액티브피시즈(activepieces) 사용방법(매뉴얼, manual, tutorial)

Activepieces 튜토리얼은 사용자가 강력한 자동화 흐름과 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 돕는 플랫폼을 소개합니다. 이 시스템을 통해 사용자는 300가지 이상의 외부 앱과 통합하여 반복적인 작업을 자동화하고, 다양한 유형의 트리거를 사용하여 흐름을 시작할 수 있습니다. 튜토리얼은 또한 AI 에이전트를 생성하여 데이터 이해, 정보 검색, 의사 결정에 활용하는 방법을 설명하며, 이러한 에이전트에게 특정 도구 접근 권한을 부여할 수 있습니다. 또한, 플랫폼은 테이블을 통해 정보를 저장 및 조작하고, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 사용하여 AI 도구를 외부 앱에 안전하게 연결하며, 사람의 승인이 필요한 작업을 위한 할 일(To-dos) 기능을 제공합니다. 이 모든 기능은 코딩 없이 몇 분 만에 설정할 수 있어 사용자가 효율적으로 작업을 관리하고 자동화할 수 있도록 지원합니다.

 

Activepieces Quickstart Tutorial: Start Automating in 5 Minutes - YouTube

 

Activepieces는 강력한 자동화 생태계로, 강력한 플로우와 AI 에이전트를 몇 분 만에 구축할 수 있도록 돕습니다. 코딩이 필요 없습니다.

주요 기능 및 사용 방법:

1. 메인 내비게이션 패널 (Main Navigation Panel):

    ◦ 왼쪽에 위치하며 **에이전트, 플로우, 테이블, MCP 서버, 할 일(To-dos)**에 접근할 수 있습니다.

    ◦ **외부 앱 연결 (Connections to external apps)**도 여기서 찾을 수 있습니다. Activepieces는 LinkedIn, HubSpot, Google Sheets와 같은 300개 이상의 외부 앱 및 도구에 연결할 수 있으며, 지속적으로 새로운 통합 기능을 추가하고 있습니다.

2. 플로우 (Flows):

    ◦ 반복적인 작업을 자동화하여 시간을 절약할 수 있습니다.

    ◦ 좋아하는 앱들을 몇 번의 클릭만으로 연결하여 강력한 워크플로우 자동화를 생성할 수 있습니다.

    ◦ 트리거 (Triggers): 모든 플로우에는 시작을 알리는 트리거가 필요합니다.

        ▪ 스케줄 트리거 (Schedule trigger): 매일 또는 매시간과 같이 특정 간격으로 플로우를 트리거할 수 있습니다.

        ▪ 웹훅 트리거 (Webhook trigger): 웹사이트나 앱에 웹훅을 임베드하여 특정 이벤트(예: 인바운드 양식 제출)가 발생할 때 플로우를 시작할 수 있습니다.

        ▪ 휴먼 인풋 스텝 (Human input step): 맞춤형 웹 양식을 즉시 설정할 수 있으며, 누군가 양식을 제출하면 플로우가 트리거됩니다. 채팅 UI를 사용하여 자신만의 챗봇을 만들 수도 있습니다. 이 경우 플로우 끝에 'UI에 응답(respond on UI)' 스텝을 추가해야 합니다.

        ▪ 외부 앱 트리거 (External apps trigger): 새 이메일을 받을 때마다 플로우가 트리거되도록 설정하는 것과 같이 외부 앱이 플로우를 트리거하게 할 수 있습니다.

    ◦ 액션 (Actions): 플로우가 트리거되면 각 액션을 순차적으로 수행합니다.

        ▪ AI 텍스트 생성부터 HubSpot 통합까지 다양한 액션을 선택할 수 있습니다.

        ▪ 데이터 선택기를 사용하여 이전 단계의 데이터를 다음 단계로 쉽게 전달할 수 있습니다.

        ▪ 통합된 Ask AI 스텝을 사용하여 ChatGPT, Claude 및 다양한 다른 LLM(대규모 언어 모델)을 플로우 내에서 사용할 수 있습니다. API 키를 복사하여 붙여넣어 자신만의 ChatGPT 또는 Claude 계정을 연결할 수도 있습니다.

