疯哥 这个n8n模板展示了如何将现有工作流改造成MCP服务器。连接至此的MCP客户端能通过强大的端到端工作流（而非简单工具）实现更高效的任务处理。
我长期建议为结果而非功能设计智能体工具，这在构建MCP服务器时尤为适用——核心原则是让智能体用最少调用次数完成任务。
这正是n8n适合MCP服务器的原因！该模板通过让AI间接发现、管理和运行工作流，将智能体/MCP客户端（如Claude Desktop）与现有工作流连接。
运作原理
- 使用MCP触发器并附加4个自定义工具（用于发现/管理工作流）和1个执行工具
- 引入”可用工作流”概念限制智能体访问，避免工作流冲突或非生产环境问题
- n8n核心节点通过API获取工作流，示例中使用”mcp”标签过滤目标工作流
- Redis作为内存数据库跟踪”可用工作流”，智能体可通过工具自主管理清单
- 通过子工作流触发器执行任务，输入模式解析方案是从工作流JSON模板提取参数并加入描述
- 智能体需通过”列表”和”搜索”发现工作流，需人工引导其优先使用这些工作流
使用指南
- 先确定对MCP服务器可见的工作流（示例使用”mcp”标签过滤）
- 确保工作流设有子工作流触发器及输入模式
- 将MCP服务器设为”活跃”状态启用生产模式
- 在MCP客户端配置生产URL（Claude Desktop配置见文档链接）
- 需适应新的交互方式，建议聚焦明确目标（如”研究并报告”）而非零散工具集合
环境要求
- n8n API密钥（用于工作流过滤）
- 带子工作流触发器的工作流
- Redis数据库（管理可用工作流）
- MCP客户端如Claude Desktop
自定义建议
- 若无子工作流触发器，可修改executeTool工具改用HTTP请求触发
- 若工作流相似度不高，可移除”可用工作流”概念让智能体自由访问所有工作流