에이전트 클래스 Chapter 8 - 데이터웨이브

#에이전트 #Agent #n8n #MCP #A2A #Supabase #Postgres #공공데이터 #GIS <div style=" box-sizing: border-box; width: 100%; max-width: 600px; margin: 0 auto; padding: 60px 45px; border-radius: 20px; text-align: center; color: #0f172a; position: relative; overflow: hidden; border: 1px solid #bae6fd; font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif; background: linear-gradient(180deg, #f0f9ff 0%, #ffffff 100%); background-color: #f0f9ff; ">  <div style="position: absolute; top: 0; left: 0; right: 0; bottom: 0; background-image: linear-gradient(rgba(14, 165, 233, 0.06) 1px, transparent 1px), linear-gradient(90deg, rgba(14, 165, 233, 0.06) 1px, transparent 1px); background-size: 24px 24px; pointer-events: none; z-index: 0;"></div>  <div style="position: relative; z-index: 1;">  <div style="margin-bottom: 24px;"> <span style="display: inline-block; padding: 6px 14px; background: #ffffff; border: 1px solid #bae6fd; border-radius: 100px; font-size: 12px; font-weight: 700; color: #0284c7;"> ● ✨ 서울시 실시간 데이터 연동 </span> </div>  <h1 style="margin: 0 0 20px 0; font-size: 42px; font-weight: 900; line-height: 1.15; letter-spacing: -0.03em; color: #0f172a;"> 우리 동네<br> <span style="color: #0284c7;">AI</span> <span style="color: #16a34a;">생활 비서</span> </h1>  <p style="margin: 0 0 18px 0; font-size: 17px; color: #64748b; font-weight: 500; line-height: 1.6;"> "이번 주말 홍대 축제 정보 알려줘"<br> "강남역 상권 매출 추이 어때?" </p>  <p style="margin: 0 0 28px 0; font-size: 14px; color: #94a3b8; line-height: 1.7;"> 따릉이 · 지하철 · 날씨 · 문화행사 통합 조회<br> 복잡한 검색 없이 대화하듯 물어보면 AI가 찾아줍니다 </p>  <div style="margin-bottom: 32px; padding: 24px 20px; background: rgba(255, 255, 255, 0.8); border-radius: 12px; border: 1px solid #bae6fd;"> <table style="width: 100%; border: none; border-collapse: collapse;"> <tr> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px;">🚲</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">따릉이</div></td> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px;">🚇</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">지하철</div></td> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px;">🌤️</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">날씨</div></td> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px;">🅿️</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">주차장</div></td> </tr> <tr> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; border: none;"><div style="font-size: 24px;">🎉</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">문화행사</div></td> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; border: none;"><div style="font-size: 24px;">💳</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">상권분석</div></td> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; border: none;"><div style="font-size: 24px;">👥</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">인구혼잡</div></td> <td style="text-align: center; padding: 12px 8px; border: none;"><div style="font-size: 24px;">⚡</div><div style="font-size: 11px; font-weight: 700; color: #475569; margin-top: 6px;">전기차</div></td> </tr> </table> </div>  <div style="margin-bottom: 32px; text-align: left;"> <div style="font-size: 14px; font-weight: 700; color: #0f172a; margin-bottom: 12px; text-align: center;">💬 이렇게 물어보세요</div> <div style="padding: 12px 16px; background: white; border-radius: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 13px; color: #475569; margin-bottom: 10px;"> <span style="color: #0284c7;">☕</span> "성수동 카페거리 요즘 매출 어때?" </div> <div style="padding: 12px 16px; background: #f0f9ff; border-radius: 10px; border: 1px solid #bae6fd; font-size: 13px; color: #0369a1;"> <span style="color: #0284c7;">🤖</span> 20대 여성 소비 비율 <strong>42%</strong>, 매출 <strong>15% 증가</strong>했습니다. </div> </div>  <div style="margin-bottom: 28px; text-align: center;"> <a href="https://daniel8824.app.n8n.cloud/webhook/seoul-udt" target="_blank" style="display: inline-block; padding: 14px 32px; background: #0284c7; color: white; text-decoration: none; border-radius: 10px; font-size: 15px; font-weight: 700;"> 🚀 내 주변 정보 확인하기 </a> </div>  <div style="padding-top: 24px; border-top: 1px solid #e2e8f0;"> <table style="width: 100%; border: none; border-collapse: collapse;"> <tr> <td style="text-align: center; padding: 10px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px; font-weight: 800; color: #0f172a;">120+</div><div style="font-size: 11px; color: #64748b; margin-top: 4px;">주요 지역</div></td> <td style="text-align: center; padding: 10px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px; font-weight: 800; color: #0f172a;">0.5s</div><div style="font-size: 11px; color: #64748b; margin-top: 4px;">응답 속도</div></td> <td style="text-align: center; padding: 10px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px; font-weight: 800; color: #22c55e;">Live</div><div style="font-size: 11px; color: #64748b; margin-top: 4px;">실시간 연동</div></td> <td style="text-align: center; padding: 10px; width: 25%; border: none;"><div style="font-size: 24px; font-weight: 800; color: #0f172a;">24/7</div><div style="font-size: 11px; color: #64748b; margin-top: 4px;">상시 대기</div></td> </tr> </table> </div> </div> </div> ![[Pasted image 20251217194123.png]] ## Step 1: 트리거 세팅 ### 1-1. Schedule Trigger - 노드 기능 - On a schedule - 노드 이름 - Schedule Trigger - 노드 설정 - Trigger Rules - Trigger Interval - Minutes - Minutes Between Triggers - 10 ## Step 2: API 발급 ### 2-1. 서울시 공공자전거 실시간 대여정보 - [크롬 웹 스토어](https://chromewebstore.google.com) - [JSON-handle](https://chromewebstore.google.com/detail/json-handle/iahnhfdhidomcpggpaimmmahffihkfnj?hl=ko&utm_source=ext_sidebar) - 크롬에 추가 - 확장 프로그램 추가 - [서울 열린데이터 광장](https://data.seoul.go.kr) - 서울시 통합 회원가입 - 로그인 - [서울시 공공자전거 실시간 대여정보](https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15493/A/1/datasetView.do) - Open API - 인증키 신청 - 서비스(사용) 환경 - 웹 사이트 개발 - 사용URL - `https://www.naver.com` - 관리용 대표 이메일 - 본인 이메일 - 활용용도 - 데이터 분석 - 내용 - 데이터 분석 - 인증키 발급 알림 - 인증키 안내 - 인증키 목록 - 인증키 복사 - 샘플 URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/(인증키)/json/bikeList/1/5/` ### 2-2. 서울시 공공자전거 대여소 정보 - [서울시 공공자전거 대여소 정보](https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-13252/F/1/datasetView.do) - Open API - 인증키 신청 - 샘플 URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/(인증키)/json/tbCycleStationInfo/1/5/` ### 2-3. 서울시 역사 마스터 정보 - [서울시 역사 마스터 정보](https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-21232/S/1/datasetView.do) - Open API - 인증키 신청 - 샘플 URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/subwayStationMaster/1/5/` ### 2-4. 