법적 사례 연구 추출기, Bright Data MCP와 Google Gemini 데이터 탐색기 사용
고급
이것은AI, IT Ops분야의자동화 워크플로우로, 22개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Code, Wait, Function, McpClient 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. 법적 사례 연구 추출기, Bright Data MCP와 Google Gemini 데이터 탐색기 사용
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •Google Gemini API Key
사용된 노드 (22)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "Qgx75aQeRKXKtqm7",
"meta": {
"instanceId": "885b4fb4a6a9c2cb5621429a7b972df0d05bb724c20ac7dac7171b62f1c7ef40",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Legal Case Research Extractor, Data Miner with Bright Data MCP & Google Gemini",
"tags": [
{
"id": "ZOwtAMLepQaGW76t",
"name": "Building Blocks",
"createdAt": "2025-04-13T15:23:40.462Z",
"updatedAt": "2025-04-13T15:23:40.462Z"
},
{
"id": "ddPkw7Hg5dZhQu2w",
"name": "AI",
"createdAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z",
"updatedAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "9e9a27ce-b95c-4ecd-b3c4-97aba420ce45",
"name": "'워크플로 테스트' 클릭 시",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
-520,
140
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3f9e30b5-7eb3-454d-a831-07be51f7a326",
"name": "메모지",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-60,
40
],
"parameters": {
"color": 4,
"width": 440,
"height": 320,
"content": "## Bright Data Legal Case Research Scraper"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "8f1934bf-ccec-4b25-b6cc-7607dcbdf798",
"name": "Bright Data의 모든 도구 목록 조회",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"position": [
-300,
140
],
"parameters": {},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f8c4804a-85ad-462c-913d-e0bc5242bc74",
"name": "LinkedIn 기업 정보 추출용 바이너리 데이터 생성",
"type": "n8n-nodes-base.function",
"position": [
2440,
60
],
"parameters": {
"functionCode": "items[0].binary = {\n data: {\n data: new Buffer(JSON.stringify(items[0].json, null, 2)).toString('base64')\n }\n};\nreturn items;"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "c616db9f-fcf3-4f9d-b60f-a16c9da89456",
"name": "메모지2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1220,
-180
],
"parameters": {
"width": 440,
"height": 120,
"content": "## Disclaimer\nThis template is only available on n8n self-hosted as it's making use of the community node for MCP Client."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "048c1093-ea88-441c-98fa-a2d003ab6b8d",
"name": "법률 사례 연구 URL 설정",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-20,
140
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "214e61a0-3587-453f-baf5-eac013990857",
"name": "url",
"type": "string",
"value": "https://www.courtlistener.com/?q=IT%20laws%20for%20cyber%20crime&type=o&order_by=dateFiled%20desc&stat_Published=on"
},
{
"id": "45014942-0a2e-4f46-b395-f82f97bfa93e",
"name": "webhook_url",
"type": "string",
"value": "https://webhook.site/7b5380a0-0544-48dc-be43-0116cb2d52c2"
},
{
"id": "bf011e1f-7032-49db-8f25-31ec4c35b9c5",
"name": "base_url",
"type": "string",
"value": "https://www.courtlistener.com"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "8dc0a8cd-e4d9-4252-9dd2-94ee95d698e9",
"name": "법률 사례 연구용 Bright Data MCP 클라이언트",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"notes": "Scrape a single webpage URL with advanced options for content extraction and get back the results in MarkDown language.",
"position": [
200,
140
],
"parameters": {
"toolName": "scrape_as_html",
"operation": "executeTool",
"toolParameters": "={\n \"url\": \"{{ $json.url }}\"\n} "
},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f3ea0d19-703b-4f99-955c-122162065363",
"name": "사례 추출기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
600,
140
],
"parameters": {
"text": "=Extract the content in a structured format. Here's the content : {{ $json.result.content[0].text }}",
"messages": {
"messageValues": [
{
"message": "You are an expert structured data extractor"
}
]
},
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 1.6
},
{
"id": "a3fe5ce7-3a91-459d-8ef8-17a06fbef12a",
"name": "구조화된 출력 파서",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"position": [
800,
360
],
"parameters": {
"jsonSchemaExample": "[{\n\"Id\": \"\",\n\"Link\" : \"\",\n\"Title\": \n\"United States v. IXCOLGONZALEZ\"\n}]"
