n8n MCP 기반 스키마 검증 및 LLM JSON Response 구조 최적화

Context

LLM 기반 콘텐츠 생성 워크플로우 구축 중 n8n 노드 버전 업데이트에 따른 런타임 오류 및 템플릿 파라미터 불일치 문제 발생. 특히 OpenAI Chat Model 노드의 JSON Response Format 설정 시 출력 데이터 구조가 변경되어 기존 Code 노드에서 데이터 참조 실패 현상 확인.

Technical Solution

• n8n-mcp 서버를 활용하여 n8n 실제 스키마와 노드 타입, 버전, 파라미터를 대조하여 JSON 설정의 무결성 확보
• OpenAI Chat Model의 JSON Response Format 활성화 시, Basic LLM Chain이 JSON을 자동 파싱하여 최상위 레벨(Top-level)에 키-값 쌍으로 배치하는 동작 방식 분석
• 데이터 경로가 item.json.text가 아닌 item.json.{field_name}으로 변경됨에 따라 데이터 접근 로직 수정
• 최상위 필드 존재 여부를 먼저 확인하고 없을 때만 raw text 파싱을 수행하는 Defensive Coding 패턴 적용으로 런타임 안정성 강화
• 실제 프로덕션 템플릿의 데이터 구조 분석을 통해 추측 기반의 디버깅이 아닌 데이터 기반의 구조적 해결책 도출