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n8n工作流MCP助手
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MCP工具

n8n工作流MCP助手

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:n8n-mcp
⭐ 20.6k Stars 🍴 3.4k Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.5分
8.5AI 综合评分
MCP服务器n8n自动化工作流构建AI集成开源工具
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,n8n工作流MCP助手 获评「强烈推荐」。在 GitHub 上收获超过 20.6k 颗 Star,这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
n8n工作流MCP助手 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 n8n工作流MCP助手,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。n8n工作流MCP助手 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 n8n工作流MCP助手 评为 AI 评分 8.5 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

为Claude Desktop、Claude Code、Windsurf和Cursor提供的开源MCP工具,专门用于构建和管理n8n工作流。集成AI助手与低代码自动化平台,帮助开发者和业务用户快速创建复杂工作流程。

n8n工作流MCP助手 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 20.6k
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
活跃维护,更新频繁
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
3.4k
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

为Claude Desktop、Claude Code、Windsurf和Cursor提供的开源MCP工具,专门用于构建和管理n8n工作流。集成AI助手与低代码自动化平台,帮助开发者和业务用户快速创建复杂工作流程。

n8n工作流MCP助手 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "n8n---mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "n8n-mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 n8n工作流MCP助手 执行以下任务...
Claude: [自动调用 n8n工作流MCP助手 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "n8n___mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "n8n-mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 58/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

n8n-MCP

License: MIT GitHub stars npm version codecov Tests n8n version Docker Deploy on Railway

A Model Context Protocol (MCP) server that provides AI assistants with comprehensive access to n8n node documentation, properties, and operations. Deploy in minutes to give Claude and other AI assistants deep knowledge about n8n's 1,851 workflow automation nodes (822 core + 1,029 community).

Overview

n8n-MCP serves as a bridge between n8n's workflow automation platform and AI models, enabling them to understand and work with n8n nodes effectively. It provides structured access to:

  • 1,851 n8n nodes - 822 core nodes + 1,029 community nodes (911 verified)
  • Node properties - 99% coverage with detailed schemas
  • Node operations - 63.6% coverage of available actions
  • Documentation - 87% coverage from official n8n docs (including AI nodes)
  • AI tools - 265 AI-capable tool variants detected with full documentation
  • Real-world examples - 156 ranked configurations extracted from popular templates
  • Template library - 2,352 workflow templates with 99.96% AI metadata coverage
  • Community nodes - Search verified community integrations with source filter

n8n Management Tools (13 tools - Requires API Configuration)

These tools require N8N_API_URL and N8N_API_KEY in your configuration.

#### Workflow Management - n8n_create_workflow - Create new workflows with nodes and connections - n8n_get_workflow - Unified workflow retrieval (modes: full, details, structure, minimal) - n8n_update_full_workflow - Update entire workflow (complete replacement) - n8n_update_partial_workflow - Update workflow using diff operations - n8n_delete_workflow - Delete workflows permanently - n8n_list_workflows - List workflows with filtering and pagination - n8n_validate_workflow - Validate workflows in n8n by ID - n8n_autofix_workflow - Automatically fix common workflow errors - n8n_workflow_versions - Manage version history and rollback - n8n_deploy_template - Deploy templates from n8n.io directly to your instance with auto-fix

#### Execution Management - n8n_test_workflow - Test/trigger workflow execution (webhook, form, chat) - n8n_executions - Unified execution management (list, get, delete)

#### Credential Management - n8n_manage_credentials - Manage n8n credentials (list, get, create, update, delete, getSchema)

#### Security & Audit - n8n_audit_instance - Security audit combining n8n's built-in audit API with deep workflow scanning