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "5fd6d0a3-46ca-4184-bc5c-dfc0966f0538",
"name": "항목 루프 처리",
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"position": [
1320,
140
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 3
},
{
"id": "74a02ac0-859d-4611-aeb0-021a654c92b8",
"name": "루프 내 법률 사례 연구용 Bright Data MCP 클라이언트",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"notes": "Scrape a single webpage URL with advanced options for content extraction and get back the results in MarkDown language.",
"position": [
1860,
160
],
"parameters": {
"toolName": "scrape_as_html",
"operation": "executeTool",
"toolParameters": "={\n \"url\": \"{{ $('Set the Legal Case Research URL').item.json.base_url }}/{{ $json.Link }}\"\n} "
},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "beb67c30-dd39-4c7d-94f8-853410dec09b",
"name": "루프 내 HTML을 텍스트 데이터로 추출",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
2080,
160
],
"parameters": {
"text": "=Extract html to textual content {{ $json.result.content[0].text }}",
"promptType": "define"
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 1.6
},
{
"id": "b7fc74e5-4165-4b1a-9c0a-27565302c0e1",
"name": "루프 내 HTML 텍스트 데이터 추출에 대한 Webhook 알림",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
2440,
260
],
"parameters": {
"url": "={{ $('Set the Legal Case Research URL').item.json.webhook_url }}",
"options": {},
"sendBody": true,
"contentType": "multipart-form-data",
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "case_content",
"value": "={{ $json.text }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "07b78de1-fdc8-4233-a231-37258fa5d1f0",
"name": "사례 내용을 디스크에 저장",
"type": "n8n-nodes-base.readWriteFile",
"position": [
2700,
60
],
"parameters": {
"options": {},
"fileName": "=d:\\Case-{{ $('Loop Over Items').item.json['Id'] }}.json",
"operation": "write"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ff687082-9e3d-4043-9aa6-29e3029499d4",
"name": "사례 데이터 추출용 Google Gemini 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
580,
360
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0057d772-732e-4e47-8ab8-eebe140df692",
"name": "사례 컬렉션 출력 코드",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
980,
140
],
"parameters": {
"jsCode": "\nreturn $input.first().json.output"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "c843170b-e360-4eea-853c-ef38c9f3affe",
"name": "루프 내 HTML 텍스트 데이터 추출용 Google Gemini 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
2100,
360
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "90f4670a-1fca-4826-9017-64a31f29cbc2",
"name": "메모지1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1220,
0
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 1660,
"height": 520,
"content": "## Bright Data Legal Case Research Scraper\n\nLoop through and perform the data extraction using MCP and LLMs"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "58aac68b-2598-465b-ab3c-f5c0ebcdb595",
"name": "메모지4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-60,
-260
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 440,
"height": 220,
"content": "## LLM Usages\n\nOpenAI 4o mini LLM is being utilized for the structured data extraction handling."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "14bbbc73-06cd-4513-b9e6-2aebb5009c3d",
"name": "메모지5",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-580,
-860
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 400,
"height": 400,
"content": "## Logo\n\n\n\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "96d74c50-074e-4b83-9422-ff2ce56bd55d",
"name": "메모지3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-580,
-360
],
"parameters": {
"width": 400,
"height": 320,
"content": "## Note\n\nDeals with the Legal Case data extraction by utilizing the Bright Data MCP and OpenAI GPT 4o LLM.\n\n**Please make sure to set the input fields node with the Legal case URL\n\nPlease make sure to update the Webhook Notification URL of your interest**"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "08c6a217-5773-4ebc-ba6e-326de99e90e5",
"name": "대기",
"type": "n8n-nodes-base.wait",
"position": [
1580,
160
],
"webhookId": "65c9fcd3-2c82-4bdd-80b6-271d65b7f61a",
"parameters": {
"amount": 10
},
"typeVersion": 1.1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "03af01f8-7276-4c3c-a610-6532f0d51ef7",
