n8n-MCP

n8n-MCP 是一个基于 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 的服务器，旨在为 AI 助手（如 Claude、Gemini 等）提供对 n8n 自动化平台的深度访问能力。通过它，AI 不再只是“调用工具”，而是能够理解 n8n 节点的结构、属性、操作与上下文，从而更可靠地参与工作流构建与优化。

只需几分钟部署，AI 助手即可获得对 545 个 n8n 节点 的结构化知识——覆盖从基础集成到高级 LangChain 应用的完整能力图谱。

它能提供什么？

n8n-MCP 将 n8n 平台的静态文档转化为 AI 可理解、可操作的上下文数据，具体包括：

• 543 个节点
  涵盖 n8n-nodes-base 与 @n8n/n8n-nodes-langchain，几乎覆盖全部官方节点。
• 节点属性（99% 覆盖）
  每个节点的输入/输出字段、参数类型、默认值等均有结构化描述。
• 节点操作（63.6% 覆盖）
  明确列出每个节点支持的操作（如“发送邮件”“查询数据库”），便于 AI 规划任务。
• 官方文档（87% 覆盖）
  包括所有 AI 相关节点（如 LLM、Embedding、Reranker）的完整说明。
• AI 能力节点（271 个）
  自动识别具备 AI 功能的节点，并提供专用上下文。
• 真实配置示例（2,646 个）
  从社区热门模板中提取的实际节点配置，供 AI 参考学习。
• 完整模板库（2,709 个工作流）
  所有模板的元数据（名称、描述、使用节点）100% 可检索。

这些数据通过 MCP 协议暴露，使 AI 能在运行时动态理解“n8n 能做什么”以及“怎么做”。

⚠️ 重要安全提醒

切勿让 AI 直接修改您的生产工作流！

AI 的输出具有不确定性。为保障系统稳定与数据安全，请务必遵循以下原则：

• 🔄 复制工作流：在操作前创建副本；
• 🧪 在开发环境测试：所有 AI 生成的变更先在隔离环境中验证；
• 💾 定期备份：导出关键工作流的 JSON 文件；
• ⚡ 人工审核：部署到生产前，由工程师确认逻辑正确性。

自动化不应以牺牲可靠性为代价。

快速开始：两种方式

选项 1：托管服务（推荐初学者）☁️

最快上手方式，无需任何本地部署。

• 访问：https://dashboard.n8n-mcp.com
• ✅ 免费套餐：每日 100 次工具调用
• ✅ 即开即用：注册后立即获取 API 密钥
• ✅ 自动更新：始终同步最新 n8n 节点与模板
• ✅ 无需运维：服务器、安全、扩缩容均由平台处理

只需将 API 密钥配置到支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Cursor 或自定义代理），即可开始调用。

选项 2：自托管（适合企业或高级用户）

开源部署，完全掌控数据与访问权限。
（文档与 Docker 镜像可在 GitHub 仓库获取）

为什么这很重要？

当前大多数“AI + 自动化”方案仅将工具视为黑盒函数调用。但真正的智能协作需要上下文理解——知道某个节点是否支持分页、是否需要 API 密钥、输出格式能否被下游消费。

n8n-MCP 填补了这一空白，让 AI 从“盲调工具”升级为“懂工作流的协作者”。这不仅是效率提升，更是可靠性与可维护性的跃迁。

适合谁使用？

• 希望用 AI 辅助构建 n8n 工作流的开发者；
• 企业希望将内部自动化能力开放给 AI 代理调用；
• 研究者探索“AI + 工作流编排”的新型人机协作模式。