Nodemation（n8n）+MCP系列：1、什么是n8n以及Windows系统下的安装指南

最新推荐文章于 2025-05-14 11:46:11 发布
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分类专栏： 人工智能，智能体及数字员工 文章标签： 人工智能
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引言

n8n是一款开源的工作流自动化平台，专注于通过无代码/低代码方式实现业务流程自动化。其核心设计理念是将复杂的任务集成和流程构建简化为可视化操作，主要服务于企业、开发者及技术团队，覆盖数据同步、API集成、AI代理构建等多种场景。

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n8n官网

n8n的官方网站是https://n8n.io。该平台提供了详细的文档（https://docs.n8n.io）和GitHub仓库（https://github.com/n8n-io/n8n），用户可通过官网获取产品功能、部署指南及最新动态。

若需进一步了解其特性（如400+集成服务、AI能力或公平代码许可）或部署方式（如Docker或n

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N8N 官方 MCP 节点实战指南：AI 驱动下的多工具协同应用场景全解析
开源就要来点实在的
04-22 2305
N8N 官方 MCP 节点作为 AI 与工具协同的轻量化解决方案，正在重新定义企业自动化系统的交互边界。通过将自然语言理解与外部工具调用深度融合，它让复杂的数据查询和流程操作变得触手可及。尽管当前版本存在交互模式单一、模型兼容有限等问题，但其在垂直领域的落地价值已足够显著。对于开发者而言，关键在于把握 “场景适配” 原则：在需要自然语言交互的轻量级工具调用场景（如客服查询、生活助手）优先使用 MCP 节点，而在高频数据处理、复杂流程编排场景则回归 N8N 原生节点体系。
cline或业务系统集成n8n的工作流（MCP Server Trigger、Call n8n Workflow Tool node）
xinvictory的专栏
05-04 805
Call n8n Workflow Tool节点是一个工具，它允许代理运行另一个n8n工作流并获取其输出数据。在此页面上，您将找到“调用n8n工作流工具”节点的节点参数，以及指向更多资源的链接。节点参数#输入自定义代码和描述。这告诉代理何时使用此工具。例如：调用此工具以获取随机颜色。输入应该是一个字符串，其中包含要排除的逗号分隔的颜色名称。告诉n8n要调用哪个工作流。您可以选择：数据库，从列表中选择工作流或输入工作流ID。在下面定义并复制一个完整的JSON工作流。
【Windows本地部署n8n工作流自动平台结合内网穿透远程在线访问】
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
04-17 7224
本文主要介绍如何在 Windows 系统使用 Docker 部署 n8n 工作流自动平台，并添加 MCP 服务实现自动化 AI 处理任务，结合 cpolar 内网穿透工具还能轻松实现随时随地远程在线访问与使用，无需公网 IP 也不用准备云服务器那么麻烦。n8n 是一个开源的低代码自动化工作流平台，它拥有 400 多个集成和 900 多个可以立即使用的模版，允许用户通过可视化界面连接不同的应用程序和服务，方便我们构建强大的任务自动化流程。
一个被严重低估的神器：n8n+MCP 让你的 AI 效率翻 10 倍
最新发布
easylife206的专栏
05-14 832
它还可以灵活的和各种 AI 工具结合使用，我们打开 MCP Server 工作流的 MCP Server Trigger 节点，通过它的这个 sse url，来把这个 n8n 的 MCP 工作流接入到第三方的 AI 工具中。不仅配置流程出乎意料的简单，更重要的是，它的生态系统异常丰富，几乎覆盖了我们日常工作中的所有场景。这样配置的好处是，当AI接收到创建 Issue 的指令时，它可以根据上下文智能地选择合适的仓库、标题和内容，而不需要我们每次都手动指定。这个设置使我们的工作流能够接收聊天形式的指令。
Dify、Coze、n8n 对比分析与选型建议
2401_83450572的博客
04-11 2764
Dify在AI深度开发与灵活性上占优，适合技术驱动的企业；Coze以易用性和生态整合见长，适合快速原型和C端应用；n8n则填补了非AI自动化领域的空白，适合通用业务流程优化。建议根据具体需求优先级（如技术能力、预算、生态依赖）综合评估。例如，若需同时兼顾AI与自动化，可组合使用Dify（AI核心）+n8n（流程集成）。
n8n-nodes-mcp：实现 AI 模型与工具的标准化交互
gitblog_00088的博客
03-27 733
