Llama 3.2, RAG, 검색을 사용하여 로컬 AI 어시스턴트(Ollama, MCP)를 구축합니다.
중급
이것은Support Chatbot, AI RAG분야의자동화 워크플로우로, 9개의 노드를 포함합니다.주로 McpClientTool, Agent, ChatTrigger, LmChatOllama, McpClientTool 등의 노드를 사용하며. Llama 3.2, RAG, 검색을 사용하여 로컬 AI 어시스턴트(Ollama, MCP)를 구축합니다.
사전 요구사항
- •특별한 사전 요구사항 없이 가져와 바로 사용 가능합니다
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
{
"meta": {
"instanceId": "558d88703fb65b2d0e44613bc35916258b0f0bf983c5d4730c00c424b77ca36a",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"nodes": [
{
"id": "cb29d79a-40dc-4077-8810-45c695229609",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
0,
0
],
"webhookId": "349f7ccf-6700-42b1-8137-fdde62c4bdfa",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "c090dbad-f2dc-4db5-84c0-0f96ab5fb922",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
220,
0
],
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "You are a helpful assistant. You have access to two MCP Servers. One which has access to a RAG Database, and one which has access to a tool to search google.\n\nWhen you get a question about current events, you use the search engine MCP Server to fetch information.\n\nWhen people ask more general questions, you use your RAG Database"
}
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "8688fdd5-7cb6-4d45-bda5-39c31f24ffcd",
"name": "Ollama Chat Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOllama",
"position": [
-120,
240
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"ollamaApi": {
"id": "xHuYe0MDGOs9IpBW",
"name": "Local Ollama service"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "2db79ee1-07c3-49bc-863a-129066a4c758",
"name": "Simple Memory",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
60,
300
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "c82053cf-99f2-40cb-8c07-eac3f199f7b2",
"name": "MCP Client: RAG",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
"position": [
360,
300
],
"parameters": {
"sseEndpoint": "http://localhost:5678/mcp/8d7910ab-f0db-4042-9da9-f580647a8a8e"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "020a7821-5c15-48cb-a5bd-1d3251130b80",
"name": "스티커 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
280,
220
],
"parameters": {
"color": 3,
"height": 240,
"content": "## MCP Client: RAG\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3d0b7c23-18f4-49ec-bb2a-4192959250e8",
"name": "스티커 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
600,
220
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 400,
"height": 240,
"content": "## MCP Client: Bright Data\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "c41ee2cf-73ef-4f38-bc0b-36ff5091d18c",
"name": "MCP Client:BD_Tools",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClientTool",
"position": [
680,
300
],
"parameters": {},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "gtICJ1VBUVNpQahr",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "85a32e4d-02c0-4811-a33d-3d77f4705f35",
"name": "MCP Client:BD_Execute",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClientTool",
"position": [
840,
300
],
"parameters": {
"toolName": "search_engine",
"operation": "executeTool",
"toolParameters": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Tool_Parameters', ``, 'json') }}"
},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "gtICJ1VBUVNpQahr",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"typeVersion": 1
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"2db79ee1-07c3-49bc-863a-129066a4c758": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "c090dbad-f2dc-4db5-84c0-0f96ab5fb922",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"c82053cf-99f2-40cb-8c07-eac3f199f7b2": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "c090dbad-f2dc-4db5-84c0-0f96ab5fb922",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"8688fdd5-7cb6-4d45-bda5-39c31f24ffcd": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "c090dbad-f2dc-4db5-84c0-0f96ab5fb922",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"c41ee2cf-73ef-4f38-bc0b-36ff5091d18c": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "c090dbad-f2dc-4db5-84c0-0f96ab5fb922",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"85a32e4d-02c0-4811-a33d-3d77f4705f35": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "c090dbad-f2dc-4db5-84c0-0f96ab5fb922",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"cb29d79a-40dc-4077-8810-45c695229609": {
"main": [
[
{
"node": "c090dbad-f2dc-4db5-84c0-0f96ab5fb922",
"type": "main",
"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?
중급 - 지원 챗봇, AI RAG
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.
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