在快速发展的自动化和人工智能（AI）领域，连接人类流程与智能系统的工具正在重塑企业的运营方式。其中，n8n这一强大的工作流自动化平台，以及模型上下文协议（MCP），一个用于连接AI模型与外部工具和数据的开放标准，两者结合形成了一种引人注目的协同效应，可以创建智能、可扩展且动态的工作流。本文将深入探讨如何将 n8n 和 MCP服务器 结合使用，提供关于它们集成的全面指南、实际案例，以及它们在自动化和AI驱动决策方面的巨大潜力。
理解n8n：低代码工作流自动化的基石
n8n (发音为 “n-eight-n”) 是一款于2019年推出的工作流自动化工具，旨在连接应用程序、API和服务，以最小的编码实现复杂流程的自动化。它以其可视化的工作流构建器而闻名，允许用户通过拖放节点来创建工作流，每个节点代表一个任务或集成。例如，一个典型的 n8n 工作流可能包括从Google Sheets读取数据、将其传递给AI模型进行分析，然后将结果发布到Slack频道。
n8n 的主要功能包括：
- 可视化工作流构建器： 通过拖放界面创建工作流，连接代表任务或集成的节点。
- 广泛的集成： 超过400个预构建的节点，用于诸如Notion、Google Sheets、Slack等服务，以及通过HTTP请求的自定义API。
- AI能力： 用于文本摘要、数据分析和决策等任务的内置AI节点和代理。 例如，用户可以使用 n8n 的 OpenAI节点来总结客户反馈，然后根据情感分析结果自动创建支持工单。
- 自托管和开源： 完全自托管，采用公平代码许可，确保数据控制和定制。这使得企业能够在自己的服务器上运行 n8n，满足特定的安全和合规需求。
- 可扩展性： 支持事件驱动的触发器、错误处理以及云或本地服务器上的部署。这使得 n8n 能够处理大量的自动化任务，而不会影响性能。
n8n 尤其适合于自动化重复性任务，例如在CRM和电子邮件平台之间同步数据、生成报告或发布到社交媒体。其灵活性允许无代码用户和开发人员构建工作流，并可以选择添加自定义JavaScript或Python代码以实现高级逻辑。根据 n8n 官方数据，平均用户在使用 n8n 后可以节省30%的工作时间，这凸显了其提高生产力的巨大潜力。
探索MCP：大型语言模型交互的标准化桥梁
模型上下文协议（MCP）是Anthropic开发的一种开放源代码协议，旨在增强LLM与外部工具或数据源之间的交互。 MCP 于2024年末发布，对AI模型访问和利用外部资源的方式进行了标准化，解决了数据孤岛和碎片化集成的问题。简单来说，MCP 提供了一种通用的“语言”，让LLM能够理解和使用各种外部工具，而无需针对每个工具进行单独的集成。
MCP 的关键方面包括：
- 标准化访问： 提供LLM查询工具、API或数据库的通用协议。
- 双向通信： 使AI能够检索数据和执行操作，并具有用于上下文响应的反馈循环。
- 模块化设计： 允许开发人员将新工具或服务添加为 MCP服务器，从而扩展AI功能。
- 开放架构： 鼓励社区贡献和安全、可互操作的连接。
MCP服务器 充当中间人，向Claude、Grok或自定义LLM等AI模型公开工具和数据。例如，MCP服务器 可以允许AI查询天气API、更新Notion数据库或触发 n8n 工作流，从而将静态AI响应转换为动态、可操作的结果。 想象一个使用 MCP服务器 连接到电子商务平台的 AI 助手。 它可以根据客户的浏览历史记录和购买行为提供个性化的产品推荐。
n8n与MCP的结合：释放智能自动化的力量
n8n 和 MCP 的集成释放了强大的协同作用：
- 智能自动化： n8n 的工作流可以利用 MCP 来整合AI驱动的决策，使流程具有适应性和上下文感知能力。例如，可以使用AI分析客户的情绪，并根据情绪触发不同的 n8n 工作流。
- 无缝工具集成： MCP 使 n8n 能够将AI代理连接到各种外部工具，从而扩展了自动化的可能性。例如，n8n 可以使用 MCP 连接到股票市场API，并根据实时市场数据自动执行交易。
- 可扩展性和灵活性： 这两种工具都支持自托管，从而确保了企业使用的数据隐私和可扩展性。
- 减少开发开销： MCP 的标准化协议简化了AI工具集成，而 n8n 的可视化构建器最大程度地减少了编码需求。
这种组合非常适合于诸如以下场景：通过AI驱动的工单分析来自动执行客户支持、通过实时AI见解来处理数据，或者创建跨平台协调任务的多代理系统。 例如，一个使用 n8n 和 MCP 的医疗保健组织可以使用 AI 分析患者的电子病历，并自动安排后续预约。
搭建n8n与MCP集成：分步指南
要将 n8n 与 MCP服务器 结合使用，您需要设置这两个组件并配置它们以进行通信。以下是一个分步指南，包括先决条件、安装和配置。
先决条件
- 系统要求： 用于 n8n 的具有Node.js 18+和Docker的服务器或本地计算机。至少2个vCPU内核、8 GB RAM和100 GB存储空间，以实现最佳性能。
- 帐户和凭据： 您计划集成的服务的API密钥（例如，Brave Search、OpenAI）。
- 知识： 对 n8n 工作流和API的基本了解。熟悉JSON、Docker和环境变量。
步骤1：安装n8n
您可以本地运行 n8n、在VPS上运行 n8n 或使用云托管选项。为了实现完全控制，建议使用Docker进行自托管。
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安装Docker： 确保已安装Docker和Docker Compose。在Ubuntu上，运行：
sudo apt update sudo apt install docker.io docker-compose sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker -
使用Docker设置n8n： 创建一个docker-compose.yml文件：