n8n-nodes-mcp：实现 AI 模型与工具的标准化交互 n8n-nodes-mcp n8n custom node for MCP 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/n8/n8n-n...
n8n + mcp王炸组合：5个节点轻松搭建一个AI工作流
m0_65555479的博客
05-04 1427
最近比较火热的AI话题离不开MCP，MCP协议为大模型提供了访问外部数据与工具的统一接口。各大云厂商腾讯云和阿里百炼也都纷纷接入了MCP。MCP就像给大模型接入了一个多功能插槽即插即用。对于大模型来说只有万能插座也无法发挥出价值，就像一个大功率的发动机只用来充个电，能把大模型的作用发挥到极致的还是需要通过AI工作流。今天为大家分享实际操作一下MCP加工作流的应用场景。什么是N8Nn8n是一款开源工作流自动化平台。通过其强大的节点系统可以创建复杂的工作流，连接多个服务、数据库和工具。
n8n-nodes-mcp 项目使用教程
gitblog_00626的博客
04-03 563
n8n-nodes-mcp 项目使用教程 n8n-nodes-mcp n8n custom node for MCP 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/n8/n8n-nodes-mcp ...
如何在 Windows 系统上安装 n8n：两种方法详解
青蛙博客
04-08 2912
本文详细介绍了在 Windows 系统上安装 n8n 的两种方法：直接安装和 Docker 部署。直接安装适合初学者，通过 Node.js 和 npm 快速完成；Docker 部署适合需要更高灵活性和可移植性的用户。文章还提供了常见问题的解决方案和注意事项，帮助用户顺利完成安装并高效使用 n8n。
n8n-nodes-mcp-AI人工智能资源
04-02
n8n-nodes-mcpn8nMCP
n8n - AI自动化工作流
热门推荐
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
01-04 2万+
n8n是一个具有原生AI功能的工作流自动化平台，它为技术团队提供了代码的灵活性和无代码的速度。凭借400多种集成、原生人工智能功能和公平代码许可证，n8n可让您构建强大的自动化，同时保持对数据和部署的完全控制。“我经常（比我预期的要频繁）遇到这个问题，所以我决定最好在这里回答。在为这个项目寻找一个有免费域名的好名字的时候，我很快意识到我能想到的所有好名字都已经被取用了。就在那时，我最终选择了’n8n’。，因为它使用节点视图，并使用node.js和’mation’表示“自动化”，这是该项目应该帮助的。
n8n-docs:n8n文档
03-31
n8n文件 该存储库托管的文档， 是可扩展的工作流自动化工具，使您可以通过其开放的模型将任何内容连接到所有内容。 该文档位于。 建立文件 要建立文件： git clone https://github.com/n8n-io/n8n-docs.git cd n8n-docs npm install npm run build 贡献 要添加到文档中： git clone https://github.com/n8n-io/n8n-docs.git cd n8n-docs npm install npm run dev 您可以在文件中找到贡献准则。 支持 如果您有任何问题或疑问，请访问我们的论坛，我们将尽力为您提供帮助： : 执照 n8n-docs是许可。 可以在找到有关许可证的其他信息。
n8n 工作流自动化工具, 幷与 Al Agent 进行集成工作流
m0_70208894的博客
04-29 1915
强大的开源工作流自动化平台，结合了**无代码的便捷性和代码的灵活性**，让你能够构建从简单到复杂的各种自动化流程
深度解析 n8n：强大的开源工作流自动化平台
qq_29768197的博客
04-07 3260
深度解析 n8n：强大的开源工作流自动化平台
n8n 中文系列教程_05.如何在本机部署/安装 n8n（详细图文教程）
AI魔女Lilith的博客
04-21 5269
n8n 是一款强大的开源工作流自动化工具，可帮助你连接各类应用与服务，实现自动化任务。如果你想快速体验 n8n 的功能，本机部署是最简单的方式。本教程将手把手指导你在 Windows 或 MacOS 上通过 Docker 轻松安装和运行 n8n，无需服务器，5 分钟即可完成部署！无论是学习、测试，还是搭建个人自动化流程，这篇指南都能帮你快速上手。🚀
玩转自动化操作神器n8n之（1）n8n的简介与安装
u014723479的博客
05-15 1万+
n8n是一款强大的工作流程自动化工具，可以自定义想要使用的功能和应用程序。n8n基于节点能够将任何工具连接在一起，轻松部署不同类型的任务。n8n虽然在国内知名度没那么高，但是老外确实非常喜欢这个工具。我们简单搜索一下就可以发现知乎上基本上没有人讨论这个话题，就算仅有的几个回答也是好多年之前的，不知道的人还以为是一个小众软件呢B站上面更是直接搜索不到但是当你打开它的GitHub页面，发现上面的star达到了30K，这是非常恐怖的一个数字。
