Bright Data 및 OpenAI 4o mini를 사용하여 DNB 회사 검색 및 추출
고급
이것은Product, AI, Marketing분야의자동화 워크플로우로, 18개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Function, McpClient, HttpRequest, ManualTrigger 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. Bright Data와 OpenAI 4o mini를 기반으로 한 DNB 회사 검색 및 추출
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •OpenAI API Key
사용된 노드 (18)
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
{
"id": "fw2n6WbzzOSBziD2",
"meta": {
"instanceId": "885b4fb4a6a9c2cb5621429a7b972df0d05bb724c20ac7dac7171b62f1c7ef40",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "DNB Company Search & Extract with Bright Data and Open AI 4o mini",
"tags": [
{
"id": "Kujft2FOjmOVQAmJ",
"name": "Engineering",
"createdAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z",
"updatedAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z"
},
{
"id": "ddPkw7Hg5dZhQu2w",
"name": "AI",
"createdAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z",
"updatedAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "647ba3af-65c7-40ae-954d-1eacfd032057",
"name": "‘워크플로 테스트’ 클릭 시",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
-1140,
440
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "5ac1546f-0215-4ba4-996d-8b8298e8813b",
"name": "스티커 메모",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-1140,
120
],
"parameters": {
"width": 400,
"height": 240,
"content": "## Note\n\nDeals with the DNB (https://www.dnb.com/) data extract using the Bright Data MCP Search and Markdown Web scraper\n\n**Please make sure to update the search query and the Webhook Notification URL. Test using https://webhook.site/**"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "98264472-dec1-4930-8759-cd7765aebbb7",
"name": "입력 필드 설정",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-700,
440
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "88826650-2a6f-4d19-8a2f-27b039296a00",
"name": "webhook_notification_url",
"type": "string",
"value": "https://webhook.site/c9118da2-1c54-460f-a83a-e5131b7098db"
},
{
"id": "af7fb77a-7411-4f39-bd04-3bf8cc52a6f9",
"name": "search",
"type": "string",
"value": "dnb starbucks url"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "a888ec8a-9211-4196-8577-4a93c0ebda51",
"name": "Bright Data용 모든 도구 목록",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"position": [
-920,
440
],
"parameters": {},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f06c235a-7726-4580-8ea3-1f34a789b153",
"name": "검색 엔진용 MCP 클라이언트",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"position": [
-480,
440
],
"parameters": {
"toolName": "search_engine",
"operation": "executeTool",
"toolParameters": "={\n \"query\": \"{{ $json.search }}\",\n \"engine\": \"google\"\n} "
},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "7462d4bf-eb0e-48e2-988f-64874a8e5c51",
"name": "DNB용 Bright Data MCP 클라이언트",
"type": "n8n-nodes-mcp.mcpClient",
"notes": "Scrape a single webpage URL with advanced options for content extraction and get back the results in MarkDown language.",
"position": [
116,
440
],
"parameters": {
"toolName": "scrape_as_markdown",
"operation": "executeTool",
"toolParameters": "={\n \"url\": \"{{ $json.output.url }}\"\n} "
},
"credentials": {
"mcpClientApi": {
"id": "JtatFSfA2kkwctYa",
"name": "MCP Client (STDIO) account"
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "1adbe55f-3649-45f3-825a-70ec021452dd",
"name": "LLM을 이용한 DNB URL 데이터 추출",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
-260,
440
],
"parameters": {
"text": "=Extract the URLs for DNB {{ $json.result.content[0].text }}\n",
"batching": {},
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 1.7
},
{
"id": "2fd7b177-2ac7-4cae-82af-47ea2cef08ed",
"name": "LLM을 이용한 DNB 구조화 데이터 추출",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
336,
440
],
"parameters": {
"text": "=Extract the Company Profile from {{ $json.result.content[0].text }}\n\nOutput in a highly structured JSON format.\n",
"batching": {},
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 1.7
},
{
"id": "7d2101c1-edc6-4f2b-8d2e-577bc07ac2ee",
"name": "구조화 데이터 추출용 이진 데이터 생성",
"type": "n8n-nodes-base.function",
"position": [
712,
340
],
"parameters": {
"functionCode": "items[0].binary = {\n data: {\n data: new Buffer(JSON.stringify(items[0].json, null, 2)).toString('base64')\n }\n};\nreturn items;"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "937e7a23-32c8-4894-88c9-4c2d5b8fe274",
"name": "구조화된 콘텐츠를 디스크에 기록",
"type": "n8n-nodes-base.readWriteFile",
"position": [
932,
340
],
"parameters": {
"options": {},
"fileName": "=d:\\DNB_Info.json",
"operation": "write"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0a40a4f0-6dba-4638-944d-192cd6e0c3a6",
"name": "구조화 데이터용 Webhook 알림 시작",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
712,
540
],
"parameters": {
"url": "={{ $('Set input fields').item.json.webhook_notification_url }}",
"options": {},
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "dnb_company_info",
"value": "={{ $json.output }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "de9da4f8-126d-48bd-a391-92f69a44a613",
"name": "스티커 메모2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-220,
240
],
"parameters": {
"width": 440,
"height": 120,
"content": "## Disclaimer\nThis template is only available on n8n self-hosted as it's making use of the community node for MCP Client."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "534cc990-a9fe-4d8c-813c-19f864e92dd8",
"name": "스티커 메모6",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-700,
120
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 440,
"height": 240,
"content": "## LLM Usages\n\nOpenAI 4o mini LLM is being utilized for the structured data extraction handling."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "95d188e1-8e68-4843-a4d7-fd25d066b4aa",
"name": "스티커 메모5",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-1140,
-300
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 400,
"height": 400,
