三步搭建MCP服務器，讓AI工具直接調(diào)用n8n工作流
今天我們將視角轉(zhuǎn)向服務端實現(xiàn)。n8n 自 1.88.0 版本起，引入了一個革命性特性——MCP Server Trigger 節(jié)點。這一創(chuàng)新讓開發(fā)者能夠?qū)碗s的工作流包裝成標準化的 MCP 服務，通過 SSE（Server-Sent Events）協(xié)議對外發(fā)布。
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為什么這很重要？
想象一下，你精心設計的自動化工作流不再局限于 n8n 內(nèi)部使用，而是可以作為服務向任何 MCP 客戶端提供能力。這種轉(zhuǎn)變意味著工作流從內(nèi)部工具升級為可復用的服務組件。
從觸發(fā)器開始：搭建MCP服務基礎架構
核心節(jié)點配置
整個 MCP 服務器的構建過程出乎意料地簡潔。首先添加一個MCP Server Trigger節(jié)點——這就是我們的服務入口點。
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打開節(jié)點面板，你會發(fā)現(xiàn)一個預生成的 SSE 訪問地址。這個 URL 就是外部系統(tǒng)調(diào)用你服務的通道。為了演示便利，我們暫時禁用身份驗證（生產(chǎn)環(huán)境中務必啟用安全措施）。
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構建服務能力矩陣
接下來的步驟體現(xiàn)了 n8n 的模塊化哲學。你可以在 MCP Server Trigger 后連接任意數(shù)量的工具節(jié)點，每個節(jié)點都會成為 MCP 服務的一個可調(diào)用功能。
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我們有兩種方式來擴展 MCP 服務的能力：
- 復用現(xiàn)有工作流 - 通過 Call n8n Workflow Tool 節(jié)點引入已驗證的自動化流程
- 直接添加工具節(jié)點 - 將單個功能節(jié)點（如 Gmail、Slack 等）直接連接到 MCP 服務器
實戰(zhàn)演練：構建多功能MCP服務
復用現(xiàn)有工作流
既然我們在上一篇文章中已經(jīng)構建了高德地圖查詢和 flomo 筆記的工作流，為什么不直接復用這些成果？這就是Call n8n Workflow Tool節(jié)點的價值所在。
配置步驟：
- 在 MCP Server Trigger 中 Tools 里，添加 Call n8n Workflow Tool 節(jié)點
- 在節(jié)點配置中選擇要調(diào)用的目標工作流
- 設置參數(shù)映射，確保MCP請求能正確傳遞給子工作流
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重要技術細節(jié)： 被調(diào)用的子工作流（如MCP with n8n工作流）必須以 Execute Sub-workflow 觸發(fā)器開始，而不是其他觸發(fā)器類型。這是因為它現(xiàn)在扮演的是"工具組件"角色，需要接收外部傳入的參數(shù)。
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工作流能力整合
通過這種混合方式，我們?yōu)?MCP 服務構建了三個核心能力：
- 地理位置查詢 - 通過 Call n8n Workflow Tool 調(diào)用高德地圖
- 筆記管理 - 通過 Call n8n Workflow Tool 集成 flomo 筆記服務
- 郵件發(fā)送 - 直接添加 Gmail 節(jié)點到 MCP Server，采用 AI 自動識別配置
前兩個能力復用了我們已有的工作流成果，而郵件功能則是直接在 MCP 服務器中添加 Gmail 工具節(jié)點。對于 Gmail 節(jié)點，我們將收件人、主題、正文全部設置為 AI 自動識別模式，讓 AI Agent 能根據(jù)用戶輸入自動填充郵件內(nèi)容。
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完整服務架構
回到 n8n 畫板，我們可以看到最終構建完成的 MCP 服務器架構如下所示：
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這個架構清晰地展現(xiàn)了 MCP Server Trigger 作為服務入口，連接著多個工具組件的完整拓撲結構。
AI Agent提示詞優(yōu)化
在 MCP with n8n 子工作流中，AI Agent 的提示詞需要精確調(diào)整：
{{ "Choose proper tool for user input:" + $json.query }}這個看似簡單的提示詞包含了重要的上下文傳遞機制。$json.query承載著來自 MCP 客戶端的原始請求，AI Agent 據(jù)此選擇最合適的工具。
服務發(fā)布與激活
一鍵發(fā)布流程
MCP 服務的發(fā)布過程體現(xiàn)了 n8n "簡單即強大"的設計理念。保存工作流后，點擊Active按鈕將其激活為綠色狀態(tài)。此時，服務端已準備好接收外部請求。
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復制 MCP Server Trigger 節(jié)點的 Production URL——這就是你的服務訪問端點。
客戶端連接方案
