yotube 요약 n8n 워크플로우 구축기

Oracle Cloud Always Free + Docker로 n8n 자동화 구축기 — YouTube 신규 영상 자막을 Notion에 자동 정리하기

0원으로 24시간 돌아가는 자동화 서버를 만들고 싶었다. 결론부터 말하면 됐다. 그런데 만드는 과정에서 Oracle IP가 YouTube에 차단된다는 사실을 알게 됐고, 라이브러리도 두 개나 갈아치웠고, n8n에서는 4연속으로 에러를 만났다. 이 글은 그 구축기다.

목표

내가 만들고 싶었던 건 단순했다.

1. 특정 유튜브 채널에 새 영상이 올라오면 자동 감지
2. 해당 영상의 자막(스크립트) 추출
3. AI로 요약
4. 원본 자막 + 요약을 한 행으로 Notion 데이터베이스에 적재

한 줄짜리 목표였는데, 막상 부딪혀보니 YouTube 생태계의 봇 차단·API 정책·서비스 outage를 한 바퀴 다 돌게 됐다.

최종 환경

• 서버: Oracle Cloud Always Free VPS (Ubuntu 22.04)
• 워크플로우 엔진: n8n (Docker 컨테이너로 운영)
• 신규 영상 감지: YouTube Data API v3
• 자막 추출: youtube-transcript.io API
• AI 요약: OpenAI gpt-4o-mini
• 저장소: Notion API

처음부터 이 구성이었던 게 아니다. 자막 추출은 자체 마이크로서비스로 시작했다가 두 번 갈아엎었고, 신규 영상 감지도 RSS로 시작했다가 outage 만나서 공식 API로 옮겼다. 그 과정이 본론이다.

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왜 Oracle Cloud Always Free인가

n8n을 24시간 돌리려면 항상 켜져 있는 서버가 필요하다. 처음엔 로컬 PC에서 npx n8n으로 띄워봤는데, PC를 끄면 자동화가 멈춘다. 의미가 없다.

VPS를 알아보다 결론은 두 갈래였다.

• 월 4~6달러 짜리 Hetzner/PikaPods — 안정적이고 설정도 쉽다
• Oracle Cloud Always Free — 진짜 0원, 단 가입 시 카드 등록 필요

Oracle Cloud Always Free는 ARM Ampere A1 인스턴스를 최대 4 OCPU / 24GB RAM / 200GB 스토리지까지 무료로 준다. 사양이 무료치고 말이 안 된다.

가장 걱정됐던 건 카드 결제였는데, 알아보니 계정을 직접 "Pay As You Go"로 업그레이드하지 않는 한 자동 결제는 일어나지 않는다. Always Free 계정 상태에서는 카드가 결제 수단으로 활성화조차 되어 있지 않다. 한도를 넘으면 자원이 그냥 생성이 안 될 뿐 결제로 넘어가지 않는다.

단, 30일 $300 트라이얼 크레딧과 Always Free 자원은 다르다. 트라이얼 크레딧을 쓰는 유료 서비스를 잘못 켜두면 30일 후에 곤란해질 수 있다. Always Free 태그가 붙은 자원만 골라 써야 한다.

단점은 두 가지다. Oracle이 가끔 무료 인스턴스를 경고 없이 종료한다는 점(그래서 워크플로우 백업 필수), ARM 인스턴스가 "용량 부족"으로 생성 자체가 안 될 때가 많다는 점. 나는 운 좋게 한 번에 됐다.

1단계: Oracle VM 만들기

Oracle Cloud 콘솔에서 인스턴스를 만들 때 핵심만 짚으면 이렇다.

• Shape: VM.Standard.A1.Flex (ARM) 또는 VM.Standard.E2.1.Micro (AMD, 1GB RAM)
• Image: Canonical Ubuntu 22.04
• Networking: 새 VCN 만들기, public IP 할당
• SSH key: 본인 공개키 등록

나는 AMD 1GB로 시작했다. ARM이 사양은 좋은데 생성이 잘 안 되기도 하고, n8n 혼자 돌리는 데는 AMD도 된다(스왑만 잘 잡으면).

