疯哥 这个n8n模板展示了如何将现有n8n工作流改造为MCP服务器。通过这种方式，任何连接的MCP客户端都能利用强大的端到端工作流完成更多任务，而不仅仅是使用简单工具。
我长期建议为结果而非功能设计智能体工具，这一原则同样适用于构建MCP服务器——核心在于让智能体用最少的调用次数完成任务。
这就是n8n非常适合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）与现有工作流连接起来。
运作原理
- 使用MCP触发器并附加4个自定义工作流工具（用于发现和管理可用工作流）和1个执行工具。
- 引入”可用”工作流概念以限制智能体访问，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，提供添加/移除/列表三个管理工具。
- 通过子工作流触发器执行工作流，其输入模式从工作流JSON模板提取并加入描述信息。
- 智能体需通过”列表”和”搜索”发现工作流，人类需引导其优先使用这些工作流解决问题。
使用方法
- 首先确定哪些工作流对MCP服务器可见（示例使用”mcp”标签过滤）。
- 确保这些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”状态以启用生产模式。
- 在MCP客户端配置生产URL（Claude Desktop配置指南见链接）。
- 注意存在学习曲线，建议用于”研究报告”等聚焦目标而非零散工具集合。
系统要求
- 用于过滤工作流的N8N API密钥
- 带子工作流触发器的N8N工作流
- 用于内存管理的Redis数据库
- 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改用HTTP请求触发webhook
- 若工作流相似度不高，可移除”可用”概念让智能体访问全部工作流