<think>我们正在讨论如何开发自定义n
8n节点以实现
自动化配置和流程搭建。根据用户的问题，他想要通过自定义节点来
自动化生成
工作流配置，这通常涉及到将结构化的数据（如JSON）转换为n
8n的
工作流节点配置。
参考之前的对话，我们知道用户希望利用MCP客户端来
自动化理解需求并搭建
工作流，但MCP本身不具备自然语言理解能力，因此需要外部AI服务将自然语言需求转换为结构化配置，然后通过自定义节点将结构化配置转换为n
8n
工作流。
现在，用户的问题聚焦在如何开发这样的自定义节点上。
步骤：
1. 了解n
8n节点的基本结构
2. 创建自定义节点项目
3. 编写节点逻辑：将输入的结构化配置（例如JSON）转换为n
8n节点数组
4. 测试节点
5. 在n
8n中安装自定义节点
详细步骤：
1. **节点基本结构**：
n
8n节点是一个npm包，包含以下关键文件：
- `package.json`：定义节点名称、版本和依赖
- `节点名.node.js`：节点主文件，包含节点定义
- `节点名.html`：节点的UI界面（可选，用于参数输入）
2. **创建项目**：
```bash
mkdir n
8n-nodes-automation-builder
cd n
8n-nodes-automation-builder
npm init -y
```
3. **编写节点主文件（例如：AutomationBuilder.node.js）**：
```javascript
const { Node } = require('n
8n-workflow');
class AutomationBuilder extends Node {
constructor() {
super();
// 节点属性定义
this.name = 'automationBuilder';
this.displayName = 'Automation Builder';
this.icon = 'fa
:robot';
this.group = ['transform'];
this.version = 1;
this.description = 'Convert structured configuration to n
8n workflow nodes';
this.inputs = ['main'];
this.outputs = ['main'];
this.properties = [
{
displayName
: 'Configuration JSON',
name
: 'json',
type
: 'string',
typeOptions
: {
rows
: 5,
},
default
: '',
description
: 'Structured JSON configuration for the workflow',
},
];
}
async execute() {
// 获取输入数据
const items = this.getInputData();
const returnItems = [];
for (let i = 0; i < items.length; i++) {
try {
const jsonConfig = this.getNodeParameter('json', i, '');
const workflowConfig = JSON.parse(jsonConfig);
// 这里应该包含将配置转换为节点数组的逻辑
// 例如，workflowConfig 可能是一个节点数组，我们可以直接输出
// 但注意：节点需要符合n
8n节点数据格式
// 将转换后的节点数组作为输出
returnItems.push({ json
: { nodes
: workflowConfig } });
} catch (error) {
// 处理错误
if (this.continueOnFail()) {
returnItems.push({ json
: { error
: error.message } });
} else {
throw error;
}
}
}
return [returnItems];
}
}
module.exports = AutomationBuilder;
```
4. **测试节点**：
在开发过程中，可以将节点链接到本地n
8n实例进行测试。在n
8n的用户设置中，启用自定义节点，并指定自定义节点的路径。
5. **安装自定义节点**：
将节点打包发布到npm（可选），然后通过npm安装在n
8n的相同环境中，或者直接将节点文件夹放在n
8n的`custom`目录下（需要配置n
8n的`N
8N_CUSTOM_EXTENSIONS`环境变量）。
6. **使用节点**：
在n
8n编辑器中，添加自定义节点“Automation Builder”，在节点的配置框中输入结构化的JSON配置（这个JSON配置应该由之前的AI服务生成），然后节点会输出一个包含节点数组的对象。这个输出可以连接到其他节点，或者通过n
8n的REST API动态创建
工作流。
注意：动态创建
工作流需要调用n
8n的REST API（需要管理员权限）。在自定义节点中，我们可以添加一个HTTP请求节点来调用n
8n的API，将生成的节点数组作为请求体发送到`POST /workflows`端点。
但是，在节点中直接调用API需要处理认证（例如使用API密钥）。因此，我们可以在自定义节点中生成
工作流配置，然后通过HTTP请求节点发送。
另一种做法：自定义节点只负责生成
工作流配置，然后由用户手动复制或通过另一个HTTP请求节点发送。
考虑到安全性和流程的清晰性，建议将生成
工作流配置和
部署工作流分为两个步骤。
因此，我们可以设计两个自定义节点：
1. **配置解析节点**：将JSON配置转换为n
8n节点数组（如上述节点）。
2. **
工作流部署节点**：接收节点数组，调用n
8n的REST API创建或更新
工作流。
工作流部署节点的实现（伪代码）：
- 输入：节点数组（来自上一个节点）
- 属性：n
8n实例的URL和API密钥
- 执行：发送POST请求到`{{url}}/rest/workflows`，请求体为`{ "nodes"
: 节点数组, "name"
: "动态生成的
工作流" }`
这样，用户就可以构建一个
工作流：AI解析服务生成配置 -> 配置解析节点 ->