생성 후 ssh 접속:

ssh -i ~/.ssh/oracle_key ubuntu@본인IP

2단계: 1GB RAM 살리기 — 스왑 2GB

AMD 1GB RAM 인스턴스에서 n8n을 그냥 띄우면 메모리 부족으로 시작도 못한다. 스왑을 잡아줘야 한다.

sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

확인:

free -h

Swap: 줄에 2.0Gi가 보이면 됨.

3단계: 방화벽 — Oracle 콘솔 + 서버 양쪽

여기서 첫 번째 함정. Oracle 콘솔의 보안 목록(Security List) 과 서버 내부 iptables 가 둘 다 막혀 있어서, 양쪽 다 열어야 한다.

Oracle 콘솔 보안 목록

Networking → Virtual Cloud Networks → 본인 VCN → Security Lists → Default Security List → Add Ingress Rules

• Source CIDR: 0.0.0.0/0
• IP Protocol: TCP
• Destination Port Range: 5678

서버 내부 iptables

sudo iptables -I INPUT 6 -m state --state NEW -p tcp --dport 5678 -j ACCEPT
sudo netfilter-persistent save

처음에 Oracle 콘솔만 열고 한참 헤맸다. Ubuntu 이미지에 iptables 룰이 기본으로 박혀 있다는 걸 모르면 답이 안 나온다.

4단계: Docker 설치

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
sudo usermod -aG docker ubuntu

마지막 줄(usermod) 후에는 반드시 exit로 나갔다가 다시 ssh 접속해야 한다. 그래야 docker 명령이 sudo 없이 먹는다.

docker --version
docker ps

docker ps가 권한 에러 없이 빈 표라도 보여주면 OK.

5단계: n8n docker-compose.yml

mkdir ~/n8n && cd ~/n8n
nano docker-compose.yml

내용:

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - GENERIC_TIMEZONE=Asia/Seoul
      - N8N_SECURE_COOKIE=false
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n

volumes:
  n8n_data:

N8N_SECURE_COOKIE=false가 중요하다. HTTPS 없이 IP로 접속할 때 이걸 꺼야 로그인이 막히지 않는다. 혼자 쓰는 자동화라 이 정도는 감수한다.

도메인은 필요한가? 처음엔 다들 "도메인 + HTTPS"를 권한다. 외부 서비스 연동할 때 편하다는 이유다. 하지만 혼자 쓸 거면 IP 주소만으로 충분하다.

restart: unless-stopped는 서버가 재부팅돼도 n8n이 자동으로 다시 뜨고 워크플로우가 그대로 재개되도록 해준다.

저장(Ctrl+O → Enter → Ctrl+X) 후 실행:

docker compose up -d
docker compose ps

6단계: 503 "Database is not ready!" — 정상이다

브라우저로 http://본인IP:5678 접속하면 처음엔:

Cannot GET /

이 뜨고, 좀 있다가:

{"code":503,"message":"Database is not ready!"}

가 뜬다. 정상이다. 1GB RAM에서 SQLite 초기화하느라 시간이 걸린다. 2~3분 기다리고 새로고침하면 n8n 첫 화면이 뜬다.

로그로 진행상황 보고 싶으면:

docker compose logs -f

Editor is now accessible via: 같은 줄이 보이면 그때 접속하면 된다.

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여기까지가 셋업이다. 이제 진짜 본론, 워크플로우를 만들 차례인데 — 여기서부터 진짜 삽질이 시작된다.

7단계: 1차 설계 — 그리고 첫 번째 벽

처음 그린 그림은 이랬다.

Schedule(15분) → RSS로 신규 감지 → 자막 추출 → OpenAI 요약 → Notion 적재

자막 추출은 파이썬 youtube-transcript-api 라이브러리가 유명하길래, 이걸 FastAPI 마이크로서비스로 감싸서 Docker 컨테이너로 같이 띄우기로 했다. n8n과 같은 Docker 네트워크에 두면 http://yt-transcript:8500으로 호출할 수 있다.

# app.py (1차 시도)
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi

app = FastAPI()

@app.get("/transcript")
def get_transcript(videoId: str, lang: str = "ko,en"):
    api = YouTubeTranscriptApi()
    fetched = api.fetch(videoId, languages=[l.strip() for l in lang.split(",")])
    text = " ".join(s.text for s in fetched)
    return {"videoId": videoId, "text": text}

컨테이너를 빌드하고, n8n에서 health check도 통과. 영문 테스트 영상(Rick Astley) 자막도 잘 나왔다. "오, 되네?"