#### System Tools - n8n_health_check - Check n8n API connectivity and features

Claude Project Setup

For the best results when using n8n-MCP with Claude Projects, use these enhanced system instructions:

````markdown You are an expert in n8n automation software using n8n-MCP tools. Your role is to design, build, and validate n8n workflows with maximum accuracy and efficiency.

Level 1 - Quick Check (before building)

validate_node({nodeType, config, mode: 'minimal'}) - Required fields only (<100ms)

Level 2 - Comprehensive (before building)

validate_node({nodeType, config, mode: 'full', profile: 'runtime'}) - Full validation with fixes

Level 3 - Complete (after building)

validate_workflow(workflow) - Connections, expressions, AI tools

Level 4 - Post-Deployment

  1. n8n_validate_workflow({id}) - Validate deployed workflow
  2. n8n_autofix_workflow({id}) - Auto-fix common errors
  3. n8n_executions({action: 'list'}) - Monitor execution status

Quick Start

The fastest way to try n8n-MCP - no installation, no configuration:

dashboard.n8n-mcp.com

  • Free tier: 100 tool calls/day
  • Instant access: Start building workflows immediately
  • Always up-to-date: Latest n8n nodes and templates
  • No infrastructure: We handle everything

Just sign up, get your API key, and connect your MCP client.

Want to self-host? See the Self-Hosting Guide for npx, Docker, Railway, and local installation options.

Example Availability

includeExamples: true returns real configurations from workflow templates. - Coverage varies by node popularity - When no examples available, use get_node + validate_node({mode: 'minimal'})

Code Node Usage

  • Avoid when possible - Prefer standard nodes
  • Only when necessary - Use code node as last resort
  • AI tool capability - ANY node can be an AI tool (not just marked ones)

Add Claude Skills (Optional)

Supercharge your n8n workflow building with specialized skills that teach AI how to build production-ready workflows!

n8n-mcp Skills Setup

Learn more: n8n-skills repository

n8n Integration

Want to use n8n-MCP with your n8n instance? Check out our comprehensive n8n Deployment Guide for: - Local testing with the MCP Client Tool node - Production deployment with Docker Compose - Cloud deployment on Hetzner, AWS, and other providers - Troubleshooting and security best practices

Workflow Process

  1. Start: Call tools_documentation() for best practices

2. Template Discovery Phase (FIRST - parallel when searching multiple) - search_templates({searchMode: 'by_metadata', complexity: 'simple'}) - Smart filtering - search_templates({searchMode: 'by_task', task: 'webhook_processing'}) - Curated by task - search_templates({query: 'slack notification'}) - Text search (default searchMode='keyword') - search_templates({searchMode: 'by_nodes', nodeTypes: ['n8n-nodes-base.slack']}) - By node type

Filtering strategies: - Beginners: complexity: "simple" + maxSetupMinutes: 30 - By role: targetAudience: "marketers" | "developers" | "analysts" - By time: maxSetupMinutes: 15 for quick wins - By service: requiredService: "openai" for compatibility

3. Node Discovery (if no suitable template - parallel execution) - Think deeply about requirements. Ask clarifying questions if unclear. - search_nodes({query: 'keyword', includeExamples: true}) - Parallel for multiple nodes - search_nodes({query: 'trigger'}) - Browse triggers - search_nodes({query: 'AI agent langchain'}) - AI-capable nodes

4. Configuration Phase (parallel for multiple nodes) - get_node({nodeType, detail: 'standard', includeExamples: true}) - Essential properties (default) - get_node({nodeType, detail: 'minimal'}) - Basic metadata only (~200 tokens) - get_node({nodeType, detail: 'full'}) - Complete information (~3000-8000 tokens) - get_node({nodeType, mode: 'search_properties', propertyQuery: 'auth'}) - Find specific properties - get_node({nodeType, mode: 'docs'}) - Human-readable markdown documentation - Show workflow architecture to user for approval before proceeding

5. Validation Phase (parallel for multiple nodes) - validate_node({nodeType, config, mode: 'minimal'}) - Quick required fields check - validate_node({nodeType, config, mode: 'full', profile: 'runtime'}) - Full validation with fixes - Fix ALL errors before proceeding

6. Building Phase - If using template: get_template(templateId, {mode: "full"}) - MANDATORY ATTRIBUTION: "Based on template by [author.name] (@[username]). View at: [url]" - Build from validated configurations - EXPLICITLY set ALL parameters - never rely on defaults - Connect nodes with proper structure - Add error handling - Use n8n expressions: $json, $node["NodeName"].json - Build in artifact (unless deploying to n8n instance)

7. Workflow Validation (before deployment) - validate_workflow(workflow) - Complete validation - validate_workflow_connections(workflow) - Structure check - validate_workflow_expressions(workflow) - Expression validation - Fix ALL issues before deployment

8. Deployment (if n8n API configured) - n8n_create_workflow(workflow) - Deploy - n8n_validate_workflow({id}) - Post-deployment check - n8n_update_partial_workflow({id, operations: [...]}) - Batch updates - n8n_test_workflow({workflowId}) - Test workflow execution

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-16

创新的MCP实现,将n8n与AI编程助手深度融合。20.6k星体现高热度,TypeScript实现保证质量。弥补AI在复杂工作流设计中的空白。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
  • Cursor rules 控制在 80 行内,否则模型上下文成本会显著上升
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:n8n-mcp 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合谁
  • 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
  • Cursor rules 控制在 80 行内,否则模型上下文成本会显著上升
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +GitHub 20.6k Star,社区高度认可
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合
❓ 常见问题 FAQ
支持Claude Desktop、Claude Code、Windsurf和Cursor等主流AI编程工具。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:n8n工作流MCP助手 的核心功能完整,质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 n8n工作流MCP助手
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🌐 原始信息
原始名称 n8n-mcp
原始描述 开源MCP工具:A MCP for Claude Desktop / Claude Code / Windsurf / Cursor to build n8n workflow。⭐20.6k · TypeScript
Topics MCP服务器n8n自动化工作流构建AI集成开源工具
GitHub https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp 🌐 官方网站  https://www.n8n-mcp.com/

收录时间:2026-05-13 · 更新时间:2026-05-16 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。