n8n 中如何使用 MCP（模型上下文协议）？ | 简单易懂的现代魔法

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前言

最近 AI 圈最火的话题之一，非 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）莫属。它被誉为“大模型的 USB 接口”，让 AI 调用外部工具和数据像即插即用一样简单。而 n8n，作为开源自动化平台，也在 2024 年底开始原生支持 MCP。本文将带你认识 MCP 是什么，有什么用，并用最实用的步骤，教你在 n8n 中集成 MCP，让你的自动化流程和 AI 能力实现真正的“万物互联”。

MCP 协议到底是什么？为什么值得用在 n8n？

MCP 是由 Anthropic 推出的开放标准，目标是让大模型（如 Claude、GPT-4o 等）和外部世界的数据、工具实现统一、标准化的连接。它的本质，就像 AI 世界的“USB 接口”——用一种协议，打通所有工具和数据源，让模型可以动态发现、调用、组合各种外部能力，无需为每个服务写一堆 API 适配代码。

“MCP 提供了一种标准化的协议，使得 AI 应用可以通过统一的方式与各种服务和数据源交互，带来了标准化接口、上下文保持、模块化设计、动态发现和双向通信等优势。”

而 n8n 本身就是一个模块化、节点化的自动化平台。原生集成 MCP 后，你可以让 n8n 作为 MCP 的“Client”或“Server”，与 AI 模型、第三方工具、数据库等实现低代码集成，极大扩展自动化和智能化的边界。

n8n 支持 MCP 的方式和应用场景

n8n 的 MCP 节点类型

截至 2025 年，n8n 已经内置了 MCP Server Trigger 节点和 MCP Client Tool 节点：

MCP Server Trigger：让 n8n 充当 MCP Server，向 AI 模型公开自己的数据、工具和服务。例如，你可以让 n8n 的某个工作流作为“天气查询工具”暴露给 AI 调用。

MCP Client Tool：让 n8n 作为 MCP Client，主动连接外部 MCP Server，调用其提供的资源、Prompt 和工具，实现与 AI 或其他服务的深度联动。

典型应用场景

AI 调用 n8n 自动化：让 Claude、GPT-4o 等 LLM 通过 MCP 直接触发 n8n 的自动化流程，比如自动抓取网站、分析数据、发送通知等。

n8n 调用 AI 工具链：在 n8n 工作流中，通过 MCP Client Tool 节点，动态调用第三方 MCP Server（如自定义知识库、外部 API 工具等），实现多模型、多工具协作。

企业级协同与数据整合：在复杂业务场景下，n8n 通过 MCP 实现与 CRM、ERP、知识库等系统的无缝对接，自动化业务流程并赋能 AI。

但值得注意的是，在 n8n 中你应坚持原生节点优先原则：由于 MCP 并非为 n8n 设计，因此如果你想要连接的服务（比如 notion），在 n8n 中有原生节点时，你应当优先选择 n8n 原生节点而非 MCP。实测在效果和效率上都优于 MCP。

以下是 MCP 与 n8n 原生节点的对比：

ㅤ	MCP Client	n8n 原生节点
在 n8n 中的性能	中	高
可否与 AI 节点相连	可以	可以
可否与非 AI 节点相连	不可以	可以
成熟度	低	高
社区丰富度（能否找到对应的服务）	高	中

简单来说，就是除非你找不到 n8n 原生或社区节点，否则你都不应该在 n8n 中使用 MCP Client。

n8n 中使用 MCP 的详细步骤和配置实践

第一步：n8n 环境准备

推荐使用 n8n v1.94.0 及以上版本，确保已开启“社区节点”功能。

MCP 节点通常在社区节点库中持续更新，可直接在节点面板中搜索“MCP”安装。

方法一：n8n 作为 MCP Server

场景举例：让 n8n 提供一个“天气查询”工具给 AI 使用

新建工作流，添加“MCP Server Trigger”节点。

在节点参数中填写：

工具名称：如 get_weather

描述：如“获取指定城市的天气信息”

输入参数：如 city（城市名，字符串类型）

在 Tool 子节点节点中编写逻辑（比如调用第三方天气 API，格式化返回结果）。

启动工作流，n8n 会自动监听 MCP 连接请求，并将该工具注册到 MCP Server。

在 Claude Desktop、Cursor 等支持 MCP 的 AI 工具中添加 n8n 的 MCP Server 地址，即可让 AI 直接调用 n8n 提供的“get_weather”工具。

“MCP Server 的代码使用最简单的方式启动，并通过 Python 装饰器注册最简单的两个工具，为了 DEMO 简单，hard code 两个工具（函数）返回值。

如果你需要你的 MCP Server 响应一个包含多个 n8n 节点的复杂流程，那么你可以在 MCP Server Trigger 的 Tool 分支下连接一个 Call n8n Workflow Tool 节点。然后用该节点唤起另一个完整的复杂 Workflow。

MCP Server 建议仅在可信网络或内网环境下开放，避免暴露敏感自动化接口。

方法二： n8n 作为 MCP Client

场景举例：n8n 调用外部 MCP Server 的“知识检索”工具

在 n8n 工作流中添加“MCP Client Tool”节点。

配置 MCP Server 的地址（如本地或云端的 MCP 工具服务器）。

选择要调用的工具（如 knowledge_search），并填写调用参数（如 query）。

将返回结果用于后续流程（如写入 Notion、发送邮件等）。

代码片段参考（以 Python MCP Server 为例）：

你可以将 n8n 作为 MCP Client Tool 节点，连接到上述 MCP Server，自动调用 get_weather 工具并处理返回结果。

🤗 总结归纳

MCP 协议的出现，让 AI 与外部世界的交互变得前所未有的简单和标准化。n8n 作为开源自动化平台，通过原生集成 MCP，不仅让自动化流程和 AI 能力无缝对接，还极大丰富了 AI 在实际业务场景下的应用边界。无论你是想让 AI 自动触发 n8n 工作流，还是希望 n8n 主动调用 AI 工具链，MCP 都为你提供了高效、灵活、可扩展的解决方案。只需几个节点配置，你就能让自己的自动化与 AI 魔法无缝融合，开启现代智能办公新篇章！