그리고 진짜 대상인 한국 채널 영상으로 호출하자 500 에러.

youtube_transcript_api._errors.RequestBlocked:
YouTube is blocking requests from your IP. ...
IP belonging to a cloud provider (like AWS, GCP, Azure, etc.)

원인: 클라우드 IP 차단

YouTube는 데이터센터 IP에서 오는 자막 요청을 차단한다. 가정용 ISP IP에서는 자막 요청이 하루 몇 건이지만, 클라우드 IP는 스크래핑 봇이 대량으로 두드리기 때문에 IP 대역을 통째로 막아둔 것.

내 서버는 Oracle Cloud. 정확히 그 블랙리스트 안이었다. Rick Astley 영상이 통과한 건 그냥 운(인기 영상이라 캐시됐거나, 첫 요청이라 rate-limit에 안 걸렸거나).

핵심 교훈: 서버 코드를 어떻게 바꿔도 같은 IP로 나가는 한 해결 안 된다.

8단계: 2차 시도 — yt-dlp로 갈아타기

youtube-transcript-api는 YouTube 내부 API를 두드린다. 그럼 자막 다운로드 메커니즘이 다른 yt-dlp는 어떨까? yt-dlp는 자막을 timedtext 엔드포인트에서 가져오기도 하니 차단 양상이 다를 수 있다.

마이크로서비스를 yt-dlp 기반으로 다시 짰다. 결과는...

ERROR: [youtube] Sign in to confirm you're not a bot.
Use --cookies-from-browser or --cookies for the authentication.

똑같이 차단. 라이브러리를 바꾸는 건 의미가 없었다. 문제는 IP 그 자체였으니까.

9단계: 막다른 길 — "RSS 설명만 쓰면 안 될까?"

자막 추출이 안 되니 잠깐 이런 생각을 했다. "유튜브 RSS 피드에 영상 설명(description)이 들어오는데, 그걸로 요약하면 자막 없이도 되는 거 아닌가?"

실제로 RSS의 description을 까봤다.

영상	description 길이	내용
미국 국채금리 급등…	133자	면책조항 + 채널 링크뿐
종목 분석: 테슬라	0자	비어있음
삼성전자 총파업…	133자	면책조항 + 채널 링크뿐

영상 본 내용을 알 수 있는 단서가 0%. 어떤 영상을 넣어도 요약이 "투자 참고용 안내…"로 똑같이 나올 판이었다. 즉시 폐기.

10단계: 3차 — 차단 우회를 "남에게 맡기기"

검색을 해보니 답이 나왔다. 사람들은 자막 차단 문제를 자력으로 우회하지 않고, 우회를 대신 해주는 SaaS API를 쓰고 있었다. n8n 공식 템플릿 갤러리에도 youtube-transcript.io를 쓰는 워크플로우가 등록돼 있었다.

• Webshare 같은 residential proxy도 방법이지만, "프록시 써도 차단됐다"는 이슈가 GitHub에 수두룩했다. 안정성에 베팅하기 어렵다.
• youtube-transcript.io는 차단 우회를 서비스 측에서 알아서 처리한다. 가입하면 무료 토큰 25개. API 키 하나만 받으면 끝.

POST https://www.youtube-transcript.io/api/transcripts
Authorization: Basic <api-token>
Body: { "ids": ["videoId"] }

⚠️ Authorization은 Basic이지 Bearer가 아니다. 이거 한참 헤맸다.

토큰을 발급받아 호출하니 한국어 자막이 깔끔하게 떨어졌다.

그동안 고생해서 띄운 자체 마이크로서비스 컨테이너는 미련 없이 철거했다. n8n HTTP Request 노드 하나가 그 역할을 대신하게 됐다. 때로는 직접 만든 걸 버리는 게 정답이다.

11단계: n8n 워크플로우 조립 — 4연속 에러

이제 n8n에서 노드를 연결할 차례. 그런데 실행 버튼을 누를 때마다 새로운 에러가 튀어나왔다.