서울시 실시간 도시 데이터 - [서울시 실시간 도시 데이터](https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-21285/F/1/datasetView.do) - Open API - 인증키 신청 - 샘플 URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/citydata/1/5/광화문·덕수궁` - CSV 명세서 - [구글 시트](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lGLqPAYzJ_VG4JdS5FOLNARXo6jJG8BsQfxHXvzS4Z4/edit?usp=sharing) 클릭 - 사본 만들기 ### 2-5. API Fields - 노드 기능 - Edit Fields (Set) - 노드 이름 - Edit Fields - 노드 설정 - Mode - Manual Mapping - Fields to Set - `API KEY` - String - `7370516a74693634393954584a416d` - Include Other Input Fields - 🔴비활성화 - Options - Add Option - Ignore Type Conversion Errors - 🟢활성화 ## Step 3: 데이터 수집 ### 3-1. Bycicle API (1-1000) - 노드 기능 - HTTP Request - 노드 이름 - Bycicle API (1-1000) - 노드 설정` - Method - GET - URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/{{ $json['API KEY'] }}/json/bikeList/1/1000` - Authentication - None - Send Query Parameters - 🔴비활성화 - Send Headers - 🔴비활성화 - Send Body - 🔴비활성화 ### 3-2. Bycicle API (1001-2000) - 노드 기능 - HTTP Request - 노드 이름 - Bycicle API (1001-2000) - 노드 설정` - Method - GET - URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/{{ $json['API KEY'] }}/json/bikeList/1001/2000` - Authentication - None - Send Query Parameters - 🔴비활성화 - Send Headers - 🔴비활성화 - Send Body - 🔴비활성화 ### 3-3. Bycicle API (2001-3000) - 노드 기능 - HTTP Request - 노드 이름 - Bycicle API (2001-3000) - 노드 설정` - Method - GET - URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/{{ $json['API KEY'] }}/json/bikeList/2001/3000` - Authentication - None - Send Query Parameters - 🔴비활성화 - Send Headers - 🔴비활성화 - Send Body - 🔴비활성화 ### 3-4. Merge - 노드 기능 - [[Merge]] - 노드 이름 - Merge - 노드 설정 - Mode - Append - Number of Inputs - 3 - Input 1 - Bycicle API (1-1000) ▶️ Merge - Input 2 - Bycicle API (1001-2000) ▶️ Merge - Input 3 - Bycicle API (2001-3000) ▶️ Merge ### 3-5. Split Out - 노드 기능 - Split Out - 노드 이름 - Split Out - 노드 설정 - Field To Split Out - `rentBikeStatus.row` - Include - No Other Fields ## Step 4: 데이터 저장 ### 4-1. Convert to File - 노드 기능 - Convert to File - Convert to CSV - 노드 이름 - Convert to CSV - 노드 설정 - Operation - Convert to CSV - Put Output File in Field - data - Options - Add option - File Name - bicycle.csv ### 4-2. Supabase 프로젝트 생성 - [Supabase](https://supabase.com) 접속 - Sign In - Sign In Now - Create a new organization - Name - 본인 이름 - Type - Personal - Plan - Free - $0/month - Create organization🖱️ - Create a new project - Project name - n8n-data-project - Database password - 본인 비밀번호 - Region - Northeast Asia (Seoul) - Create new project🖱️ ### 4-3. Supabase 실시간 대여정보 테이블 - 왼쪽 사이드바 - SQL Editor - ⬇️⬇️⬇️ 아래 쿼리 실행 > [!important] 서울시 공공자전거 실시간 대여정보 테이블 생성 > ```sql > -- 기본 테이블 생성 > CREATE TABLE bicycle_seoul ( > stationId text NOT NULL, > stationName text NOT NULL, > rackTotCnt int8 NOT NULL, > parkingBikeTotCnt int8 NOT NULL, > shared int8 NOT NULL, > stationLatitude float8 NOT NULL, > stationLongitude float8 NOT NULL, > PRIMARY KEY (stationId) > ); > > -- 인덱스 생성 (검색 성능 향상) > CREATE INDEX idx_stations_name ON bicycle_seoul(stationName); > CREATE INDEX idx_stations_location ON bicycle_seoul(stationLatitude, stationLongitude); > ``` ### 4-4. Bycicle Seoul - 노드 기능 - Postgres - Insert or update rows in a table - 노드 이름 - Bicycle Seoul - 계정 연결 - Credential to connect with - Create new credential - Connect - Method - Session pooler - View parameters - 계정 이름 - Postgres Bicycle - Host - aws-1-ap-northeast-2.pooler.supabase.com - Database - postgres - User - 사용자 엔드포인트 - Password - 사용자 패스워드 - Port - 5432 - 노드 설정 - Operation - Insert or Update - Schema - public - Table - bicycle_seoul - Mapping Columns to match on - stationId - Values to Send - stationid (using to match) - `{{ $('Split Out').item.json.stationId }}` - stationname - `{{ $json.stationName }}` - racktotcnt - `{{ $json.rackTotCnt }}` - parkingbiketotcnt - `{{ $json.parkingBikeTotCnt }}` - shared - `{{ $json.shared }}` - stationlatitude - `{{ $json.stationLatitude }}` - stationlongitude - `{{ $json.stationLongitude }}` ### 4-5. 그 외 데이터 수집 및 저장 - 서울시 공공자전거 대여소 정보 - 데이터 수집 및 저장 - 서울시 역사 마스터 정보 - 데이터 수집 및 저장 - 서울시 실시간 도시 데이터 - 데이터 실시간 수집 및 저장 불가 - n8n 워크플로우 - [[서울시 공공자전거 대여소 및 지하철 JSON 스크립트]] 복사 및 붙여넣기 ### 4-6. Supabase 대여소 정보 테이블 - 왼쪽 사이드바 - SQL Editor - ⬇️⬇️⬇️ 아래 쿼리 실행 > [!quote] 서울시 공공자전거 대여소 정보 테이블 생성 > ```sql > -- 정거장 마스터 데이터 테이블 생성 > CREATE TABLE bicycle_station ( > rent_id text NOT NULL PRIMARY KEY, > sta_loc text NOT NULL, > rent_no text NOT NULL, > rent_nm text NOT NULL, > rent_id_nm text NOT NULL, > hold_num int8 NOT NULL, > sta_add1 text NOT NULL, > sta_add2 text, > sta_lat float8 NOT NULL, > sta_long float8 NOT NULL, > start_index int8, > end_index int8, > rnum int8 > ); > > -- 인덱스 생성 (검색 성능 향상) > CREATE INDEX idx_bicycle_station_loc ON bicycle_station(sta_loc); > CREATE INDEX idx_bicycle_station_name ON bicycle_station(rent_nm); > CREATE INDEX idx_bicycle_station_location ON bicycle_station(sta_lat, sta_long); > CREATE INDEX idx_bicycle_station_rent_no ON bicycle_station(rent_no); > > -- 코멘트 추가 (문서화) > COMMENT ON TABLE bicycle_station IS '서울시 공공자전거 정거장 마스터 데이터'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.rent_id IS '정거장 고유 ID (예: ST-10)'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.sta_loc IS '위치 구 (예: 마포구)'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.rent_no IS '대여소 번호 (예: 00108)'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.rent_nm IS '대여소 이름 (예: 서교동 사거리)'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.rent_id_nm IS '대여소 전체 이름'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.hold_num IS '거치대 총 개수'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.sta_add1 IS '주소1 (도로명 주소)'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.sta_add2 IS '주소2 (상세 주소)'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.sta_lat IS '위도'; > COMMENT ON COLUMN bicycle_station.sta_long IS '경도'; > ``` ### 4-7. Bicycle Station - 노드 기능 - Supabase - Create a row - 노드 이름 - Bicycle Station - 계정 연결 - Credential to connect with - Create new credential - 계정 이름 - Supabase Bicycle - Host - [Supabase](https://supabase.com) - Project Settings - Data API - URL - Service Role Secret - [Supabase](https://supabase.com) - Project Settings - API Keys - Secret keys - 노드 설정 - Resource - Row - Operation - Create - Table Name or ID - bicycle_station - Data to Send - Define Below for Each Column - Fields to Send - rent_id (string) - `{{ $json.RENT_ID }}` - sta_loc (string) - `{{ $json.STA_LOC }}` - rent_no (string) - `{{ $json.RENT_NO }}` - rent_nm (string) - `{{ $json.RENT_NM }}` - rent_id_nim (string) - `{{ $json.RENT_ID_NM }}` - hold_num (integer) - `{{ $json.HOLD_NUM && $json.HOLD_NUM !== '' ? parseInt($json.HOLD_NUM) : 0 }}` - sta_add1 (string) - `{{ $json.STA_ADD1 }}` - sta_add2 (string) - `{{ $json.STA_ADD2 }}` - sta_lat (number) - `{{ parseFloat($json.STA_LAT) }}` - sta_long (number) - `{{ parseFloat($json.STA_LONG) }}` - start_index (integer) - `{{ parseInt($json.START_INDEX) }}` - end_index (integer) - `{{ parseInt($json.END_INDEX) }}` - rnum (integer) - `{{ parseInt($json.RNUM) }}` - 노드 세팅 - 데이터 저장 후 Deactivated ### 4-8. Supabase 관계형 테이블 - 왼쪽 사이드바 - SQL Editor - ⬇️⬇️⬇️ 아래 쿼리 실행 > [!example] 누락된 대여소 정보 자동 추가 > ```sql > -- 모든 누락된 정거장 자동 추가 > INSERT INTO bicycle_station ( > rent_id, sta_loc, rent_no, rent_nm, rent_id_nm, > hold_num, sta_add1, sta_lat, sta_long > ) > SELECT DISTINCT ON (stationid) > stationid, > '미등록', -- sta_loc (기본값) > '99999', -- rent_no (임시 번호) > stationname, > stationname, -- rent_id_nm (이름 복사) > racktotcnt, > '주소 미등록', -- sta_add1 (기본값) > stationlatitude, > stationlongitude > FROM bicycle_seoul > WHERE stationid IN ( > 'ST-3411', 'ST-3412', 'ST-3413', 'ST-3414', 'ST-3415', > 'ST-3416', 'ST-3417', 'ST-3418', 'ST-3419', 'ST-3420', > 'ST-3421', 'ST-3422', 'ST-3423', 'ST-3424' > ); > ``` > [!warning] 외래키(Foreign Key) 연결 설정 > ```sql > -- bicycle_seoul → bicycle_station 외래키 추가 > ALTER TABLE bicycle_seoul > ADD CONSTRAINT fk_bicycle_seoul_station > FOREIGN KEY (stationid) > REFERENCES