项目简介

n8n-MCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在为AI助手（如Anthropic Claude Desktop）提供与n8n工作流自动化平台交互的全面能力。它将n8n的500多个节点、详细属性、操作、官方文档和2500多个工作流模板结构化地暴露给AI，使得AI能够理解、设计、验证和管理n8n工作流。

主要功能点

节点知识库： 提供500+ n8n节点的详细信息，包括属性、操作和文档。
AI工具识别： 自动检测AI相关节点，并提供工具调用指引。
真实世界示例： 包含2600+从热门模板中提取的节点配置示例。
配置验证： 在部署前验证n8n节点配置的正确性。
AI工作流验证： 针对AI Agent工作流提供高级验证，确保LLM生成的逻辑有效。
模板发现与管理： 访问2500+工作流模板，支持智能筛选，并能获取完整工作流JSON。
n8n实例管理 (可选)： 当配置n8n API凭证后，可直接通过AI创建、更新、删除、执行n8n工作流，并获取执行详情及健康状态。

安装步骤

该MCP服务器可以通过多种方式运行：

使用npx (推荐，无需安装Node.js环境即可运行)： 确保已安装Node.js。然后直接在终端运行：
```
npx n8n-mcp
```

使用Docker (推荐，隔离环境)： 确保已安装Docker。然后拉取镜像并运行：

docker pull ghcr.io/czlonkowski/n8n-mcp:latest

本地安装 (开发者使用)： 克隆仓库，安装依赖，构建项目。这需要Node.js环境。

git clone https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp.git
cd n8n-mcp
npm install
npm run build
npm start

云端部署 (一键部署到Railway平台)： 访问项目GitHub仓库（https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp），点击README中的"Deploy on Railway"按钮，按照指示进行部署。部署完成后将获得一个HTTPS URL和Auth Token，用于MCP客户端配置。

服务器配置

MCP服务器需要通过MCP客户端启动和配置。以下是MCP客户端（例如Claude Desktop）的JSON配置文件中的配置示例。请根据您的AI助手客户端的实际配置文件路径进行修改：

macOS: '~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json'
Windows: '%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json'
Linux: '~/.config/Claude/claude_desktop_config.json'

基本配置 (仅提供文档和验证工具，不连接n8n实例)： 在 'mcpServers' 部分添加以下JSON配置：

{
  "mcpServers": {
    "n8n-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["n8n-mcp"],
      "env": {
        "MCP_MODE": "stdio",
        "LOG_LEVEL": "error",
        "DISABLE_CONSOLE_OUTPUT": "true"
      }
    }
  }
}

'"n8n-mcp"': 您为该MCP服务器定义的名称，客户端将使用此名称来引用它。
'"command"': 启动MCP服务器的命令。
- 如果您使用 'npx' 安装，此处应为 '"npx"'。
- 如果您使用 'Docker' 安装，此处应为 '"docker"'。
- 如果您是本地开发，此处应为 '"node"'。
'"args"': 传递给 'command' 的参数列表。
- 对于 'npx' 安装，通常是 '["n8n-mcp"]'。
- 对于 'Docker' 安装，参数会更复杂，例如 '["run", "-i", "--rm", "--init", "-e", "MCP_MODE=stdio", "ghcr.io/czlonkowski/n8n-mcp:latest"]'。请务必参考GitHub仓库README中的Docker安装部分获取准确的参数。
- 对于本地开发，通常是 '["/absolute/path/to/n8n-mcp/dist/mcp/index.js"]'。
'"env"': 环境变量的JSON对象。
- '"MCP_MODE": "stdio"': 指示MCP服务器使用标准输入输出流进行通信。
- '"LOG_LEVEL": "error"': 设置日志级别为错误，减少控制台输出。
- '"DISABLE_CONSOLE_OUTPUT": "true"': 禁用额外的控制台输出。

完整配置 (提供n8n实例管理功能)： 若要启用n8n实例管理功能，需在 'env' 部分额外配置 'N8N_API_URL' 和 'N8N_API_KEY'。

{
  "mcpServers": {
    "n8n-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["n8n-mcp"],
      "env": {
        "MCP_MODE": "stdio",
        "LOG_LEVEL": "error",
        "DISABLE_CONSOLE_OUTPUT": "true",
        "N8N_API_URL": "https://your-n8n-instance.com",
        "N8N_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

'"N8N_API_URL"': 您的n8n实例的API端点URL，例如 'https://your-n8n-instance.com'。
'"N8N_API_KEY"': 用于认证和授权访问您的n8n实例的API密钥。请确保该密钥拥有足够的权限。

基本使用方法

配置完成后，请务必重启您的MCP客户端（例如Claude Desktop）。AI助手将自动发现并加载n8n-MCP服务器提供的工具。在与AI助手交互时，您可以：

查询节点信息： 询问AI关于特定n8n节点的功能、属性或使用方法。例如：“告诉我关于 Slack 节点的信息。”
查找工作流模板： 让AI根据任务需求查找适用的工作流模板。例如：“寻找一个用于接收Webhooks并发送Slack通知的模板。”
设计和验证工作流： 描述您想要实现的工作流，AI将使用n8n-MCP工具为您生成、验证n8n工作流JSON。
管理n8n实例 (需配置API)： 让AI直接在您的n8n实例上创建、更新或执行工作流。例如：“创建一个名为 '每日报告' 的新工作流，每天早上发送HTTP请求。”

AI将通过调用n8n-MCP服务器提供的工具来响应您的请求，提供智能、上下文感知的n8n工作流自动化帮助。

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安装步骤

服务器配置

基本使用方法

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