    ◦ 실행 (Runs): 플로우가 트리거될 때마다 발생하는 모든 일에 대한 분석을 확인할 수 있습니다.

3. 에이전트 (Agents):

    ◦ 강력한 AI 에이전트를 구축하는 가장 쉽고 빠른 방법입니다.

    ◦ 워크플로우 내에서 데이터를 이해하고, 정보를 검색하고, 의사 결정을 내려 자동화에 지능과 비결정적인 자율성을 추가할 수 있습니다.

    ◦ 생성 방법: '새 에이전트(new agent)'를 클릭하고, 원하는 작동 방식에 대한 지침을 제공하며, 필요한 도구에 대한 접근 권한을 부여합니다.

    ◦ 도구 접근 제어: 각 에이전트가 어떤 도구에 접근할 수 있는지, 그리고 그 도구로 무엇을 할 수 있는지 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트가 Google Doc을 수정할 수 있는지 아니면 단순히 읽을 권한만 있는지 결정할 수 있습니다.

    ◦ 구조화된 출력 (Structured output): 매번 동일한 유형의 결과를 제공하도록 설정할 수 있습니다.

    ◦ 복잡한 작업을 위해 하나의 플로우에 여러 에이전트를 포함시킬 수도 있습니다.

4. 테이블 (Tables):

    ◦ Google Sheets 및 기타 스프레드시트 앱의 훌륭한 대안입니다.

    ◦ 안전하고 신뢰할 수 있으며, 플로우를 사용하여 정보를 쉽게 저장하고 업데이트할 수 있습니다.

    ◦ Activepieces에서 구축하는 모든 플로우는 이러한 테이블에 쉽게 접근하고 조작할 수 있습니다.

    ◦ 새 테이블을 만들고, 제목을 지정하고, 일반 스프레드시트처럼 편집할 수 있습니다. CSV 형식으로 테이블을 가져오거나 내보낼 수도 있습니다.

5. MCP 서버 (Model Context Protocol Servers):

    ◦ 자신만의 프라이빗 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 설정할 수 있습니다.

    ◦ MCP 서버를 통해 Claude, Windsurf, Cursor와 같은 AI 도구를 외부 앱에 연결할 수 있습니다.

    ◦ Activepieces가 외부 앱과의 인증을 관리하여 MCP 연결이 완전히 안전합니다.

    ◦ 세부적인 권한 설정: Activepieces에서 MCP 서버에 연결을 추가할 때, MCP 클라이언트에 부여할 특정 권한을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, Claude에게 Gmail 계정에서 이메일을 보낼 권한만 주고 커스텀 API 호출 권한은 주지 않을 수 있습니다.

    ◦ 여러 MCP 서버: 여러 MCP 서버를 생성하여 다른 클라이언트에게 다른 도구에 대한 접근 권한을 줄 수 있습니다.

    ◦ MCP 도구 생성: Claude 및 다른 MCP 클라이언트가 사용할 수 있는 MCP 도구를 Activepieces에서 만들 수 있습니다. 이를 위해 MCP 도구 트리거로 플로우를 생성하고, '응답 대기(wait for response)'를 토글한 다음, 'MCP 클라이언트에 회신(reply to MCP client)' 스텝으로 플로우를 종료하면 됩니다. 이는 MCP 클라이언트가 특정 작업을 수행하는 데 도움이 되는 경우 해당 플로우를 트리거할 수 있음을 의미합니다.

6. 할 일 (To-dos):

    ◦ 사람의 승인이 필요한 작업들을 위한 수신함입니다.

    ◦ 플로우가 할 일 항목을 생성하고, 자체 실행을 일시 중지하며, 나머지 플로우를 실행하기 전에 사용자 또는 팀 구성원이 이미 수행된 작업을 승인하기를 기다릴 수 있습니다.

    ◦ 예를 들어, 인바운드 이메일에 자동으로 회신하는 플로우를 만들었다면, 이 플로우는 초안을 생성하고 Slack에서 사용자에게 알린 다음, 이메일을 보내기 전에 사용자의 승인을 기다릴 수 있습니다.