工作流部署节点。
由于n
8n节点不能直接返回节点数组并创建新的
工作流（在同一个
工作流执行中），所以
工作流部署节点需要调用外部API（即n
8n自己的API）来创建新的
工作流。
关于n
8n的REST API，参考[^1]和[^2]中提到的内容，具体可查看官方文档。
总结步骤：
1. 开发配置解析节点（将JSON字符串转换为节点数组对象）
2. 开发
工作流部署节点（将节点数组发送到n
8n API）
3. 在n
8n中组合使用这两个节点，实现从配置到
工作流部署的
自动化
注意：在调用n
8n API时，需要处理认证。可以在
工作流部署节点的属性中设置API密钥（使用密码类型字段）。
下面是一个
工作流部署节点的简单示例：
```javascript
const { Node } = require('n
8n-workflow');
const axios = require('axios');
class WorkflowDeployer extends Node {
constructor() {
super();
// 节点属性定义
this.name = 'workflowDeployer';
this.displayName = 'Workflow Deployer';
this.icon = 'fa
:cloud-upload-alt';
this.group = ['output'];
this.version = 1;
this.description = 'Deploy a workflow to n
8n via REST API';
this.inputs = ['main'];
this.outputs = ['main'];
this.properties = [
{
displayName
: 'n
8n URL',
name
: 'url',
type
: 'string',
default
: 'http
://localhost
:567
8',
required
: true,
},
{
displayName
: 'API Key',
name
: 'apiKey',
type
: 'string',
typeOptions
: {
password
: true,
},
default
: '',
required
: true,
},
{
displayName
: 'Workflow Name',
name
: 'name',
type
: 'string',
default
: 'Dynamic Workflow',
required
: true,
},
];
}
async execute() {
const items = this.getInputData();
const returnItems = [];
for (let i = 0; i < items.length; i++) {
try {
const url = this.getNodeParameter('url', i, '');
const apiKey = this.getNodeParameter('apiKey', i, '');
const workflowName = this.getNodeParameter('name', i, '');
// 从输入数据中获取节点数组
const nodes = items[i].json.nodes; // 假设上一个节点输出的json字段包含nodes数组
const response = await axios.post(
`${url}/rest/workflows`,
{ name
: workflowName, nodes },
{
headers
: {
'X-N
8N-API-KEY'
: apiKey,
'Content-Type'
: 'application/json',
},
}
);
returnItems.push({ json
: { success
: true, workflowId
: response.data.data.id } });
} catch (error) {
if (this.continueOnFail()) {
returnItems.push({ json
: { error
: error.message } });
} else {
throw error;
}
}
}
return [returnItems];
}
}
module.exports = WorkflowDeployer;
```
注意：这个节点假设输入项中包含一个`nodes`属性，即节点数组。同时，它需要用户提供n
8n的URL和API密钥。
这样，用户就可以构建一个
自动化流程：
1. 使用HTTP请求节点调用AI服务，将自然语言需求转换为结构化的节点配置（JSON字符串）。
2. 使用配置解析节点将JSON字符串解析为节点数组（并可能进行一些验证和转换）。
3. 使用
工作流部署节点将节点数组发送到n
8n API，创建新的
工作流。
最后，需要提醒用户，动态创建
工作流需要谨慎，因为错误的配置可能导致
工作流无法运行。建议在正式使用前进行充分的测试。
相关问题：
1. 如何保护n
8n API密钥的安全？
2. n
8n的
工作流节点配置有哪些必填字段？
3. 如何调试自定义节点？
4. 自定义节点支持哪些类型的参数输入？</think>以下是开发自定义n
8n节点实现
自动化配置的完整指南，结合技术原理和
实操步骤：
### 一、自定义节点开发流程
#### 1. **环境准备**
```bash
# 创建节点模板
npx n
8n-node-dev init
# 安装依赖
cd your-node-name && npm install
```
#### 2. **核心文件结构**
```
your-node-name/
├── package.json # 节点元数据
├── YourNodeName.node.js # 节点主逻辑
├── YourNodeName.html # 节点UI配置
└── icons/ # 节点图标
```
#### 3. **节点逻辑开发（示例：
自动化配置生成器）**
```javascript
// AutomationBuilder.node.js
const { Node } = require('n
8n-workflow');
