n8n + MCP 서버 + fastAPI + Jinja2 상품설명 페이지 자동구성 개념정리

1. 데이터 흐름

 

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n8n (JSON 데이터) → FastAPI 서버 → HTML 생성 → 이미지 캡처 → n8n 응답

 

 

 

 

2. 주요 구성 요소

1. FastAPI 서버

• n8n으로부터 JSON 형태의 상품정보 수신

• 데이터 검증 및 처리 (Pydantic 모델 사용)

• HTML 템플릿 렌더링

• 이미지 캡처 처리

• n8n에 결과 응답

1. HTML 템플릿 (Jinja2)

• MCP 서버의 상품 소개 구성요소 분석

• 일관된 상품 소개 페이지 템플릿 설계

• 동적 데이터 바인딩

1. 이미지 캡처 시스템

• Selenium을 사용한 웹페이지 렌더링

• 페이지 스크린샷 캡처

• 이미지 저장 및 최적화

3. 구현 단계

1. 데이터 모델 설계
    

   python

    

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      class ProductInfo(BaseModel):

          # n8n에서 전달받을 상품 정보 구조 정의

          product_name: str

          price: float

          description: str

          images: List[str]

          # 기타 필요한 필드들...

    

    

    

    

1. HTML 템플릿 구성

• 상품명, 가격, 설명, 이미지 등 표준 레이아웃

• 반응형 디자인 적용

• 일관된 스타일링

1. API 엔드포인트 구현
    

   python

    

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      @app.post("/generate-product-page")

      async def generate_page(product_data: ProductInfo):

          # 1. HTML 생성

          # 2. 이미지 캡처

          # 3. n8n 응답

    

    

    

    

1. 이미지 캡처 로직

• 헤드리스 브라우저 실행

• HTML 렌더링

• 스크린샷 캡처

• 이미지 저장

4. n8n 연동 포인트

1. 입력

• HTTP Request 노드로 FastAPI 서버 호출

• JSON 형식의 상품 데이터 전송

1. 출력

• FastAPI 서버로부터 응답 수신

• 생성된 이미지 URL 또는 바이너리 데이터 처리

5. 고려사항

1. 성능

• 이미지 캡처 시간 최적화

• 비동기 처리 활용

• 캐시 전략 수립

1. 에러 처리

• 데이터 검증

• 이미지 생성 실패 처리

• 타임아웃 처리

1. 보안

• API 인증

• 입력 데이터 검증

• 리소스 접근 제한

6. 확장 가능성

1. 템플릿 다양화

• 여러 상품 유형별 템플릿

• 커스텀 스타일링 옵션

1. 이미지 처리

• 이미지 최적화

• 여러 크기 버전 생성

• 워터마크 추가

1. 모니터링

• 생성 성공률 추적

• 처리 시간 모니터링

• 에러 로깅

이러한 구조로 구현하면 n8n과 FastAPI를 연동하여 자동화된 상품 페이지 생성 및 이미지 캡처 시스템을 구축할 수 있습니다.구체적인 구현을 시작하기 전에, 다음 사항들을 확인하면 좋을 것 같습니다:

1. n8n에서 전달하는 JSON 데이터의 정확한 구조

1. 원하시는 상품 페이지의 구체적인 레이아웃

1. 이미지 캡처 시 필요한 특별한 요구사항

1. 처리해야 할 상품 데이터의 예상량