bicycle_station(rent_id) > ON DELETE RESTRICT > ON UPDATE CASCADE; > ``` ### 4-9. Supabase 역사 마스터 테이블 - 왼쪽 사이드바 - SQL Editor - ⬇️⬇️⬇️ 아래 쿼리 실행 > [!success] 서울시 역사 마스터 정보 테이블 생성 > ```sql > -- 지하철역 마스터 데이터 테이블 생성 > CREATE TABLE subway_station ( > station_id text NOT NULL PRIMARY KEY, > station_nm text NOT NULL, > line_nm text NOT NULL, > station_lat float8 NOT NULL, > station_long float8 NOT NULL > ); > > -- 인덱스 생성 (검색 성능 향상) > CREATE INDEX idx_subway_station_name ON subway_station(station_nm); > CREATE INDEX idx_subway_station_line ON subway_station(line_nm); > CREATE INDEX idx_subway_station_location ON subway_station(station_lat, station_long); > > -- 코멘트 추가 (문서화) > COMMENT ON TABLE subway_station IS '서울 지하철역 마스터 데이터'; > COMMENT ON COLUMN subway_station.station_id IS '역 고유 ID (예: 0150)'; > COMMENT ON COLUMN subway_station.station_nm IS '역 이름 (예: 서울역)'; > COMMENT ON COLUMN subway_station.line_nm IS '호선명 (예: 1호선)'; > COMMENT ON COLUMN subway_station.station_lat IS '위도 (LAT)'; > COMMENT ON COLUMN subway_station.station_long IS '경도 (LOT)'; > ``` ### 4-10. Subway Station - 노드 기능 - Supabase - Create a row - 노드 이름 - Bicycle Station - 계정 연결 - Supabase Bicycle - 노드 설정 - Resource - Row - Operation - Create - Table Name or ID - subway_station - Data to Send - Define Below for Each Column - Fields to Send - station_id (string) - `{{ $json.BLDN_ID }}` - station_nm (string) - `{{ $json.BLDN_NM }}` - line_nm (string) - `{{ $json.ROUTE }}` - station_lat (number) - `{{ parseFloat($json.LAT) }}` - station_long (number) - `{{ parseFloat($json.LOT) }}` - 노드 세팅 - 데이터 저장 후 Deactivated ### 4-11. PostGIS 활성화 - 왼쪽 사이드바 - SQL Editor - ⬇️⬇️⬇️ 아래 쿼리 실행 > [!note] PostGIS 확장기능 활성화 (공간 데이터 처리) > ```sql > -- PostGIS 활성화 > CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis; > > -- 설치 확인 (버전 조회) > SELECT PostGIS_Version(); > ``` > [!danger] 자전거 정거장 공간 데이터 변환 및 인덱싱 > ```sql > -- 1. geometry 컬럼 추가 (이미 있으면 스킵) > DO $ > BEGIN > IF NOT EXISTS ( > SELECT 1 > FROM information_schema.columns > WHERE table_name = 'bicycle_station' > AND column_name = 'location' > ) THEN > ALTER TABLE bicycle_station > ADD COLUMN location geography(Point, 4326); > END IF; > END $; > > -- 2. 기존 위도/경도로 geometry 생성 > -- 주의: ST_MakePoint는 (경도, 위도) 순서입니다. (X, Y) > UPDATE bicycle_station > SET location = ST_SetSRID( > ST_MakePoint(sta_long, sta_lat), > 4326 > )::geography > WHERE location IS NULL; -- location이 비어있는 행만 업데이트 > > -- 3. 인덱스 생성 (공간 검색 성능 최적화) > CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_bicycle_station_location > ON bicycle_station USING GIST(location); > > -- 4. NOT NULL 제약 추가 (선택사항) > DO $ > BEGIN > ALTER TABLE bicycle_station > ALTER COLUMN location SET NOT NULL; > EXCEPTION > WHEN others THEN > RAISE NOTICE 'NOT NULL constraint already exists or failed'; > END $; > ``` > [!important] 지하철역 공간 데이터 변환 및 인덱싱 > ```sql > -- 1. geometry 컬럼 추가 > DO $ > BEGIN > IF NOT EXISTS ( > SELECT 1 > FROM information_schema.columns > WHERE table_name = 'subway_station' > AND column_name = 'location' > ) THEN > ALTER TABLE subway_station > ADD COLUMN location geography(Point, 4326); > END IF; > END $; > > -- 2. 기존 위도/경도로 geometry 생성 (올바른 컬럼명 확인) > UPDATE subway_station > SET location = ST_SetSRID( > ST_MakePoint(station_long, station_lat), > 4326 > )::geography > WHERE location IS NULL; > > -- 3. 인덱스 생성 > CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_subway_station_location > ON subway_station USING GIST(location); > > -- 4. NOT NULL 제약 추가 > DO $ > BEGIN > ALTER TABLE subway_station > ALTER COLUMN location SET NOT NULL; > EXCEPTION > WHEN others THEN > RAISE NOTICE 'NOT NULL constraint already exists or failed'; > END $; > ``` ## Step 5: MCP 서버 세팅 ### 5-1. Seoul City MCP Server - 워크플로우 - 🟢활성화 - 노드 기능 - MCP Server Trigger - 노드 이름 - Seoul City MCP Server - 노드 설정 - MCP URL - Production URL - Authentication - Bearer Auth - Credential for Bearer Auth - Create new credential - 계정 이름 - n8n Bearer account - Bearer Token - [UUID](https://www.uuidgenerator.net/) 복사 및 저장 - Allowed HTTP Request Domains - All - Path - seoul-city ### 5-2. Get City Location - 툴 설정 - Google Sheets Tool - 노드 이름 - Get City Location - 계정 연결 - n8n 클라우드 - 구글 계정 연동 - 별도 호스팅 - [[n8n과 Google 계정 연동하기]] - 노드 설정 - CSV 명세서 - [구글 시트](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lGLqPAYzJ_VG4JdS5FOLNARXo6jJG8BsQfxHXvzS4Z4/edit?usp=sharing) 클릭 - 사본 만들기 - Tool Description - Set Automatically - Resource - Sheet Within Document - Operation - Get Row(s) - Document - From list - 서울시 주요 120 장소 목록 - Sheet - From list - 시트1 - Filters - Add Filter - Column - AREA_NM - Value - `🌟Let the model define this parameter` - Add a description - ⬇️⬇️⬇️ 아래 내용 입력 > [!quote] 서울시 주요 120개 장소 Description > ```markdown > 시스템 역할 > 사용자의 자연어 입력(예: "광화문", "강남", "홍대")을 분석하여, > 서울시 실시간 도시데이터(Seoul City Data)가 제공하는 > 120개 주요 장소(POI) 목록 중 가장 적합한 표준 지역명(AREA_NM)을 매칭합니다. > > 매칭 예시 (User Input -> AI Output) > - "광화문 가고 싶어" -> "광화문·덕수궁" > - "강남역 근처 사람 많아?" -> "강남역" > - "홍대 약속 있어" -> "홍대입구역(2호선)" > - "성수동 카페 갈래" -> "성수카페거리" > > 관리 대상 장소 카테고리 (총 120개 POI) > 1. 관광특구 (7곳) > - 강남 MICE, 동대문, 명동, 이태원, 잠실, 종로·청계, 홍대 관광특구 > > 2. 주요 지하철역 > - 강남역, 홍대입구역(2호선), 잠실역, 신촌·이대역, 서울역, > - 고속터미널역, 교대역, 건대입구역, 구로디지털단지역 등 > > 3. 발달상권 > - 가로수길, 성수카페거리, 압구정로데오, 연남동, 용리단길, > - 익선동, 북촌한옥마을, 해방촌 등 > > 4. 공원 > - 뚝섬한강공원, 망원한강공원, 반포한강공원, 여의도한강공원, > - 잠실한강공원, 남산공원, 서울숲공원, 올림픽공원 등 > ``` ### 5-3. Get City Data - 툴 설정 - HTTP Request Tool - 노드 이름 - Get City Data - 노드 설정 - Description - ⬇️⬇️⬇️ 아래 내용 입력` - Method - GET - URL - `http://openapi.seoul.go.kr:8088/5a45416d4b693634373754567a5465/json/citydata/1/5/{{ encodeURIComponent($fromAI('area_name', '지역명 (예: 강남역, 홍대입구역(2호선), 광화문·덕수궁)', 'string')) }}` - Authentication - None - Send Query Parameters - 🔴비활성화 - Send Headers - 🔴비활성화 - Send Body - 🔴비활성화 - Optimize Response - 🔴비활성화 > [!example] 서울시 실시간 도시데이터 API Description > ```text > 서울시 실시간 도시데이터 API - 특정 지역의 통합 실시간 정보 조회 > > 【API 개요】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 사용자가 입력한 장소명을 기반으로 120개 POI 중 매칭된 지역의 실시간 데이터를 제공합니다. > > 【1. 공통 응답 필드】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > - list_total_count: 총 데이터 건수 > - RESULT.CODE: 요청결과 코드 > - RESULT.MESSAGE: 요청결과 메시지 > - AREA_NM: 핫스팟 장소명 > - AREA_CD: 핫스팟 코드명 > > 【2. 실시간 인구 현황 (LIVE_PPLTN_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 혼잡도 관련: > - AREA_CONGEST_LVL: 장소 혼잡도 지표 (여유/보통/약간붐빔/붐빔) > - AREA_CONGEST_MSG: 장소 혼잡도 메시지 > - AREA_PPLTN_MIN/MAX: 실시간 인구 지표 최소/최대값 > > 성별/연령별 비율: > - MALE_PPLTN_RATE: 남성 인구 비율 > - FEMALE_PPLTN_RATE: 여성 인구 비율 > - PPLTN_RATE_0: 0~10세 비율 > - PPLTN_RATE_10~70: 10대~70대 비율 > > 거주지 구분: > - RESNT_PPLTN_RATE: 상주 인구 비율 > - NON_RESNT_PPLTN_RATE: 비상주 인구 비율 > - PPLTN_TIME: 데이터 업데이트 시간 > - REPLACE_YN: 대체 데이터 여부 > > 예측 데이터: > - FCST_YN: 예측값 제공 여부 > - FCST_PPLTN: 인구 예측값 > - FCST_TIME: 인구 예측시점 > - FCST_CONGEST_LVL: 예측 혼잡도 > - FCST_PPLTN_MIN/MAX: 예측 인구 최소/최대값 > > 【3. 도로 소통 현황 (ROAD_TRAFFIC_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 전체 도로 소통: > - ROAD_TRAFFIC_SPD: 전체 도로 소통 평균 속도 > - ROAD_TRAFFIC_IDX: 전체 도로 소통 평균 현황 > - ROAD_TRAFFIC_TIME: 데이터 업데이트 시간 > - ROAD_MSG: 전체 도로 소통 메시지 > > 개별 도로 구간: > - LINK_ID: 도로구간 LINK ID > - ROAD_NM: 도로명 > - START_ND_CD/NM/XY: 시작 노드 코드/명/좌표 > - END_ND_CD/NM/XY: 종료 노드 코드/명/좌표 > - DIST: 도로구간 길이 > - SPD: 도로구간 평균 속도 > - IDX: 도로구간 소통 지표 > - XYLIST: 링크 아이디 좌표(보간점) > > 【4. 