"content": "## Logo\n\n\n\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "439f4da4-5055-4281-895f-38768bb62168",
"name": "URL용 구조화 출력 파서",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"position": [
-80,
660
],
"parameters": {
"jsonSchemaExample": "{\n\t\"url\": \"url\"\n}"
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "82b4a20c-2046-4314-8179-6123f18ea97f",
"name": "구조화 추출용 구조화 출력 파서",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"position": [
520,
660
],
"parameters": {
"schemaType": "manual",
"inputSchema": "{\n \"$schema\": \"http://json-schema.org/schema#\",\n \"title\": \"DNBCompanyProfile\",\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"companyName\": { \"type\": \"string\" },\n \"website\": { \"type\": \"string\", \"format\": \"uri\" },\n \"dnbHooversFreeTrial\": { \"type\": \"string\" },\n \"claimCompany\": { \"type\": \"string\" },\n\n \"overview\": {\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"doingBusinessAs\": { \"type\": \"string\" },\n \"companyDescription\": { \"type\": \"string\" },\n \"industry\": {\n \"type\": \"array\",\n \"items\": { \"type\": \"string\" }\n },\n \"address\": { \"type\": \"string\" },\n \"phone\": { \"type\": [\"string\", \"null\"] },\n \"employeesThisSite\": { \"type\": [\"string\", \"null\"] },\n \"employeesAllSites\": { \"type\": [\"string\", \"null\"] },\n \"revenue\": { \"type\": [\"string\", \"null\"] },\n \"yearStarted\": { \"type\": [\"integer\", \"null\"] },\n \"esgRanking\": { \"type\": [\"number\", \"null\"] },\n \"esgIndustryAverage\": { \"type\": [\"number\", \"null\"] }\n },\n \"required\": [\"companyDescription\", \"industry\", \"address\"]\n },\n\n \"contacts\": {\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"headline\": { \"type\": \"string\" },\n \"contact1\": { \"type\": \"string\" },\n \"contactLink\": { \"type\": \"string\" },\n \"dnbHooversLogo\": { \"type\": \"string\" }\n }\n },\n\n \"financialData\": {\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"description\": { \"type\": \"string\" },\n \"creditReportLink\": { \"type\": \"string\" }\n }\n },\n\n \"creditReports\": {\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"description\": { \"type\": \"string\" }\n }\n },\n\n \"faq\": {\n \"type\": \"object\",\n \"properties\": {\n \"location\": { \"type\": \"string\" },\n \"industry\": { \"type\": \"string\" },\n \"phoneNumber\": { \"type\": \"string\" },\n \"website\": { \"type\": \"string\" },\n \"employees\": { \"type\": \"string\" },\n \"keyPrincipal\": { \"type\": \"string\" },\n \"yearStarted\": { \"type\": \"string\" },\n \"sales\": { \"type\": \"string\" }\n }\n }\n },\n \"required\": [\"companyName\", \"overview\"]\n}\n"
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "a08383bf-b90b-4b82-9698-2f6c842749e2",
"name": "URL 데이터 추출용 OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
-280,
660
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "vPKynKbDzJ5ZU4cU",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "5e577d2d-240a-4851-a1d7-04b66442049e",
"name": "DNB 구조화 데이터 추출용 OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
320,
660
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "vPKynKbDzJ5ZU4cU",
"name": "OpenAi account"
}
},
"typeVersion": 1.2
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "e8616327-2a5b-4815-bcff-ee154750f8cf",
"connections": {
"98264472-dec1-4930-8759-cd7765aebbb7": {
"main": [
[
{
"node": "f06c235a-7726-4580-8ea3-1f34a789b153",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f06c235a-7726-4580-8ea3-1f34a789b153": {
"main": [
[
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"node": "1adbe55f-3649-45f3-825a-70ec021452dd",
"type": "main",
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}
]
]
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"type": "main",
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}
]
]
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}
]
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},
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[
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}
]
]
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"type": "ai_outputParser",
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}
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]
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"type": "ai_languageModel",
"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?
고급 - 제품, 인공지능, 마케팅
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.
관련 워크플로우 추천
AI 에이전트로운 ProductHunt 데이터 추출 및 검색(Bright Data와 Google Gemini 사용)
Bright Data MCP와 Google Gemini AI를 사용하여 ProductHunt 데이터를 추출하고 검색합니다.
Set
Function
Mcp Client
+
Set
Function
Mcp Client
21 노드Ranjan Dailata
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Brave 검색 구조화 데이터 추출(Bright Data MCP + Google Gemini)
Bright Data MCP와 Google Gemini를 사용하여 Brave 검색에서 구조화된 데이터를 추출
Set
Switch
Function
+
Set
Switch
Function
24 노드Ranjan Dailata
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Bright Data 스크래핑 및 Google Gemini를 사용한 Etsy 데이터 마이닝 자동화
Bright Data 스크래핑과 Google Gemini를 사용한 Etsy 데이터 마이닝 자동화
Set
Function
Split Out
+
Set
Function
Split Out
19 노드Ranjan Dailata
제품
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Bright Data MCP 및 OpenAI 4o mini를 사용한 자동화된 이력서-채용 공고 매칭 엔진
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Function
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Set
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22 노드Ranjan Dailata
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Bright Data와 OpenAI의 Crunchbase B2B 잠재 고객 발견 파이프라인 사용
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Set
Function
Http Request
+
Set
Function
Http Request
21 노드Ranjan Dailata
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법적 사례 연구 추출기, Bright Data MCP와 Google Gemini 데이터 탐색기 사용
Set
Code
Wait
+
Set
Code
Wait
22 노드Ranjan Dailata
인공지능
워크플로우 정보
난이도
고급
노드 수18
카테고리3
노드 유형10
저자
Ranjan Dailata
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