version: '3' services: n8n: image: n8nio/n8n:latest ports: - "5678:5678" environment: - N8N_HOST=localhost - N8N_PORT=5678 - N8N_PROTOCOL=http - N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true volumes: - ~/.n8n:/home/node/.n8n运行：
docker-compose up -d -
访问n8n： 在浏览器中打开http://localhost:5678，创建一个帐户，然后登录到 n8n 界面。
步骤2：安装n8n-nodes-mcp社区节点
n8n-nodes-mcp社区节点可在 n8n 中启用 MCP 集成。由于 n8n 的云版本不支持社区节点，因此您必须使用自托管实例。
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启用社区节点： 确保在docker-compose.yml中将N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE环境变量设置为true（已包含在上面）。
重新启动 n8n：
docker-compose down && docker-compose up -d -
安装MCP节点：
在 n8n 中，转到“设置”>“社区节点”。
在“npm软件包名称”字段中输入 n8n-nodes-mcp。
选中该框，确认社区节点的风险，然后单击“安装”。
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验证安装：
在 n8n 工作流编辑器中，在节点选择器中搜索“MCP”。您应该会看到MCP Client和MCP Server Trigger节点。
步骤3：设置MCP服务器
MCP服务器 可以从诸如GitHub上的modelcontextprotocol/servers之类的存储库中获取。在本指南中，我们将使用Brave Search MCP服务器 作为示例。
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克隆MCP服务器存储库：
git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git cd servers -
配置Brave Search MCP服务器：
从https://brave.com/search/api/获取Brave Search API密钥。
在Brave Search服务器目录中创建一个.env文件：
BRAVE_API_KEY=your-brave-api-key -
运行MCP服务器：
按照存储库的说明启动服务器（例如，使用Node.js或Docker）。为简单起见，假设它在http://localhost:3000上运行。
步骤4：在n8n中配置MCP凭据
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添加MCP Client凭据：
在 n8n 中，转到“凭据”>“添加凭据”>“MCP Client (STDIO) API”。
将“服务器URL”设置为您的 MCP服务器（例如，http://localhost:3000）。
添加环境变量，例如：
BRAVE_API_KEY=your-brave-api-key命名凭据（例如，“MCP Brave”）并保存。
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测试连接：
使用MCP Client节点创建一个测试工作流，选择“List Tools”操作，然后执行它。您应该会看到 MCP服务器 中可用的工具。
步骤5：使用MCP创建n8n工作流
以下是一个示例工作流，该工作流使用MCP Client节点执行Brave Search并将结果存储在Notion中。
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创建新工作流：
在 n8n 中，单击“新建工作流”。
添加一个手动触发器节点以手动启动工作流。
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添加MCP Client节点：
将MCP Client节点拖到画布上。
配置它：
- 凭据：选择“MCP Brave”。
- 操作：选择“Execute Tool”。
- 工具：选择Brave Search工具（例如，search）。
- 参数：输入查询，例如{\“query\”: \“latest AI trends\”}。
将其连接到手动触发器节点。
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添加Notion节点：
添加一个Notion节点以存储结果。
配置它：
- 凭据：设置Notion API凭据。
- 资源：选择“数据库”。
- 操作：选择“创建”。
- 数据库ID：输入您的Notion数据库ID。
- 属性：将MCP节点的输出（例如，$.results）映射到Notion字段。
将其连接到MCP Client节点。
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保存并执行：
保存工作流。
单击“执行工作流”进行测试。工作流应获取搜索结果并将它们存储在Notion中。
步骤6：使用MCP Server Trigger节点
MCP Server Trigger节点允许外部AI系统（例如，Claude）触发 n8n 工作流。
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添加MCP Server Trigger节点：
在一个新工作流中，添加一个MCP Server Trigger节点。
将其配置为将工作流公开为 MCP 工具（例如，将工具名称设置为trigger_workflow）。