주차장 현황 (PRK_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 기본 정보: > - PRK_NM: 주차장명 > - PRK_CD: 주차장 코드 > - PRK_TYPE: 주차장 구분 > - CPCTY: 주차장 수용 가능 면수 > - CUR_PRK_CNT: 주차 가능 면수 > - CUR_PRK_TIME: 데이터 업데이트 시간 > - CUR_PRK_YN: 실시간 주차 현황 제공 여부 > > 요금 정보: > - PAY_YN: 유무료 여부 > - RATES: 기본 주차 요금 > - TIME_RATES: 기본 주차 단위 시간 > - ADD_RATES: 추가 주차 단위 요금 > - ADD_TIME_RATES: 추가 주차 단위 시간 > > 위치 정보: > - ROAD_ADDR: 도로명 주소 > - ADDRESS: 지번 주소 > - LAT: 위도 > - LNG: 경도 > > 【5. 지하철 실시간 도착 현황 (SUB_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 역 정보: > - SUB_STN_NM: 지하철역명 > - SUB_STN_LINE: 지하철역 호선 > - SUB_STN_RADDR: 도로명 주소 > - SUB_STN_JIBUN: 지번 주소 > - SUB_STN_X/Y: 좌표 (경도/위도) > - SUB_NT_STN: 다음역 코드 > - SUB_BF_STN: 이전역 코드 > > 열차 도착 정보: > - SUB_ROUTE_NM: 지하철 노선명 > - SUB_LINE: 지하철 호선 > - SUB_ORD: 도착 예정 열차 순번 > - SUB_DIR: 지하철 방향 > - SUB_TERMINAL: 종착역 > - SUB_ARVTIME: 열차 도착 시간 > - SUB_ARMG1/2: 열차 도착 메시지 > - SUB_ARVINFO: 열차 도착 코드 정보 > > 교통약자 시설: > - SUB_FACINFO: 교통약자 이용시설 현황 > - ELVTR_NM: 승강기명 > - OPR_SEC: 운행 구간 > - INSTL_PSTN: 설치 위치 > - USE_YN: 운행 상태 > - ELVTR_SE: 승강기 구분 > > 실시간 승하차 인원: > - LIVE_SUB_PPLTN: 실시간 지하철 승하차 인원 > - SUB_ACML_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 누적 승차 인원 > - SUB_ACML_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 누적 하차 인원 > - SUB_30WTHN_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 30분 이내 승차 > - SUB_30WTHN_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 30분 이내 하차 > - SUB_10WTHN_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 10분 이내 승차 > - SUB_10WTHN_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 10분 이내 하차 > - SUB_5WTHN_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 5분 이내 승차 > - SUB_5WTHN_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 5분 이내 하차 > - SUB_STN_CNT: 장소 내 지하철역 개수 > - SUB_STN_TIME: 기준 년월 > > 【6. 버스정류소 현황 (BUS_STN_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 정류소 정보: > - BUS_RESULT_MSG: 버스 데이터 호출 메시지 > - BUS_STN_ID: 정류소 ID > - BUS_ARS_ID: 정류소 고유번호 > - BUS_STN_NM: 정류소명 > - BUS_STN_X/Y: 좌표 (경도/위도) > > 노선 정보: > - RTE_STN_NM: 노선 조회 기준 정류장명 > - RTE_NM: 노선명 > - RTE_ID: 노선 ID > - RTE_SECT: 노선 구간 > - RTE_CONGEST: 노선 혼잡도 > - RTE_ARRV_TM: 노선 예상 도착 시간 > - RTE_ARRV_STN: 노선 최근 도착 정류장 > > 실시간 승하차 인원: > - LIVE_BUS_PPLTN: 실시간 버스 승하차 인원 > - BUS_ACML_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 누적 승차 인원 > - BUS_ACML_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 누적 하차 인원 > - BUS_30WTHN_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 30분 이내 승차 > - BUS_30WTHN_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 30분 이내 하차 > - BUS_10WTHN_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 10분 이내 승차 > - BUS_10WTHN_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 10분 이내 하차 > - BUS_5WTHN_GTON_PPLTN_MIN/MAX: 5분 이내 승차 > - BUS_5WTHN_GTOFF_PPLTN_MIN/MAX: 5분 이내 하차 > - BUS_STN_CNT: 장소 내 버스정류장 개수 > - BUS_STN_TIME: 기준 년월 > > 【7. 사고통제 현황 (ACDNT_CNTRL_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > - ACDNT_OCCR_DT: 사고 발생 일시 > - EXP_CLR_DT: 통제 종료 예정 일시 > - ACDNT_TYPE: 사고 발생 유형 > - ACDNT_DTYPE: 사고 발생 세부 유형 > - ACDNT_INFO: 사고 통제 내용 > - ACDNT_X/Y: 사고 통제 지점 좌표 > - ACDNT_TIME: 데이터 업데이트 시간 > > 【8. 전기차충전소 현황 (CHARGER_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 충전소 정보: > - STAT_NM: 전기차 충전소명 > - STAT_ID: 전기차 충전소 ID > - STAT_ADDR: 전기차 충전소 주소 > - STAT_X/Y: 좌표 (경도/위도) > - STAT_USETIME: 운영 시간 > - STAT_PARKPAY: 주차료 유무료 여부 > - STAT_LIMITYN: 이용자 제한 > - STAT_LIMITDETAIL: 이용 제한 사유 > - STAT_KINDDETAIL: 상세 유형 > > 충전기 정보: > - CHARGER_ID: 충전기 ID > - CHARGER_TYPE: 충전기 타입 > - CHARGER_STAT: 충전기 상태 > - STATUPDDT: 상태 갱신 일시 > - LASTTSDT: 마지막 충전 시작 일시 > - LASTTEDT: 마지막 충전 종료 일시 > - NOWTSDT: 충전중 시작 일시 > - OUTPUT: 충전 용량 > - METHOD: 충전 방식 > > 【9. 따릉이 현황 (SBIKE_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > - SBIKE_SPOT_NM: 따릉이 대여소명 > - SBIKE_SPOT_ID: 따릉이 대여소 ID > - SBIKE_SHARED: 따릉이 거치율 (%) > - SBIKE_PARKING_CNT: 따릉이 주차 건수 (현재 자전거 수) > - SBIKE_RACK_CNT: 따릉이 거치대 개수 (총 거치대) > - SBIKE_X: 따릉이 대여소 X 좌표 (경도) > - SBIKE_Y: 따릉이 대여소 Y 좌표 (위도) > > 【10. 날씨 현황 (WEATHER_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 기본 기상: > - TEMP: 기온 > - SENSIBLE_TEMP: 체감 온도 > - MAX_TEMP: 일 최고 온도 > - MIN_TEMP: 일 최저 온도 > - HUMIDITY: 습도 > - WIND_DIRCT: 풍향 > - WIND_SPD: 풍속 > - PRECIPITATION: 강수량 > - PRECPT_TYPE: 강수 형태 > - PCP_MSG: 강수 관련 메시지 > - SUNRISE: 일출 시각 > - SUNSET: 일몰 시각 > > 자외선/대기질: > - UV_INDEX_LVL: 자외선 지수 단계 > - UV_INDEX: 자외선 지수 > - UV_MSG: 자외선 메시지 > - PM25_INDEX: 초미세먼지 지표 > - PM25: 초미세먼지 농도 > - PM10_INDEX: 미세먼지 지표 > - PM10: 미세먼지 농도 > - AIR_IDX: 통합 대기 환경 등급 > - AIR_IDX_MVL: 통합 대기 환경 지수 > - AIR_IDX_MAIN: 통합 대기 환경 지수 결정 물질 > - AIR_MSG: 통합 대기 환경 등급별 메시지 > - WEATHER_TIME: 데이터 업데이트 시간 > > 기상특보: > - NEWS_LIST: 기상 관련 특보 > - WARN_VAL: 기상 특보 종류 > - WARN_STRESS: 기상 특보 강도 > - ANNOUNCE_TIME: 기상 특보 발효 시각 > - COMMAND: 기상 특보 발표 코드 > - CANCEL_YN: 기상 특보 취소 구분 > - WARN_MSG: 기상 특보별 행동 강령 > > 24시간 예보: > - FCST24HOURS: 24시간 예보 > - FCST_DT: 예보 시간 > - RAIN_CHANCE: 강수 확률 > - SKY_STTS: 하늘 상태 > > 【11. 문화행사 현황 (CULTURALEVENTINFO)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > - EVENT_NM: 문화행사명 > - EVENT_PERIOD: 문화행사 기간 > - EVENT_PLACE: 문화행사 장소 > - EVENT_X/Y: 좌표 (경도/위도) > - PAY_YN: 유무료 여부 > - THUMBNAIL: 문화행사 대표 이미지 > - URL: 문화행사 상세정보 URL > - EVENT_ETC_DETAIL: 문화행사 기타 세부정보 > > 【12. 실시간 상권 현황 (LIVE_CMRCL_STTS)】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 장소 상권: > - AREA_CMRCL_LVL: 장소 실시간 상권 현황 > - AREA_SH_PAYMENT_CNT: 장소 실시간 신한카드 결제 건수 > - AREA_SH_PAYMENT_AMT_MIN/MAX: 장소 실시간 신한카드 결제 금액 > > 업종별 상권: > - RSB_LRG_CTGR: 업종 대분류 > - RSB_MID_CTGR: 업종 중분류 > - RSB_PAYMENT_LVL: 업종 실시간 상권 현황 > - RSB_SH_PAYMENT_CNT: 업종 실시간 신한카드 결제 건수 > - RSB_SH_PAYMENT_AMT_MIN/MAX: 업종 실시간 신한카드 결제 금액 > - RSB_MCT_CNT: 업종 가맹점 수 > - RSB_MCT_TIME: 업종 가맹점 수 업데이트 월 > > 소비자 분석: > - CMRCL_MALE_RATE: 남성 소비 비율 > - CMRCL_FEMALE_RATE: 여성 소비 비율 > - CMRCL_10_RATE: 10대 이하 소비 비율 > - CMRCL_20~60_RATE: 20대~60대 이상 소비 비율 > - CMRCL_PERSONAL_RATE: 개인 소비 비율 > - CMRCL_CORPORATION_RATE: 법인 소비 비율 > - CMRCL_TIME: 데이터 업데이트 시간 > > 【응답 구조】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > [ > { > "list_total_count": 1, > "RESULT": { > "RESULT.CODE": "INFO-000", > "RESULT.MESSAGE": "정상 처리되었습니다." > }, > "CITYDATA": { > "AREA_NM": "강남 MICE 관광특구", > "AREA_CD": "POI001", > > "LIVE_PPLTN_STTS": [ > { > "AREA_CONGEST_LVL": "여유", > "AREA_PPLTN_MIN": "2000", > "AREA_PPLTN_MAX": "2500", > "MALE_PPLTN_RATE": "55.9", > ... > } > ], > > "ROAD_TRAFFIC_STTS": [ > { > "ROAD_TRAFFIC_SPD": "35.2", > "ROAD_NM": "테헤란로", > "SPD": "40", > ... > } > ], > > "PRK_STTS": [ > { > "PRK_NM": "코엑스 주차장", > "CPCTY": "500", > "CUR_PRK_CNT": "120", > ... > } > ], > > "SUB_STTS": [ > { > "SUB_STN_NM": "삼성역", > "SUB_ARVTIME": "3분", > ... > } > ], > > "BUS_STN_STTS": [ > { > "BUS_STN_NM": "삼성역", > "RTE_NM": "140", > "RTE_ARRV_TM": "5분", > ... > } > ], > > "SBIKE_STTS": [ > { > "SBIKE_SPOT_NM": "102. 