mcp-n8n
MCP server for integrating with n8n, enabling workflow automation and management through natural language.
README
mcp-server
Servidor Model Context Protocol (MCP) construido con mcp-framework.
1. Instalación y ejecución
-
Instala las dependencias:
npm install -
Compila el proyecto (esto es necesario cada vez que agregues o modifiques una tool):
npm run build -
Levanta los contenedores MCP, n8n y postgres (esto reconstruye la imagen y toma los cambios):
docker-compose up mcp n8n postgres --build
Esto iniciará el servidor MCP, n8n y la base de datos postgres necesaria para n8n. Por defecto, n8n estará disponible en http://localhost:5678 en tu navegador.
Si solo quieres levantar n8n y postgres (por ejemplo, para pruebas de integración):
docker-compose up n8n postgres
Nota: El servicio de postgres es requerido por n8n para almacenar los datos de workflows, credenciales y ejecuciones.
2. Crear una nueva Tool
Puedes crear una nueva tool usando el CLI del framework MCP. Ejemplo:
mcp add tool mi-nueva-tool
Esto generará un archivo en src/tools/. Edita el archivo para definir la lógica de tu tool.
Ejemplo básico:
import { MCPTool } from "mcp-framework";
import { z } from "zod";
interface MiToolInput {
mensaje: string;
}
class MiTool extends MCPTool<MiToolInput> {
name = "mi_tool";
description = "Descripción de lo que hace tu tool";
schema = {
mensaje: {
type: z.string(),
description: "Mensaje de entrada",
},
};
async execute(input: MiToolInput) {
return `Procesado: ${input.mensaje}`;
}
}
export default MiTool;
Recuerda ejecutar npm run build y reiniciar el contenedor para que la nueva tool esté disponible.
3. Integración con n8n
Para conectar n8n con MCP, configura el nodo MCP Client en n8n con la URL de tu servidor MCP, por ejemplo:
http://mcp:8080/mcp
Asegúrate de que el contenedor MCP esté corriendo y accesible desde n8n.
Ejemplo de configuración visual
Configuración del Webhook en n8n

Configuración del nodo AI Agent

Configuración del nodo MCP Client

Ejemplo de workflow completo

4. Notas adicionales
-
Si agregas nuevas tools o modificas el código, siempre ejecuta
npm run buildantes de reiniciar el contenedor. -
El contenedor MCP debe levantarse con el flag
--buildpara tomar los cambios. -
Las imágenes incluidas muestran ejemplos de configuración en n8n para facilitar la integración.
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Para acceder a la interfaz de n8n, abre http://localhost:5678 en tu navegador.
5. Recursos
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。