에러 ① Multiple matches found

RSS에서 영상이 2개 들어왔는데, 뒤쪽 노드에서 $('videoId 추출').item으로 앞 노드 데이터를 참조하니 "2개 중 어느 거?" 하고 n8n이 멈췄다.

해결: Loop Over Items(SplitInBatches) 노드를 넣어 영상을 1개씩 처리. 루프 안에서는 항상 아이템이 하나뿐이라 참조가 모호하지 않다.

에러 ② Response body is not valid JSON

HTTP Request 노드가 응답을 JSON으로 강제 파싱하다 실패.

해결: 응답 포맷을 text로 받고, 다음 Code 노드에서 직접 JSON.parse를 시도(try/catch)하도록. 응답 구조가 어떻든 깨지지 않게.

에러 ③ OpenAI too many requests (429)

요약 노드에서 OpenAI가 rate limit을 던졌다. 자막이 길어 토큰이 컸고, OpenAI 계정 tier도 낮았다.

해결: 자막을 프롬프트에 넣을 때 길이를 잘라 토큰을 줄이고, 노드에 재시도(3회, 5초 간격) 옵션을 켰다. 그리고 OpenAI 계정에 크레딧을 채워 tier를 올렸다.

에러 ④ RSS Status code 404

가장 황당했던 에러. 30분 전엔 잘 되던 RSS가 갑자기 404.

처음엔 "IP 밴인가?" 싶었지만 404는 밴(403/429)이 아니다. 로컬 PC에서 호출해도 404, 구글 공식 채널 RSS도 404.

검색해보니 — YouTube RSS 피드(youtube.com/feeds/videos.xml)의 플랫폼 전역 outage였다. 2026년 들어 YouTube가 비공식 RSS 피드를 간헐적으로 죽이고 있었고, n8n 커뮤니티에도 같은 이슈 스레드가 올라와 있었다.

12단계: RSS를 버리고 YouTube Data API v3로

RSS는 비공식 인터페이스다. 공식 API로 가는 게 답이었다.

GET https://www.googleapis.com/youtube/v3/playlistItems
  ?part=snippet
  &playlistId=UU...   (채널 ID의 UC를 UU로 바꾸면 '업로드' 재생목록)
  &maxResults=2
  &key=<API_KEY>

💡 꿀팁: 채널 ID UCxxxx에서 앞 두 글자만 UU로 바꾸면 그 채널의 '업로드 전체' 재생목록 ID가 된다. playlistItems.list로 최신 영상을 깔끔하게 가져올 수 있다.

YouTube Data API v3는 하루 10,000 units 무료 quota를 준다. playlistItems.list는 1회 호출에 1 unit. 15분마다 폴링해도 하루 96회. 차고 넘친다.

API 키에는 IP 제한(서버 IP만 허용)과 API 제한(YouTube Data API v3만)을 걸어서, 키가 노출돼도 악용이 불가능하게 했다.

최종 아키텍처

[Schedule Trigger: 15분]
     │
[YouTube Data API: playlistItems.list]  ← 채널 업로드 목록 최신 2개
     │
[Code: videoId 추출]                    ← 응답에서 videoId/제목/링크/날짜 파싱
     │
[Loop Over Items: 1개씩]
     │
[Notion: 중복 체크]                     ← VideoId로 이미 있는 영상인지 조회
     │
[IF: 신규?] ──(이미 있음)──→ 루프 다음
     │ (신규)
[youtube-transcript.io API]             ← 자막 추출
     │
[Code: 자막 텍스트 정규화]
     │
[IF: 자막 있음?] ──(없음)──→ 루프 다음
     │ (있음)
[OpenAI: 요약]                          ← gpt-4o-mini, 핵심 bullet + TL;DR
     │
[Notion: 행 추가]                       ← 원본 자막 + 요약을 한 행으로 적재
     │
   루프 다음 영상

핵심 설계 포인트

• 중복 방지: "마지막 실행 시각" 같은 상태를 관리하는 대신, Notion DB에서 VideoId로 직접 조회한다. 이미 있으면 건너뛴다. 상태 관리가 없어 더 견고하다.
• Loop로 1개씩 처리: 멀티 아이템 참조 문제를 원천 차단.
• 방어적 분기: 자막이 없는 영상은 IF 노드로 걸러 조용히 건너뛴다. 워크플로우 전체가 죽지 않는다.
• Notion rich_text 2000자 제한: 자막/요약을 1990자로 잘라 넣는다.