광화문역 2번출구 앞", > "SBIKE_PARKING_CNT": 12, > "SBIKE_RACK_CNT": 20, > "SBIKE_SHARED": 60.0, > ... > } > ], > > "WEATHER_STTS": [ > { > "TEMP": "5.2", > "SENSIBLE_TEMP": "3.1", > "PM10": "15", > "PM25": "8", > ... > } > ], > > "CHARGER_STTS": [ > { > "STAT_NM": "코엑스 충전소", > "CHARGER_STAT": "충전가능", > ... > } > ], > > "CULTURALEVENTINFO": [ > { > "EVENT_NM": "강남페스티벌", > "EVENT_PERIOD": "2025-01-10~2025-01-20", > ... > } > ], > > "LIVE_CMRCL_STTS": [ > { > "AREA_CMRCL_LVL": "활발", > "AREA_SH_PAYMENT_CNT": "1500", > ... > } > ] > } > } > ] > > 【사용 예시】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > Q: "광화문 따릉이 있어?" > → CITYDATA.SBIKE_STTS[].SBIKE_PARKING_CNT 확인 > > Q: "강남역 지금 혼잡해?" > → CITYDATA.LIVE_PPLTN_STTS[0].AREA_CONGEST_LVL 확인 > > Q: "홍대 주차 가능해?" > → CITYDATA.PRK_STTS[].CUR_PRK_CNT 확인 > > Q: "여의도 날씨 어때?" > → CITYDATA.WEATHER_STTS[0].TEMP, PRECPT_TYPE 확인 > > Q: "잠실 지하철 언제 와?" > → CITYDATA.SUB_STTS[].SUB_ARVTIME 확인 > > 【주의사항】 > - 응답은 배열 형태 [] 로 감싸져 있음 > - 실제 데이터는 CITYDATA 객체 안에 위치 > - 각 카테고리(SBIKE_STTS, SUB_STTS 등)는 배열 형태 > - 일부 지역은 특정 카테고리 데이터가 없을 수 있음 (빈 배열 []) > ``` ### 5-4. Seoul Bicycle MCP Server - 노드 기능 - MCP Server Trigger - 노드 이름 - Seoul Bicycle MCP Server - 노드 설정 - MCP URL - Production URL - Authentication - Bearer Auth - Credential for Bearer Auth - Create new credential - 계정 이름 - n8n Bearer account - Path - seoul-bicycle ### 5-5. Get Bicycle Current - 툴 설정 - Supabase Tool - 노드 이름 - Get Bicycle Current - 계정 연결 - Supabase Bicycle - 노드 설정 - Tool Description - Set Automatically - Use Custom Schema - 🔴비활성화 - Resource - Row - Operation - Get Many - Table Name or ID - bicycle_seoul - Return All - 🔴비활성화 - Limit - `🌟Let the model define this parameter` - Add a description - 조회할 행의 개수입니다. - Filter - String - Filters (String) - `🌟Let the model define this parameter` - Add a description - ⬇️⬇️⬇️ 아래 내용 입력 > [!warning] Supabase PostgREST API 필터링 문법 (URL 파라미터) > ```text > Supabase PostgREST 필터 문법을 사용합니다. > > 【사용 예시】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > 1. 특정 자전거 대여소 조회 (ID 일치) > ?stationid=eq.ST-4015 > > 2. "광화문"이 포함된 대여소 검색 (패턴 매칭) > ?stationname=like.*광화문* > > 3. 자전거가 10대 이상 있는 곳 (숫자 비교) > ?parkingbiketotcnt=gte.10 > > 4. 빈 거치대가 5개 이상인 곳 > ?shared=gte.5 > > 5. 복합 조건 (광화문에 있고 AND 자전거 1대 이상) > ?stationname=like.*광화문*&parkingbiketotcnt=gte.1 > > 【주요 연산자 목록】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > [비교 연산자] > - eq : 같음 (Equal) -> id=eq.1 > - neq : 다름 (Not Equal) -> id=neq.1 > - gt : 큼 (Greater Than) -> price=gt.1000 > - gte : 크거나 같음 (>=) -> price=gte.1000 > - lt : 작음 (Less Than) -> price=lt.500 > - lte : 작거나 같음 (<=) -> price=lte.500 > > [패턴 매칭] > - like : 패턴 매칭 (대소문자 구분 O) -> name=like.*Korea* > - ilike : 패턴 매칭 (대소문자 구분 X) -> name=ilike.*korea* > (*는 와일드카드: 모든 문자를 의미) > > [집합/NULL 처리] > - in : 목록에 포함됨 -> status=in.(active,pending) > - is : NULL 여부 확인 -> deleted_at=is.null > > 【정렬 및 페이지네이션】 > ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ > - order : 정렬 (asc/desc) -> order=stationid.desc > - limit : 개수 제한 -> limit=10 > - offset : 건너뛰기 (페이지네이션) -> offset=0 > > 【주의사항】 > - 모든 값은 URL 인코딩이 필요할 수 있습니다. (특히 한글/특수문자) > - 클라이언트 라이브러리(JS/Python) 사용 시 문법이 다를 수 있습니다. (.eq(), .gt() 등 함수 형태) > ``` ### 5-6. Postgres RPC 함수 생성 - 왼쪽 사이드바 - SQL Editor - ⬇️⬇️⬇️ 아래 쿼리 실행 > [!note] RPC 함수 기능 매핑 (Function Mapping) > ```text > 1. get_station_detail > - 기능: 특정 대여소 상세 조회 (지도 마커 클릭) > - 설명: 지도에서 핀을 눌렀을 때, 그 대여소의 현재 자전거 수와 주소를 보여줍니다. > > 2. get_nearby_stations > - 기능: 내 주변 대여소 찾기 (GPS 기반) > - 설명: "내 위치에서 500m 이내"에 있는 대여소 목록을 가까운 순서대로 가져옵니다. > > 3. get_all_stations > - 기능: 전체 대여소 목록 로딩 (초기 지도 세팅) > - 설명: 앱을 켰을 때 서울시 전체 대여소 위치를 지도에 뿌려주기 위해 사용합니다. > > 4. compare_routes > - 기능: 최적 이동 경로 계산 (Route Planning) > - 설명: 출발지와 도착지 좌표를 주면, "출발지에서 가장 가까운 대여소"와 "도착지와 가장 가까운 대여소"를 자동으로 짝지어줍니다. > > 5. get_stations_along_route > - 기능: 이동 경로상 대여소 검색 (환승/반납 추천) > - 설명: A에서 B로 가는 직선 경로(Line) 주변에 있는 대여소들을 찾습니다. 가는 길에 힘들어서 반납하고 싶을 때 씁니다. > > 6. find_nearby_bicycle > - 기능: 주변 대여소 검색 (고급/안전 모드) > - 설명: 2번 함수와 비슷하지만, 실시간 데이터가 잠깐 끊긴 정거장(Master 데이터 기준)까지 모두 보여주어 더 안정적입니다. > > 7. find_nearby_subway > - 기능: 근처 지하철역 찾기 (환승 정보) > - 설명: 현재 자전거 위치에서 가장 가까운 지하철역이 어디인지, 몇 미터 떨어져 있는지 알려줍니다. > ``` > [!success] Supabase RPC 함수 모음 (공간 연산 & 조회) > ```sql > -- ============================================================ > -- 0️⃣ [초기화] 기존 함수 삭제 (충돌 방지) > -- ============================================================ > DROP FUNCTION IF EXISTS find_nearby_bicycle(FLOAT, FLOAT, INT); > DROP FUNCTION IF EXISTS find_nearby_subway(FLOAT, FLOAT, INT); > DROP FUNCTION IF EXISTS get_bicycle_route_stats(TEXT, TEXT); > DROP FUNCTION IF EXISTS get_popular_stations(INT); > DROP FUNCTION IF EXISTS get_station_detail(TEXT); > DROP FUNCTION IF EXISTS compare_routes(FLOAT, FLOAT, FLOAT, FLOAT); > DROP FUNCTION IF EXISTS get_nearby_stations(FLOAT, FLOAT, INT); > DROP FUNCTION IF EXISTS get_all_stations(); > DROP FUNCTION IF EXISTS get_stations_along_route(FLOAT, FLOAT, FLOAT, FLOAT, INT); > > -- ============================================================ > -- 1️⃣ get_station_detail: 특정 대여소 상세 정보 조회 > -- ============================================================ > CREATE OR REPLACE FUNCTION get_station_detail(station_id_input text) > RETURNS TABLE( > station_id text, > station_name text, > current_bikes bigint, > empty_racks bigint, > total_racks bigint, > address text, > latitude double precision, > longitude double precision > ) > LANGUAGE plpgsql > AS $ > BEGIN > RETURN QUERY > SELECT > bc.stationid, > bc.stationname, > bc.parkingbiketotcnt, > bc.shared, > bc.racktotcnt, > bs.sta_add1 || ' ' || COALESCE(bs.sta_add2, '') as address, > bs.sta_lat, > bs.sta_long > FROM bicycle_seoul bc > JOIN bicycle_station bs ON bc.stationid = bs.rent_id > WHERE bc.stationid = station_id_input > LIMIT 1; > END; > $; > > -- ============================================================ > -- 2️⃣ get_nearby_stations: 내 위치 주변 대여소 검색 (PostGIS) > -- ============================================================ > CREATE OR REPLACE FUNCTION get_nearby_stations( > lat double precision, > lng double precision, > radius_meters integer DEFAULT 500 > ) > RETURNS TABLE( > station_id text, > station_name text, > current_bikes bigint, > empty_racks bigint, > total_racks bigint, > address text, > latitude double precision, > longitude double precision, > distance_meters double precision > ) > LANGUAGE plpgsql > AS $ > BEGIN > RETURN QUERY > SELECT > bc.stationid, > bc.stationname, > bc.parkingbiketotcnt, > bc.shared, > bc.racktotcnt, > bs.sta_add1 || ' ' || COALESCE(bs.sta_add2, ''), > bs.sta_lat, > bs.sta_long, > ST_Distance( > ST_SetSRID(ST_MakePoint(lng, lat), 4326)::geography, > bs.location > ) as distance_meters > FROM bicycle_seoul bc > JOIN bicycle_station bs ON bc.stationid = bs.rent_id > WHERE ST_DWithin( > ST_SetSRID(ST_MakePoint(lng, lat), 4326)::geography, > bs.location, > radius_meters > ) > AND bs.location IS NOT NULL > ORDER BY distance_meters > LIMIT 10; > END; > $; > > -- ============================================================ > -- 3️⃣ get_all_stations: 전체 대여소 목록 조회 > -- ============================================================ > CREATE OR REPLACE FUNCTION get_all_stations() > RETURNS TABLE( > station_id text, > station_name text, > current_bikes bigint, > empty_racks bigint, > total_racks bigint, > address text, > latitude double precision, > longitude double precision > ) > LANGUAGE plpgsql > AS $ > BEGIN > RETURN QUERY > SELECT > bc.stationid, > bc.stationname, > bc.parkingbiketotcnt, > bc.shared, > bc.racktotcnt, > bs.sta_add1 || ' ' || COALESCE(bs.sta_add2, ''), > bs.sta_lat, > bs.sta_long > FROM bicycle_seoul bc > JOIN bicycle_station bs ON bc.stationid = bs.rent_id > ORDER BY bc.stationname; > END; > $; > > -- ============================================================ > -- 4️⃣ compare_routes: 출발지-도착지 최적 경로 비교 > -- ============================================================ > CREATE OR REPLACE FUNCTION compare_routes( > start_lat double precision, > start_lng double precision, > end_lat double precision, > end_lng double precision > ) > RETURNS TABLE( > start_station_id text, > start_station_name text, > start_bikes bigint, > start_distance double precision, > end_station_id text, > end_station_name text, > end_racks bigint, > end_distance double precision, > total_distance double precision > ) > LANGUAGE plpgsql > AS $ > BEGIN > RETURN QUERY > WITH start_stations AS ( > SELECT > bc.stationid, > bc.stationname, > bc.parkingbiketotcnt, > ST_Distance( > ST_SetSRID(ST_MakePoint(start_lng, start_lat), 4326)::geography, > bs.location > ) as dist > FROM bicycle_seoul bc > JOIN bicycle_station bs ON bc.stationid = bs.rent_id > WHERE bc.parkingbiketotcnt > 0 > AND bs.location IS NOT NULL > ORDER BY dist > LIMIT 1 > ), > end_stations AS ( > SELECT > bc.stationid, > bc.stationname, > bc.shared, > ST_Distance( > ST_SetSRID(ST_MakePoint(end_lng, end_lat), 4326)::geography, > bs.location > ) as dist > FROM bicycle_seoul bc > JOIN bicycle_station bs ON bc.stationid = bs.rent_id > WHERE bc.shared > 0 > AND bs.location IS NOT NULL > ORDER BY dist > LIMIT 1 > ) > SELECT > ss.stationid, > ss.stationname, > ss.parkingbiketotcnt, > ss.dist, > es.stationid, > es.stationname, > es.shared, > es.dist, > ss.dist + es.dist as total_dist > FROM start_stations ss > CROSS JOIN end_stations es; > END; > $; > > -- ============================================================ > -- 5️⃣ get_stations_along_route: 경로 상의 대여소 검색 > -- ============================================================ > CREATE OR REPLACE FUNCTION get_stations_along_route( > start_lat double precision, > start_lng double precision, > end_lat double precision, > end_lng double precision, > buffer_meters integer DEFAULT 300 > ) > RETURNS TABLE( > station_id text, > station_name text, > current_bikes bigint, > empty_racks bigint, > latitude double precision, > longitude double precision, > distance_from_start double precision > ) > LANGUAGE plpgsql > AS $ > BEGIN > RETURN QUERY > SELECT > bc.stationid, > bc.stationname, > bc.parkingbiketotcnt, > bc.shared, > bs.sta_lat, > bs.sta_long, > ST_Distance( > ST_SetSRID(ST_MakePoint(start_lng, start_lat), 4326)::geography, > bs.location > ) as dist > FROM bicycle_seoul bc > JOIN bicycle_station bs ON bc.stationid = bs.rent_id > WHERE bs.location IS NOT NULL > AND ST_DWithin( > ST_MakeLine( > ST_SetSRID(ST_MakePoint(start_lng, start_lat), 4326), > ST_SetSRID(ST_MakePoint(end_lng, end_lat), 4326) > )::geography, > bs.location, > buffer_meters > ) > ORDER BY dist; > END; > $; > > -- ============================================================ > -- 6️⃣ find_nearby_bicycle: 추가 대여소 검색 (bicycle_station 우선) > -- ============================================================ > CREATE OR REPLACE FUNCTION find_nearby_bicycle( > user_lat double precision, > user_lon double precision, > radius integer DEFAULT 500 > ) > RETURNS TABLE( > station_id text, > name text, > distance_m integer, > current_bikes bigint, > empty_racks bigint, > available_bikes bigint, > address text, > latitude double precision, > longitude double precision > ) > LANGUAGE plpgsql > AS $ > BEGIN > RETURN QUERY > SELECT > bs.rent_id, > bs.rent_nm, > ROUND(ST_Distance( > bs.location, > ST_SetSRID(ST_MakePoint(user_lon, user_lat), 4326)::geography > ))::integer, > COALESCE(bc.parkingbiketotcnt, 0::bigint), > COALESCE(bc.shared, 0::bigint), > bs.hold_num, > bs.sta_add1 || ' ' || COALESCE(bs.sta_add2, ''), > bs.sta_lat, > bs.sta_long > FROM bicycle_station bs > LEFT JOIN bicycle_seoul bc ON bs.rent_id = bc.stationid > WHERE bs.location IS NOT NULL > AND ST_DWithin( > bs.location, > ST_SetSRID(ST_MakePoint(user_lon, user_lat), 4326)::geography, > radius > ) > ORDER BY bs.location <-> ST_SetSRID(ST_MakePoint(user_lon, user_lat), 4326)::geography > LIMIT 10; > END; > $; > > -- ============================================================ > -- 7️⃣ find_nearby_subway: 지하철역 검색 > -- ============================================================ > CREATE OR REPLACE FUNCTION find_nearby_subway( > user_lat double precision, > user_lon double precision, > radius integer DEFAULT 500 > ) > RETURNS TABLE( > station_name text, > line_name text, > distance_m integer, > latitude double precision, > longitude double precision > ) > LANGUAGE plpgsql > AS $ > BEGIN > RETURN QUERY > SELECT > ss.station_nm, > ss.line_nm, > ROUND(ST_Distance( > ss.location, > ST_SetSRID(ST_MakePoint(user_lon, user_lat), 4326)::geography > ))::integer as distance_m, > ss.station_lat, > ss.station_long > FROM subway_station ss > WHERE ss.location IS NOT NULL > AND ST_DWithin( > ss.location, > ST_SetSRID(ST_MakePoint(user_lon, user_lat), 4326)::geography, > radius > ) > ORDER BY ss.location <-> ST_SetSRID(ST_MakePoint(user_lon, user_lat), 4326)::geography > LIMIT 10; > END; > $; > > -- ============================================================ > -- ✅ 완료 메시지 > -- ============================================================ > DO $ > BEGIN > RAISE NOTICE '✅ 7개 RPC 함수 생성 완료!'; > RAISE NOTICE ' 1. get_station_detail'; > RAISE NOTICE ' 2. get_nearby_stations'; > RAISE NOTICE ' 3. get_all_stations'; > RAISE NOTICE ' 4. compare_routes'; > RAISE NOTICE ' 5. get_stations_along_route'; > RAISE NOTICE ' 6. find_nearby_bicycle'; > RAISE NOTICE ' 7. find_nearby_subway'; > END $; > ``` ### 5-7. Get Bicycle Nearby - 툴 설정 - Postgres Tool - 노드 이름 - Get Bicycle Nearby - 계정 연결 - Postgres Bicycle - 노드 설정 - Tool Description - Set Manually - Description - ⬇️⬇️⬇️ 아래 내용 입력 - Operation - Execute Query - Query - `SELECT * FROM find_nearby_bicycle({{ $fromAI('latitude', '위도', 'number') }}, {{ $fromAI('longitude', '경도', 'number') }}, {{ $fromAI('radius', '반경(m)', 'number', '', 500) }})` > [!danger] 내 위치 주변 따릉이 대여소 검색 (RPC) > ```text > 【내 위치 주변 따릉이 대여소 검색】 > 사용자의 현재 위치(위도/경도)를 기준으로 지정된 반경 내의 대여소를 거리 순으로 최대 10개 반환합니다. PostGIS 지리 계산 사용. > > 파라미터: > - lat (double precision): 사용자 위도 (예: 37.5665) > - lng (double precision): 사용자 경도 (예: 126.9780) > - radius_meters (integer, 기본값: 500): 검색 반경(미터) > > 반환값: > - station_id, station_name, current_bikes, empty_racks, total_racks, address, latitude, longitude > - distance_meters: 사용자로부터의 거리(미터) > > 사용 예시: > Q: "내 근처 따릉이 대여소 찾아줘" (위치 정보 필요) > → get_nearby_stations(37.5665, 126.9780, 500) > ``` ### 5-8. 그 외 Supbase 및 Postgres Tools - n8n 워크플로우 - ⬇️⬇️⬇️ 아래 스크립트 복사 및 붙여넣기 > [!important] n8n AI Agent Tools (Bicycle & Subway) JSON > ```json > { > "nodes": [ > { > "parameters": { > "operation": "getAll", > "tableId": "bicycle_station", > "limit": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Limit', `조회할 행의 개수입니다. `, 'number') }}", > "filterType": "string", > "filterString": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Filters__String_', `Supabase PostgREST 필터 문법을 사용합니다.\n\n예시:\n- rent_nm=like.*광화문* (이름에 광화문 포함)\n- hold_num=gte.30 (거치대 30개 이상)\n- sta_add1=like.*종로구* (종로구 소재)\n- hold_num=gte.25&sta_add1=like.*강남구* (복합 조건, AND)\n\n연산자:\n- eq (같음), neq (다름)\n- gt (크다), gte (크거나 같다)\n- lt (작다), lte (작거나 같다)\n- like (패턴, .