n8n內(nèi)部調(diào)用
最直接的驗證方式是在 n8n 內(nèi)部創(chuàng)建 MCP 客戶端。我們可以構建一個 AI Agent，通過 MCP Client Tool 連接剛才創(chuàng)建的服務器。
為了演示方便，我將 MCP AI Agent 和 n8n MCP Server 放在了同一個工作流中。這個 AI Agent 和上一篇文章分享的基本類似，唯一不同的是這里使用的 MCP Client Tool。
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MCP Client Tool配置
雙擊打開 MCP Client Tool 查看配置，可以看到其中的 SSE Endpoint 就是我們剛剛創(chuàng)建的 MCP Server Trigger 提供的 Production URL。
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AI Agent系統(tǒng)提示詞設置
AI Agent 的系統(tǒng)提示詞需要精心設計，讓它了解可用的工具能力和使用場景：
## Context
- 今天是 {{ $now.format('dd LLL yyyy') }}。
- 當前時間：{{ $now.format('hh:mm a') }} 。
- 你是一個運行在 n8n 工作流中的 AI Agent，擁有多種工具能力
## Available Tools
你可以使用以下工具來幫助用戶：
**高德地圖工具**：
- 通過專門的工作流提供地理位置查詢、路線規(guī)劃、周邊搜索功能
- 提供天氣信息查詢，包括當前天氣和天氣預報
- 當用戶詢問位置、導航、距離、天氣等問題時使用
**Flomo 筆記工具**：
- 通過專門的工作流提供筆記記錄和管理功能
- 用于記錄想法、保存信息、查找歷史筆記
- 當用戶需要記錄筆記時使用
**郵件工具**：
- 直接發(fā)送郵件功能
- 當用戶需要發(fā)送郵件時使用
## Response Guidelines
- 保持回答簡短明了，適合語音傳遞
- 使用簡體中文回復
- 不要編造信息，不確定時明確說明
- 根據(jù)用戶需求選擇合適的工具或服務
- 在使用工具前，簡要說明你將要做什么同時，我們需要設置 Max Iterations 參數(shù)為 10，確保 AI Agent 有足夠的迭代次數(shù)來完成復雜任務。
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執(zhí)行流程解析
這種設計形成了一個有趣的循環(huán)：AI Agent 解析用戶指令 → MCP Client 發(fā)送請求 → MCP Server 執(zhí)行工具 → 返回結果給 AI Agent → 轉(zhuǎn)化為自然語言輸出。
實際執(zhí)行過程展示
讓我們看看這個流程的實際運行效果。當我們輸入演示指令后，可以觀察到大模型會將我們的自然語言指令智能轉(zhuǎn)化成相應工具的結構化參數(shù)，并自動選擇最合適的工具組合。
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整個執(zhí)行過程分為幾個關鍵步驟：
- 指令解析 - AI Agent 理解用戶意圖，識別需要調(diào)用的工具
- 參數(shù)轉(zhuǎn)化 - 將自然語言轉(zhuǎn)換為工具可接受的結構化參數(shù)
- 工具調(diào)用 - MCP Client 將請求提交給 MCP Server 執(zhí)行
- 結果處理 - MCP Server 返回執(zhí)行結果
- 自然語言輸出 - AI Agent 將技術性的返回結果轉(zhuǎn)化為易懂的自然語言呈現(xiàn)給用戶
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整個流程在 n8n 環(huán)境內(nèi)完成，但通過 MCP 協(xié)議實現(xiàn)了清晰的職責分離。用戶只需要用自然語言表達需求，剩下的技術細節(jié)全部由系統(tǒng)自動處理。
外部系統(tǒng)集成
Claude Desktop配置
對于 Claude Desktop 用戶，配置文件如下：
{
"mcpServers": {
"n8n": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"supergateway",
"--sse",
"YOUR_SSE_URL_HERE"
]
}
}
}
Cherry Studio快速接入
Cherry Studio 提供了更直觀的配置界面。在 MCP 服務器配置中添加你的 SSE 端點，即可立即使用所有工作流功能。
架構優(yōu)勢分析
服務化轉(zhuǎn)型
MCP Server Trigger 的出現(xiàn)標志著 n8n 從"工作流平臺"向"服務化平臺"的進化。你的自動化邏輯不再是孤立的腳本，而是可復用的服務組件。
生態(tài)系統(tǒng)擴展
這種架構設計打破了平臺邊界。無論是 Claude、Cherry Studio，還是任何支持 MCP 協(xié)議的客戶端，都能無縫調(diào)用你的 n8n 服務。這種互操作性為企業(yè)級集成提供了無限可能。
寫在最后
MCP Server Trigger 和 MCP Client Tool 的組合拳，讓 n8n 工作流具備了前所未有的靈活性。這不僅簡化了外部程序調(diào)用 n8n 工具的復雜度，更為構建分布式自動化生態(tài)奠定了基礎。
當工作流變成服務，當自動化成為基礎設施，我們正在見證一個新時代的到來——每個人都能構建和分享自己的 AI 工具箱。