Notion DB 속성 구조

속성명	타입
제목	Title
영상 URL	URL
채널명	Text
게시일	Date
VideoId	Text
자막 원문	Text
AI 요약	Text

⚠️ 속성 이름과 타입이 한 글자라도 다르면 매핑이 깨진다. 한글 띄어쓰기까지 정확히 맞춰야 한다.

자동 실행 켜기

n8n 최신 버전은 예전의 'Active 토글'이 우상단 Publish 버튼으로 바뀌었다. Publish를 누르면 Schedule Trigger가 백그라운드에서 15분마다 돌기 시작한다.

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보안 — 솔직한 이야기

지금 설정대로면 5678 포트가 0.0.0.0/0(인터넷 전체)에 열려 있다. 봇들이 내 IP의 5678 포트를 끊임없이 스캔할 수 있다. n8n 로그인이 걸려 있긴 하지만, HTTPS가 아니라 HTTP라서 로그인 정보가 평문으로 오간다.

옵션은 두 가지.

옵션 1: 내 IP만 허용

Oracle 콘솔에서 5678 규칙의 Source CIDR를 0.0.0.0/0 대신 본인 공인 IP/32로 바꾼다. 봇 스캔이 의미가 없어진다. 단, 집 공인 IP는 가끔 바뀌고 외부(카페·모바일)에서 접속하면 안 된다.

옵션 2: SSH 터널 (가장 안전)

5678 포트를 인터넷에 아예 안 연다. Oracle 콘솔과 iptables에서 5678 규칙을 빼고, 접속할 때만 SSH 터널을 만든다.

ssh -i ~/.ssh/oracle_key -L 5678:localhost:5678 ubuntu@본인IP

이러고 브라우저에서 http://localhost:5678로 접속. 인터넷에 노출되는 포트는 22(SSH)뿐이라 가장 안전하다.

비용 정리

전부 무료이거나 무료 tier 안에서 돈다.

항목	비용
Oracle Cloud VPS	Always Free
YouTube Data API v3	무료 (폴링 1회 = 1 unit, 하루 quota 10,000)
youtube-transcript.io	무료 25 토큰 (영상 1개당 1개 소모, 소진 시 유료)
OpenAI gpt-4o-mini	영상 1개당 수 원 수준

폴링 주기를 너무 짧게 두면 youtube-transcript.io 토큰만 아깝다. 채널 업로드 빈도에 맞춰 15분~1시간으로 조절하면 된다.

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회고 — 배운 것

1. 외부 플랫폼의 차단 정책은 코드로 못 이긴다. IP가 문제면 코드를 아무리 바꿔도 소용없다. 우회를 전문으로 하는 서비스를 쓰는 게 빠르고 안정적이다.
2. 직접 만든 걸 버릴 줄 알아야 한다. 고생해서 띄운 자체 자막 마이크로서비스는 결국 HTTP 노드 하나로 대체됐다. 매몰비용에 미련 두지 않기.
3. 비공식 인터페이스(RSS)는 공식 API보다 약하다. 편하다고 RSS를 썼다가 outage에 당했다. 안정성이 중요하면 공식 API.
4. 에러는 한 번에 하나씩. Multiple matches → JSON 파싱 → rate limit → 404. 짜증났지만 하나씩 잡다 보니 워크플로우가 점점 단단해졌다.
5. Oracle 보안 목록 ≠ 서버 iptables. 인프라 레벨에서도 함정은 있다. 두 곳 다 열어야 한다.
6. 첫 실행 503은 정상. 의심하지 말고 2~3분 기다리기.

처음엔 "한 줄짜리 목표"였지만, 막상 부딪혀보니 YouTube 생태계의 봇 차단·API 정책·서비스 outage를 한 바퀴 다 돌았다. 그래도 결과물은 만족스럽다. 이제 영상이 올라오면 알아서 요약이 Notion에 쌓인다.

비슷한 셋업 시도하시는 분께 이 글이 삽질을 좀 줄여드렸길 바란다.