*는 와일드카드`, 'string') }}" > }, > "type": "n8n-nodes-base.supabaseTool", > "typeVersion": 1, > "position": [ > -864, > 544 > ], > "id": "dffd99cf-7865-4914-b2e4-99b7a039eed8", > "name": "Get Bicycle Station", > "credentials": { > "supabaseApi": { > "id": "3N1oaJrQ9pJNKmw5", > "name": "Supabase Bicycle" > } > } > }, > { > "parameters": { > "operation": "getAll", > "tableId": "subway_station", > "limit": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Limit', `조회할 행의 개수입니다.`, 'number') }}", > "filterType": "string", > "filterString": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Filters__String_', `Supabase PostgREST 필터 문법을 사용합니다.\n\n예시:\n- line_nm=like.*2호선* (2호선 역들)\n- station_nm=like.*강남* (역명에 강남 포함)\n- line_nm=like.*2호선*&station_nm=like.*역삼* (복합 조건, AND)\n\n연산자:\n- eq (같음), neq (다름)\n- gt (크다), gte (크거나 같다)\n- lt (작다), lte (작거나 같다)\n- like (패턴, .*는 와일드카드)`, 'string') }}" > }, > "type": "n8n-nodes-base.supabaseTool", > "typeVersion": 1, > "position": [ > -224, > 544 > ], > "id": "3d9810d0-1d80-4898-a1d5-e30d3e1396b5", > "name": "Get Subway Station", > "credentials": { > "supabaseApi": { > "id": "3N1oaJrQ9pJNKmw5", > "name": "Supabase Bicycle" > } > } > }, > { > "parameters": { > "descriptionType": "manual", > "toolDescription": "【특정 따릉이 대여소 상세 정보 조회】\n대여소 이름(예: \"102. 광화문역 2번출구 앞\")으로 해당 대여소의 현재 자전거 수, 빈 거치대 수, 주소, 좌표 정보를 반환합니다.\n\n파라미터:\n- station_id_input (text): 대여소 이름 또는 ID\n\n반환값:\n- station_id: 대여소 ID\n- station_name: 대여소 이름\n- current_bikes: 현재 이용 가능한 자전거 수\n- empty_racks: 빈 거치대 수\n- total_racks: 전체 거치대 수\n- address: 주소\n- latitude/longitude: 위도/경도\n\n사용 예시:\nQ: \"광화문역 2번출구 대여소 정보 알려줘\"\n→ get_station_detail('102. 광화문역 2번출구 앞')", > "operation": "executeQuery", > "query": "SELECT * FROM get_station_detail('{{ $fromAI('station_id', '대여소 ID', 'string') }}')", > "options": {} > }, > "type": "n8n-nodes-base.postgresTool", > "typeVersion": 2.6, > "position": [ > -384, > 544 > ], > "name": "Get Bicycle Detail", > "id": "42a3ec13-2ef0-45ea-a6ad-069bf464e20d", > "credentials": { > "postgres": { > "id": "NX5FuBJvOyaJIfMd", > "name": "Postgres Bicycle" > } > } > }, > { > "parameters": { > "descriptionType": "manual", > "toolDescription": "【내 위치 주변 지하철역 검색】\n사용자의 현재 위치를 기준으로 지정된 반경 내의 지하철역을 거리 순으로 최대 10개 반환합니다.\n\n파라미터:\n- user_lat, user_lon: 사용자 위도/경도\n- radius (integer, 기본값: 500): 검색 반경(미터)\n\n반환값:\n- station_name: 지하철역 이름\n- line_name: 호선 정보\n- distance_m: 거리(미터)\n- latitude, longitude: 위도/경도\n\n사용 예시:\nQ: \"내 근처 지하철역 알려줘\"\n→ find_nearby_subway(37.5665, 126.9780, 500)\n\nQ: \"여기서 1km 이내 지하철역 찾아줘\"\n→ find_nearby_subway(37.5665, 126.9780, 1000)", > "operation": "executeQuery", > "query": "SELECT * FROM find_nearby_subway({{ $fromAI('latitude', '위도', 'number') }}, {{ $fromAI('longitude', '경도', 'number') }}, {{ $fromAI('radius', '반경(m)', 'number', '', 500) }})", > "options": {} > }, > "type": "n8n-nodes-base.postgresTool", > "typeVersion": 2.6, > "position": [ > -64, > 544 > ], > "name": "Get Subway Nearby", > "id": "b2dc2d3c-faca-47ee-844b-c5519cfbeb6e", > "credentials": { > "postgres": { > "id": "NX5FuBJvOyaJIfMd", > "name": "Postgres Bicycle" > } > } > }, > { > "parameters": { > "descriptionType": "manual", > "toolDescription": "【출발지-도착지 최적 따릉이 경로 비교】\n출발지 좌표에서 가장 가까운 자전거 있는 대여소, 도착지 좌표에서 가장 가까운 빈 거치대 있는 대여소를 찾아 총 이동 거리와 함께 반환합니다.\n\n파라미터:\n- start_lat, start_lng: 출발지 위도/경도\n- end_lat, end_lng: 도착지 위도/경도\n\n반환값:\n- start_station_id, start_station_name, start_bikes, start_distance\n- end_station_id, end_station_name, end_racks, end_distance\n- total_distance: 총 거리(미터)\n\n사용 예시:\nQ: \"강남역에서 홍대입구까지 따릉이 경로 추천해줘\"\n→ compare_routes(37.4979, 127.0276, 37.5572, 126.9239)", > "operation": "executeQuery", > "query": "SELECT * FROM compare_routes({{ $fromAI('start_lat', '출발 위도', 'number') }}, {{ $fromAI('start_lon', '출발 경도', 'number') }}, {{ $fromAI('end_lat', '도착 위도', 'number') }}, {{ $fromAI('end_lon', '도착 경도', 'number') }})", > "options": {} > }, > "type": "n8n-nodes-base.postgresTool", > "typeVersion": 2.6, > "position": [ > 112, > 544 > ], > "name": "Get Compare Routes", > "id": "ad31635e-9b2f-485b-8332-994dc1844ff0", > "credentials": { > "postgres": { > "id": "NX5FuBJvOyaJIfMd", > "name": "Postgres Bicycle" > } > } > }, > { > "parameters": { > "descriptionType": "manual", > "toolDescription": "【경로 상의 따릉이 대여소 검색】\n출발지-도착지 직선 경로의 지정된 버퍼(기본 300m) 내에 있는 모든 대여소를 출발지로부터 거리 순으로 반환합니다.\n\n파라미터:\n- start_lat, start_lng: 출발지 위도/경도\n- end_lat, end_lng: 도착지 위도/경도\n- buffer_meters (integer, 기본값: 300): 경로로부터의 검색 버퍼(미터)\n\n반환값:\n- station_id, station_name, current_bikes, empty_racks, latitude, longitude\n- distance_from_start: 출발지로부터의 거리(미터)\n\n사용 예시:\nQ: \"A에서 B로 가는 길에 있는 따릉이 대여소 알려줘\"\n→ get_stations_along_route(37.5665, 126.9780, 37.5172, 127.0473, 300)", > "operation": "executeQuery", > "query": "SELECT * FROM get_stations_along_route({{ $fromAI('start_lat', '출발 위도', 'number') }}::double precision, {{ $fromAI('start_lng', '출발 경도', 'number') }}::double precision, {{ $fromAI('end_lat', '도착 위도', 'number') }}::double precision, {{ $fromAI('end_lng', '도착 경도', 'number') }}::double precision, {{ $fromAI('buffer_meters', '경로 버퍼(m)', 'number', '', 300) }})", > "options": {} > }, > "type": "n8n-nodes-base.postgresTool", > "typeVersion": 2.6, > "position": [ > 272, > 544 > ], > "name": "Get Find Routes", > "id": "9ae597bf-e0e1-404d-af48-c412b61f0fe4", > "credentials": { > "postgres": { > "id": "NX5FuBJvOyaJIfMd", > "name": "Postgres Bicycle" > } > } > }, > { > "parameters": { > "descriptionType": "manual", > "toolDescription": "고급 사용자를 위한 직접 SQL 쿼리 실행 도구입니다. \n복잡한 통계 분석, 다중 테이블 JOIN, 집계 함수가 필요한 경우에만 사용하세요.\n\n사용 가능한 테이블:\n- bicycle_seoul: 현재 대여소 상태 (stationid, stationname, parkingbiketotcnt, shared, racktotcnt)\n- bicycle_station: 대여소 기본 정보 (rent_id, rent_nm, sta_add1, sta_lat, sta_long, hold_num, location)\n- subway_station: 지하철역 정보 (station_nm, line_nm, sta_lat, sta_lon, sta_add, location)\n\n예시 쿼리:\n- SELECT stationname, parkingbiketotcnt FROM bicycle_seoul WHERE parkingbiketotcnt > 20 ORDER BY parkingbiketotcnt DESC LIMIT 10\n- SELECT bs.rent_nm, bc.parkingbiketotcnt, bc.shared FROM bicycle_station bs JOIN bicycle_seoul bc ON bs.rent_id::text = bc.stationid WHERE bc.shared >= 5\n\n⚠️ 주의: 일반 검색/필터는 다른 전용 도구를 사용하세요.", > "operation": "executeQuery", > "query": "{{ $fromAI('query', 'SQL statement', 'string') }}", > "options": {} > }, > "type": "n8n-nodes-base.postgresTool", > "typeVersion": 2.6, > "position": [ > 400, > 544 > ], > "id": "118d0c38-0473-4667-9742-20dc2506e39b", > "name": "Get SQL Query", > "credentials": { > "postgres": { > "id": "NX5FuBJvOyaJIfMd", > "name": "Postgres Bicycle" > } > } > } > ], > "connections": { > "Get Bicycle Station": { > "ai_tool": [ > [] > ] > }, > "Get Subway Station": { > "ai_tool": [ > [] > ] > }, > "Get Bicycle Detail": { > "ai_tool": [ > [] > ] > }, > "Get Subway Nearby": { > "ai_tool": [ > [] > ] > }, > "Get Compare Routes": { > "ai_tool": [ > [] > ] > }, > "Get Find Routes": { > "ai_tool": [ > [] > ] > }, > "Get SQL Query": { > "ai_tool": [ > [] > ] > } > }, > "pinData": {}, > "meta": { > "templateCredsSetupCompleted": true, > "instanceId": "ed29603280f689e433d162d6eb2f4c0ef594feb614602d9f72d06ccb3a8d3e19" > } > } > ``` ## Step 6: AI 에이전트 설정 ### 6-1. When chat message received - 노드 기능 - Chat Trigger - 노드 이름 - When chat message