다. 마케팅, 홍보, 소셜 또는 스팸 이메일인 경우 워크플로에서 받은편지함을 삭제합니다. 받은 편지함이 복잡해지지 않도록 라벨을 지정하고 적절한 라벨을 적용하세요.
템플릿 페이지에서 코드를 복사하여 텍스트 파일에 붙여넣고 .JSON으로 저장했습니다. 확장. 다음으로 워크플로를 생성하고 가져왔습니다. 각 노드가 무엇을 하는지 연구한 후 이를 사용할 준비가 되었습니다.
템플릿 설정에서 가장 어려운 부분
Google 자격 증명 가져오기
먼저 Gmail 트리거를 구성해야 했습니다. 새 이메일이 수신되면 자동화를 시작하는 노드입니다. Google 계정에 대한 자격 증명을 추가해야 했는데 쉽지 않았습니다. Google Cloud Console에 로그인하고 Gmail API를 활성화하고 OAuth 동의 화면을 구성하고 자격 증명을 생성했습니다.
그동안 실수도 많았지만 결국 해냈습니다. 그런 다음 클라이언트 ID를 복사했습니다. 및 클라이언트 비밀번호 그리고 이를 트리거에 붙여넣었습니다. 자격 증명이 체크아웃된 후 Gmail - 라벨 읽기와 같은 다른 모든 Gmail 노드 및 Gmail — 메시지 받기 , 자동으로 사용되었습니다.
AI 에이전트 설정
기본 OpenAI 모델이 작동하지 않았습니다
자격 증명을 추가해야 하는 다음 노드는 Open AI Chat Model1이었습니다. . Gmail 라벨링 에이전트를 위해 이메일을 분석하는 AI 모드입니다. .
OpenAI 웹사이트에 가서 API 키를 만들었습니다. 안타깝게도 AI 크레딧이 부족해서 작동하지 않았습니다. 분명히 OpenAI는 현재 새 계정에 무료 크레딧 제공을 중단했습니다(향후 변경될 수 있음). 더 많은 것을 얻으려면 최소 5달러를 지불해야 한다고 했습니다. 저는 그렇게 하지 않을 것이었습니다. 대신 하루에 수백 건의 요청을 무료로 수행할 수 있는 Gemini를 사용하기로 결정했습니다.
Open AI Chat Model1의 연결을 끊었습니다. Gmail 라벨링 에이전트 . 다음으로 Google Gemini 채팅 모델을 추가했습니다. 노드를 Gmail 라벨 지정 에이전트에 연결했습니다. 대신. 그 후 Google AI Studio로 가서 API 키를 생성하고 대신 사용했습니다.
잘 정리된 Gmail 계정 즐기기
모든 설정이 완료되면 흐름 실행을 클릭했습니다. 모든 것이 작동했는지 확인하십시오. 물론, 버터처럼 부드럽게 달렸습니다. 워크플로에서 처리하므로 더 이상 이메일을 수동으로 정리할 필요가 없습니다. 또한 내 요구 사항에 꼭 맞는 템플릿이 제공되므로 맞춤 템플릿을 만들 필요도 없었습니다. 이제 이 일을 더 빨리 했더라면 좋았을 텐데요.