module.exports = class AutomationBuilder extends Node {
constructor() {
super();
this.name = 'automationBuilder';
this.displayName = '
自动化构建器';
this.icon = 'fa
:robot';
this.group = ['transform'];
this.version = 1;
this.description = '将JSON配置自动转换为
工作流节点';
// 定义输入参数
this.properties = [
{
displayName
: '配置JSON',
name
: 'configJson',
type
: 'json',
default
: '',
description
: '
工作流配置的JSON数据',
}
];
}
async execute() {
const configJson = this.getNodeParameter('configJson', 0);
const workflowConfig = JSON.parse(configJson);
// 核心转换逻辑
const nodes = workflowConfig.actions.map(action => {
return {
type
: action.nodeType,
parameters
: action.params
};
});
// 返回节点数组
return [{ json
: { nodes } }];
}
};
```
#### 4. **UI界面配置（HTML文件）**
```html
<!-- AutomationBuilder.html -->
<div class="form-item">
<label>
工作流配置</label>
<textarea
rows="
8"
:value="parameters.configJson"
@input="updateParameter('configJson', $event.target.value)"
></textarea>
</div>
```
### 二、
自动化配置实现原理
1. **配置输入**
用户输入结构化JSON（可由AI生成）
:
```json
{
"actions"
: [
{ "nodeType"
: "n
8n-nodes-base.httpRequest", "params"
: { "url"
: "https
://api.example.com" }},
{ "nodeType"
: "n
8n-nodes-base.if", "params"
: { "condition"
: "data > 50" }}
]
}
```
2. **动态节点生成**
通过`execute()`方法将JSON转换为n
8n节点数组，遵循格式：
```javascript
{
type
: 'n
8n-nodes-base.httpRequest', // 官方节点类型ID
parameters
: { url
: '...' } // 节点参数
}
```
3. **
工作流部署**
结合n
8n REST API动态创建：
```bash
POST /rest/workflows
{
"name"
: "AI生成
工作流",
"nodes"
: [...] // 自定义节点输出
}
```
### 三、关键集成技术
1. **AI配置生成器**
使用OpenAI节点生成结构化配置：
```prompt
用户需求："当温度超过40℃时发送邮件告警"
↓
AI输出：
{
"actions"
: [
{ "nodeType"
: "n
8n-nodes-base.mcpRead", "params"
: { "sensor"
: "temp" }},
{ "nodeType"
: "n
8n-nodes-base.if", "params"
: { "condition"
: "data > 40" }},
{ "nodeType"
: "n
8n-nodes-base.emailSend", "params"
: { "to"
: "admin@plant.com" }}
]
}
```
2. **MCP客户端集成**
在自定义节点中嵌入MCP SDK：
```javascript
const mcpClient = require('mcp-sdk');
async execute() {
const deviceData = await mcpClient.readSensor('CNC_Machine_7');
// 处理设备数据...
}
```
### 四、调试与
部署
1. **本地测试**
在`~/.n
8n/custom`目录添加节点文件，重启n
8n
2. **生产
部署**
```bash
# 打包节点
npm pack
# 在n
8n服务器安装
npm install ./your-node-name-1.0.0.tgz
```
3. **权限配置**
在`
docker-compose.yml`添加：
```yaml
environment
:
N
8N_CUSTOM_EXTENSIONS
: /data/custom-extensions
volumes
:
- ./custom-nodes
:/data/custom-extensions
```
### 五、最佳实践案例
**工业设备监控
自动化**：
1. AI解析需求 → 生成JSON配置
2. 自定义节点转换配置 → 节点数组
3. 调用n
8n API
部署工作流
4. MCP节点实时读取设备数据
5. 条件节点触发告警
> 注：完整实现需配合n
8n的[节点开发文档](https
://docs.n
8n.io/integrations/creating-nodes/)和[REST API](https
://docs.n
8n.io/api/)[^1][^2]。
---
**相关问题**：
1. 如何保证自定义节点与n
8n版本的兼容性？
2. 自定义节点如何实现OAuth2认证？
3. 在工业场景中如何调试MCP节点通信？
4. n
8n
工作流版本控制有哪些最佳实践？
n8n工作流平台本地化高级部署实操
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