received - 노드 설정 - Make Chat Publicly Available - 🟢활성화 - Mode - Embedded Chat - Authentication - None - Options - Add Field - Allowed Origins (CORS) - `*` ### 6-2. AI Agent - 노드 기능 - AI Agent - 노드 이름 - AI Agent - 노드 설정 - Source for Prompt - Connected Chat Trigger Node - Prompt (User Message) - `{{ $json.chatInput }}` - Require Specific Output Format - 🔴비활성화 - Enable Fallback Model - 🔴비활성화 - Options - Add Option - System Message - [[서울시 UDT 우리 동네 에이전트 프롬프트]] ### 6-3. Google Gemini Chat Model - 모델 설정 - Google Gemini Chat Model - 노드 이름 - Google Gemini Chat Model - 계정 연결 - Credential to connect with - Create new credential - Host - `https://generativelanguage.googleapis.com` - API Key - [구글 AI 스튜디오 API 키](https://aistudio.google.com/api-keys) - Get API key - 새 키 만들기 - 키 이름 지정 - 프로젝트 선택 - Create project - 프로젝트 이름 지정 - 할당량 등급 - 결제 설정 - 결제 계정 연결 혹은 관리 - Allowed HTTP Request Domains - All - 노드 설정 - Model - models/gemini-3-pro-preview ### 6-4. Simple Memory - 메모리 설정 - Simple Memory - 노드 이름 - Simple Memory - 노드 설정 - Session ID - Connected Chat Trigger Node - Session Key From Previous Node - `{{ $json.sessionId }}` - Context Window Length - 10 ### 6-5. Think - 툴 설정 - Think Tool - 노드 이름 - Think - 노드 설정 - Think Tool Description - 기본값 사용 ### 6-6. Seoul City Tools - 툴 설정 - MCP Client Tool - 노드 이름 - Seoul City Tools - 노드 설정 - Endpoint - Seoul City MCP Server - MCP URL - Production URL - Server Transport - HTTP Streamable - Authentication - Bearer Auth - Credential for Bearer Auth - n8n Bearer account - Tools to Include - All ### 6-7. Seoul Bicycle Tools - 툴 설정 - MCP Client Tool - 노드 이름 - Seoul Bicycle Tools - 노드 설정 - Endpoint - Seoul Bicycle MCP Server - MCP URL - Production URL - Server Transport - HTTP Streamable - Authentication - Bearer Auth - Credential for Bearer Auth - n8n Bearer account - Tools to Include - All ## Step 7: 웹훅 페이지 설정 ### 7-1. Webhook - 노드 기능 - Webhook - 노드 이름 - Webhook - 노드 설정 - Webhook URLs - Production URL - HTTP Method - GET - Path - seoul-udt - Authentication - None - Respond - Using 'Response to Wehbook' Node - Options - Add Option - Allowed Origins (CORS) - `* ### 7-2. Response to Webhook - 노드 기능 - Response to Webhok - 노드 이름 - Response to Webhok - 노드 설정 - Respond With - Text - Response Body - [[서울시 UDT 우리 동네 에이전트 웹훅 스크립트]] - const N8N_WEBHOOK_URL = 'YOUR Webhook URL"; - n8n Chat Trigger 노드 설정에서 "Webhook URL"을 복사해서 넣으세요. # Step 8: Genspark MCP Server ### 8-1. 젠스파크 MCP 추가 - 새로운 MCP 서버 추가 - Genspark - 도구 선택 - 추가 - 새로운 MCP 서버 추가 - Seoul City MCP, Seoul Bicycle MCP - 서버 이름 - 각 MCP 이름 - 서버 유형 - SSE - 서버 URL - 각 MCP 엔드포인트 - 예시 - `https://daniel8824.app.n8n.cloud/mcp/seoul-city` - 설명 - 각 MCP 설명 - 요청 헤더 - `{"Authorization": "Bearer MY_N8N_AUTH_TOKEN"}` ### 관련 노트 [[MOC_AI_자동화]] - [[에이전트 클래스 Chapter 7]] ## 🧠 Connected Insights > 📅 Last analyzed: 2026. 4. 24. 오후 3:37:58 > 💰 Analysis cost: $0.0185 ### 🔗 Related Notes - 🔗 [[자동화 클래스/자동화 클래스 Chapter 7.md]] - related: 두 노트 모두 n8n, Supabase, GIS 등 데이터 자동화 및 분석 도구를 활용한 워크플로우 구축을 다루며, 공공데이터와 위치 기반 서비스에 초점을 맞추고 있어 개념적·기술적으로 밀접하게 연관됨. - Confidence: ████░ (80%) - 🔗 [[자동화 클래스/자동화 클래스 Chapter 8.md]] - related: 에이전트 및 자동화, n8n, Agent 등 유사한 태그와 주제를 공유하며, AI 에이전트의 자동화와 데이터 연동에 대한 논의가 상호 보완적으로 이루어짐. - Confidence: ████░ (77%) - 🔼 [[에이전트 클래스/에이전트 클래스 Chapter 6.md]] - extends: Chapter 6에서 다룬 n8n AI 에이전트 제작 기초 내용을 기반으로, Chapter 8에서 실제 공공데이터 연동 및 생활 비서 구현 등 실전 적용 사례로 확장하고 있음. - Confidence: ████░ (76%) - 🔼 [[에이전트 클래스/에이전트 클래스 Chapter 7.md]] - extends: Chapter 7의 MCP, A2A, 텔레그램 등 다양한 통합 사례를 바탕으로, Chapter 8에서 서울시 실시간 데이터 등 구체적 활용 예시로 발전시킴. - Confidence: ████░ (76%) - ✅ [[데이터 클래스/데이터 클래스 Chapter 11.md]] - supports: 데이터 클래스에서 다루는 데이터 저장, 관리, 분석 기법이 에이전트 클래스 Chapter 8의 공공데이터 및 GIS 데이터 활용에 기술적 기반을 제공함. - Confidence: ████░ (75%) - 🔗 [[자동화 스크립트/서울시 UDT 우리 동네 에이전트 웹훅 스크립트.md]] - related: Chapter 8에서 설명한 '우리 동네 AI 생활 비서'의 실제 구현 예시로, 웹훅 스크립트가 구체적 코드 및 실전 적용 사례를 제공함. - Confidence: ████░ (70%) ### 📚 Knowledge Gaps - 🔴 **실제 AI 에이전트의 분석/추천 로직 상세화** - 현재 노트는 다양한 데이터 연동과 서비스 시나리오(예: 축제 정보, 매출 추이 등)를 소개하지만, AI가 어떻게 데이터를 분석하고 사용자 질의에 맞는 추천을 생성하는지 구체적 로직이나 알고리즘 설명이 부족함. 이는 서비스 신뢰성과 차별화에 핵심적임. - Suggested resources: Building AI Powered Chatbots (O'Reilly), n8n 공식 문서의 AI integration 사례 - 🟡 **보안 및 개인정보 보호** - 공공데이터 및 사용자 위치/질의 등 민감 정보가 다뤄질 수 있음에도, 데이터 접근·저장·전송 시 보안 및 개인정보 보호 방안이 구체적으로 다뤄지지 않음. 실제 서비스 운영 시 필수 고려사항임. - Suggested resources: GDPR 및 개인정보 보호법 개요, OWASP Top 10 for API Security - 🟡 **실전 사례 및 한계(운영 경험)** - 노트는 서비스 컨셉과 기능을 중심으로 설명하지만, 실제 운영에서 발생한 문제점, 한계, 개선 경험 등 실전 사례가 부족함. 실무적 통찰과 신뢰도 확보에 중요함. - Suggested resources: n8n 커뮤니티 운영 사례, 공공데이터 기반 서비스 운영 백서 - 🟢 **사용자 피드백 및 서비스 개선 루프** - 사용자 피드백 수집, 분석, 서비스 개선 프로세스에 대한 언급이 없음. 실제 AI 에이전트 서비스의 품질 향상과 사용자 만족도 제고에 필수적인 요소임. - Suggested resources: Lean Analytics (O'Reilly), 사용자 경험(UX) 리서치 방법론 ### 💡 AI Insights 에이전트 클래스 Chapter 8은 n8n, Supabase, 공공데이터, GIS 등 다양한 기술을 활용한 생활 밀착형 AI 에이전트 서비스의 개념과 주요 기능을 명확히 제시하고 있다. 관련 노트들과의 연결을 통해 데이터 자동화, 에이전트 설계, 실전 구현 등 지식 체계 내에서 중요한 허브 역할을 하며, 실제 서비스로의 확장 가능성을 보여준다. 다만, AI 분석/추천 로직의 구체화, 보안 및 개인정보 보호, 실전 운영 경험, 사용자 피드백 등 실무적·운영적 측면에서의 심화가 필요하다. 이러한 지식 갭을 보완하면, 실질적 서비스 구현 및 확장에 한층 가까워질 수 있다. ## 🧠 Connected Insights > 📅 Last analyzed: 2026. 4. 18. 오전 9:12:18 > 💰 Analysis cost: $0.0179 ### 🔗 Related Notes - 🔗 [[자동화 클래스/자동화 클래스 Chapter 7.md]] - related: 두 노트 모두 n8n, Supabase, GIS 등 유사한 기술 스택을 다루며, 데이터 자동화 및 분석 워크플로우에 초점을 맞추고 있음. 에이전트 구축과 데이터 자동화가 상호 보완적임. - Confidence: ████░ (80%) - 🔗 [[자동화 클래스/자동화 클래스 Chapter 8.md]] - related: 에이전트와 자동화의 연계, n8n 기반 AI 에이전트와 Slack, GoogleSheets 등 외부 서비스 연동 사례를 통해 실전적 자동화와 에이전트의 융합을 보여줌. - Confidence: ████░ (77%) - 🔼 [[에이전트 클래스/에이전트 클래스 Chapter 6.md]] - extends: Chapter 6에서 다룬 n8n AI 에이전트 제작 기초를 Chapter 8이 구체적 서비스(우리 동네 AI 생활 비서)로 확장함. 기술적 기반 위에 실제 활용 사례를 추가. - Confidence: ████░ (76%) - 🔼 [[에이전트 클래스/에이전트 클래스 Chapter 7.md]] - extends: Chapter 7의 에이전트 제작 기초를 바탕으로, Chapter 8은 실시간 공공데이터 연동 등 구체적 서비스 구현으로 발전시킴. - Confidence: ████░ (76%) - ✅ [[데이터 클래스/데이터 클래스 Chapter 11.md]] - supports: 공공데이터, GIS, Supabase 등 데이터 활용 측면에서 Chapter 11의 데이터 관리/분석 내용이 Chapter 8의 에이전트 서비스 구현을 뒷받침함. - Confidence: ████░ (75%) - 🔗 [[자동화 스크립트/서울시 UDT 우리 동네 에이전트 웹훅 스크립트.md]] - related: Chapter 8에서 제안한 '우리 동네 AI 생활 비서'의 실제 구현 예시로, 웹훅 스크립트가 구체적 기술적 실현 방법을 제시함. - Confidence: ████░ (70%) ### 📚 Knowledge Gaps - 🔴 **실제 AI 에이전트의 분석/추천 로직 상세화** - 에이전트가 어떻게 데이터를 분석하고 사용자에게 맞춤형 정보를 추천하는지 구체적 알고리즘과 로직이 부족함. 이는 서비스 신뢰성과 차별화에 핵심적임. - Suggested resources: Building AI Powered Chatbots (O'Reilly), n8n 공식 문서의 AI 워크플로우 예시 - 🟡 **보안 및 개인정보 보호** - 공공데이터와 사용자 데이터를 다루는 서비스에서 개인정보 보호와 데이터 보안은 필수적임. 실제 서비스 적용을 위해서는 인증, 접근제어, 데이터 암호화 등 보안 설계가 필요함. - Suggested resources: GDPR 및 개인정보보호법 해설서, OWASP Top 10 for APIs - 🟡 **실전 사례 및 한계(운영 경험)** - AI 에이전트 서비스의 실제 운영 경험, 장애 사례, 한계(예: 데이터 품질, 실시간성 문제 등)에 대한 논의가 부족함. 실전 경험 공유는 실무 적용에 매우 유용함. - Suggested resources: AI 서비스 운영 실무(한빛미디어), n8n 커뮤니티 사례 - 🟢 **사용자 피드백 및 서비스 개선 루프** - 사용자 피드백을 수집·반영하여 에이전트의 품질을 개선하는 방법론이 미흡함. 서비스의 지속적 발전을 위해서는 피드백 루프 설계가 중요함. - Suggested resources: Lean Analytics, AI Product Management (Coursera) ### 💡 AI Insights ‘에이전트 클래스 Chapter 8’은 n8n 기반의 AI 에이전트 제작과 공공데이터 실시간 연동을 실제 서비스(우리 동네 AI 생활 비서)로 구체화한 노트입니다. 관련 노트들과의 연결을 통해 데이터 자동화, 분석, 외부 서비스 연동 등 다양한 기술적·개념적 확장성을 보여주고 있습니다. 그러나 분석/추천 로직의 구체화, 보안 및 개인정보 보호, 실전 운영 경험, 사용자 피드백 루프 등 실무적 완성도를 높이기 위한 심층 논의가 부족합니다. 이 부분을 보완하면 실질적 서비스 구현과 운영에 더욱 가까워질 수 있습니다.