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连接到操作：
添加操作节点（例如，通过Gmail节点发送电子邮件）。
将它们连接到MCP Server Trigger。
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使用AI客户端进行测试：
使用MCP兼容的AI客户端（例如，自定义Claude集成）通过 MCP服务器 调用工作流。
验证工作流是否按预期执行。
实际应用案例：n8n和MCP的强大组合
案例1：AI驱动的客户支持自动化
一家中型电子商务公司使用 n8n 和 MCP 来自动处理支持工单：
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工作流：
- 触发器：通过电子邮件（Gmail节点）收到新工单。
- MCP Client节点：将工单文本发送到具有AI模型（例如，Claude）的 MCP服务器，以分析意图和情绪。
- 逻辑节点：如果问题很常见（例如，退款请求），则触发预定义的响应。否则，将其路由给人工代理。
- Notion节点：将工单和解决方案记录在Notion数据库中。
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MCP角色： MCP服务器 使AI能够访问CRM中的客户数据，并根据过去的互动建议响应。
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好处： 将响应时间减少了70%，提高了客户满意度，并随工单量扩展。
案例2：研究论文摘要
一所大学使用 n8n 和 MCP 处理数千篇科学论文：
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工作流：
- 触发器：将新论文上传到数据库（Webhook节点）。
- MCP Client节点：查询 MCP服务器 以使用LLM提取关键发现。
- Notion节点：将摘要存储在Notion数据库中。
- Slack节点：通知研究人员新的摘要。
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MCP角色： MCP服务器 将LLM连接到外部API（例如，PubMed）以获取其他上下文。
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好处： 自动执行文献综述，从而节省了研究人员数小时的手动工作。
案例3：社交媒体内容自动化
一家营销机构自动执行LinkedIn帖子：
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工作流：
- 触发器：计划的触发器（Cron节点）。
- MCP Client节点：使用 MCP服务器 根据热门话题（例如，通过Brave Search）生成帖子内容。
- LinkedIn节点：将内容发布到LinkedIn。
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MCP角色： MCP服务器 获取实时数据并将其格式化以用于AI内容生成。
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好处： 确保及时发布相关帖子，并最大程度地减少人工干预。
n8n与MCP集成的优势：提升企业竞争力
增强的AI能力： MCP 使 n8n 工作流能够利用LLM进行动态决策，例如情绪分析或内容生成。
统一的数据访问： MCP 对访问各种数据源的方式进行了标准化，从而降低了集成复杂性。
可扩展性： 这两种工具都支持自托管和容器化，非常适合企业级部署。
社区支持： n8n 和 MCP 的活跃社区提供模板、节点和故障排除资源。
经济高效： 开源性质最大程度地降低了许可成本，而自托管则降低了云费用。
挑战与最佳实践：确保集成成功
挑战
- 学习曲线： 配置 MCP服务器 和 n8n 工作流需要熟悉API和AI概念。
- 社区节点稳定性： n8n-nodes-mcp节点由社区维护，因此更新可能会滞后于 n8n 的核心功能。
- 资源需求： 运行 MCP服务器 和带有AI工作负载的 n8n 可能会占用大量资源，需要强大的硬件。
- 安全问题： 将 MCP服务器 公开给外部AI客户端需要强大的身份验证和加密。
最佳实践
- 保护凭据： 将API密钥存储在环境变量中，而不是硬编码在工作流中。
- 监控资源： 使用诸如Prometheus之类的工具来跟踪服务器性能并防止瓶颈。
- 增量测试： 从简单的工作流开始，并在验证稳定性后扩展复杂性。
- 保持更新： 定期更新 n8n 和 MCP 节点，以从安全补丁和新功能中受益。
- 利用社区资源： 浏览 n8n 的模板库和 MCP服务器 存储库以获取灵感。
未来潜力：自动化领域的无限可能
随着 MCP 的成熟和 n8n 的不断发展，它们的集成可能会重新定义自动化：
- 多代理系统： n8n 可以通过 MCP 协调多个AI代理，从而实现复杂、协作的工作流。
- 更广泛的MCP采用： 采用 MCP 的更多工具和服务将扩展 n8n 的集成功能。
- 增强的AI节点： 未来的 n8n 更新可能会以本机方式支持 MCP，从而减少对社区节点的依赖。
结论：迎接AI驱动的自动化未来
n8n 和 MCP服务器 的结合为构建智能、自动化工作流提供了一个强大的框架，该框架将AI与业务流程联系起来。 通过利用 n8n 的可视化工作流构建器和 MCP 的标准化AI工具集成，用户可以创建自适应、可扩展的系统，用于执行从客户支持到研究和营销等各种任务。 本文提供了有关设置和一起使用这些工具的指南，并提供了实际示例。 随着这两种技术的不断发展，它们的协同作用将为自动化和AI驱动的创新释放新的可能性。 通过将 n8n 的易用性与 MCP 的强大 AI 集成相结合，企业可以构建更智能、更高效、更具竞争力的自动化解决方案。