开源工作流自动化工具n8n
wbsu2004的博客
12-29 7340
n8n 是免费的基于节点的工作流自动化工具，可以轻松实现跨不同服务的任务自动化。
n8n run in company
weixin_47503016的博客
03-14 776
run company n8n: NOTE: Use node version 14.x and npm version 6.x. If using npm version 7+, you must enable legacy peer dependencies by setting: npm config set legacy-peer-deps true. npm install --global --production windows-build-tools --vs2015 npm install
用 Docker 打造智能自动化系统：n8n 与 MCP 的完美结合
a543768773的博客
04-01 1222
想让你的自动化工作流更智能？本指南将带你一步步使用 **Docker 免费安装 n8n 和 MCP（Model Context Protocol）**，并教你如何在 n8n 中集成 MCP，打造具备 **上下文感知能力的智能工作流**。告别单调的触发器和固定操作，让你的自动化系统更加灵活、智能、高效！🚀
n8n安装mcp组件
03-31
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在n8n中安装和配置MCP组件的问题。根据用户提供的引用内容，特别是引用[3]，里面提到Nodemation（n8n）+MCP系列的第一部分是关于n8n的安装指南，但似乎没有直接说明如何安装MCP组件。用户可能已经安装了n8n，现在想进一步集成MCP，但不知道具体步骤。 首先，我需要确认MCP是什么。根据引用[1]，MCP可能与AI Agent的构建有关，可能是一个扩展或插件，用于增强n8n的AI功能。但现有的引用中没有详细的安装说明，可能需要查找更多信息。 由于引用[3]提到可以通过官网文档或GitHub查阅更多信息，我应该建议用户参考这些资源。另外，可能需要通过npm安装MCP组件，或者通过n8n的界面添加节点。如果MCP是第三方开发的节点，可能需要使用n8n的社区节点或自定义节点功能。 考虑到用户可能不太熟悉技术细节，分步骤的指南会更合适。例如，先确保n8n已正确安装，然后通过npm安装MCP相关的包，或者在n8n的编辑器中添加节点。同时，可能需要配置环境变量或API密钥，这需要用户从MCP的提供方获取。 另外，引用[1]提到疯哥的教程会介绍如何结合MCP，所以建议用户关注即将发布的教程。如果当前没有公开的指南，可能需要等待或联系支持团队。 总结步骤应该是：安装n8n，安装MCP依赖，配置节点，设置凭证，测试工作流。同时提醒用户注意版本兼容性和安全设置。</think>### n8n中安装与配置MCP组件的分步指南 根据现有公开资料，MCP（可能指**Modular Cognitive Processing**）是n8n生态中增强AI处理能力的扩展组件[^1]。以下是基于n8n技术特性的操作步骤： --- #### **步骤1：前置条件准备** 1. 已部署n8n环境（支持npm/Docker部署） ```bash # npm全局安装示例（引用[3]） npm install -g n8n n8n start ``` 2. 确保服务器具备Python 3.7+环境（部分AI组件依赖） --- #### **步骤2：安装MCP核心包** 通过npm安装官方/社区提供的MCP模块（具体包名需根据组件文档确认）： ```bash npm install @n8n-mcp/core --save ``` > 注：若组件托管在私有仓库，需配置.npmrc文件 --- #### **步骤3：节点集成配置** 1. 在n8n编辑器中添加**自定义节点** - 将MCP组件代码库克隆到n8n的`custom-nodes`目录 ```bash cd ~/.n8n/custom-nodes git clone [MCP组件GitHub仓库URL] ``` 2. 重启n8n服务使节点生效 --- #### **步骤4：凭证绑定** 1. 在n8n控制台的**Credentials**菜单 2. 创建MCP专用凭证（通常需要API Key/Token） 3. 关联到对应工作流节点 --- #### **步骤5：验证AI功能** 构建测试工作流（示例）： ``` HTTP请求节点 → MCP自然语言处理节点 → 条件分支节点 ``` 通过调试面板检查MCP节点的输出是否符合预期 --- #### **已知限制** 1. 目前公开资料中MCP集成教程较少（引用[1]预告相关内容） 2. 组件兼容性需匹配n8n版本（建议使用v0.218+） 建议持续关注n8n官方博客及疯哥的专题教程获取最新配置方法[^3]。 ---
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