"connections": {
"08c6a217-5773-4ebc-ba6e-326de99e90e5": {
"main": [
[
{
"node": "74a02ac0-859d-4611-aeb0-021a654c92b8",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f3ea0d19-703b-4f99-955c-122162065363": {
"main": [
[
{
"node": "0057d772-732e-4e47-8ab8-eebe140df692",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"5fd6d0a3-46ca-4184-bc5c-dfc0966f0538": {
"main": [
[],
[
{
"node": "08c6a217-5773-4ebc-ba6e-326de99e90e5",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a3fe5ce7-3a91-459d-8ef8-17a06fbef12a": {
"ai_outputParser": [
[
{
"node": "f3ea0d19-703b-4f99-955c-122162065363",
"type": "ai_outputParser",
"index": 0
}
]
]
},
"8f1934bf-ccec-4b25-b6cc-7607dcbdf798": {
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[
{
"node": "048c1093-ea88-441c-98fa-a2d003ab6b8d",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"07b78de1-fdc8-4233-a231-37258fa5d1f0": {
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[]
]
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"node": "8dc0a8cd-e4d9-4252-9dd2-94ee95d698e9",
"type": "main",
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"9e9a27ce-b95c-4ecd-b3c4-97aba420ce45": {
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}
]
]
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"0057d772-732e-4e47-8ab8-eebe140df692": {
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"node": "5fd6d0a3-46ca-4184-bc5c-dfc0966f0538",
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"type": "main",
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"8dc0a8cd-e4d9-4252-9dd2-94ee95d698e9": {
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"node": "f3ea0d19-703b-4f99-955c-122162065363",
"type": "main",
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]
]
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"ff687082-9e3d-4043-9aa6-29e3029499d4": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "f3ea0d19-703b-4f99-955c-122162065363",
"type": "ai_languageModel",
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}
]
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"f8c4804a-85ad-462c-913d-e0bc5242bc74": {
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[
{
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"type": "main",
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"74a02ac0-859d-4611-aeb0-021a654c92b8": {
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[
{
"node": "beb67c30-dd39-4c7d-94f8-853410dec09b",
"type": "main",
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}
]
]
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"b7fc74e5-4165-4b1a-9c0a-27565302c0e1": {
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"node": "5fd6d0a3-46ca-4184-bc5c-dfc0966f0538",
"type": "main",
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}
]
]
},
"c843170b-e360-4eea-853c-ef38c9f3affe": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "beb67c30-dd39-4c7d-94f8-853410dec09b",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
고급 - 인공지능, IT 운영
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
관련 워크플로우 추천
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Code
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+
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29 노드Ranjan Dailata
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브라이트데이터 MCP 서버와 구글 제미니를 사용하여 링크드인 웹 페이지 크롤링
Bright Data MCP 서버와 Google Gemini를 사용하여 LinkedIn 데이터를 추출 및 변환합니다.
Set
Code
Merge
+
Set
Code
Merge
20 노드Ranjan Dailata
인공지능
Bright Data 및 OpenAI 4o mini를 사용한 자동화 이력서-직무 매칭 엔진
Bright Data MCP 및 OpenAI 4o mini를 사용한 자동화된 이력서-채용 공고 매칭 엔진
Set
Function
Split Out
+
Set
Function
Split Out
22 노드Ranjan Dailata
인사
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Bright Data MCP와 Google Gemini AI를 사용하여 ProductHunt 데이터를 추출하고 검색합니다.
Set
Function
Mcp Client
+
Set
Function
Mcp Client
21 노드Ranjan Dailata
인공지능
Brave 검색 구조화 데이터 추출(Bright Data MCP + Google Gemini)
Bright Data MCP와 Google Gemini를 사용하여 Brave 검색에서 구조화된 데이터를 추출
Set
Switch
Function
+
Set
Switch
Function
24 노드Ranjan Dailata
인공지능
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Bright Data와 Google Gemini를 사용하여 아마존 할인 정보를 추출, 요약 및 분석합니다.
Set
Wait
Merge
+
Set
Wait
Merge
26 노드Ranjan Dailata
인공지능
워크플로우 정보
난이도
고급
노드 수22
카테고리2
노드 유형13
저자
Ranjan Dailata
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