n8n MCP Server-Integration

Was macht der “n8n” MCP Server?

Der n8n MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der eine nahtlose Integration zwischen KI-Assistenten und der n8n-Automatisierungsplattform über deren API ermöglicht. Als Brücke erlaubt der n8n MCP Server es KI-Agenten und großen Sprachmodellen (LLMs), mit externen Workflows zu interagieren, Aufgaben zu automatisieren sowie Automationen in Echtzeit abzufragen oder auszulösen. Das erleichtert Entwicklungs-Workflows, da Entwickler:innen Aktionen wie das Managen von n8n-Workflows, das Abrufen von Ausführungshistorien und das programmatische Interagieren mit n8n-Ressourcen durchführen können. Dadurch vereinfacht der n8n MCP Server die Anbindung von KI-Agenten an leistungsstarke Automatisierungsmöglichkeiten und erleichtert die Entwicklung fortschrittlicher, KI-gestützter Automatisierungslösungen.

Liste von Prompts

Im Repository wurden keine Informationen zu Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste von Ressourcen

In den Repository-Dateien konnten keine expliziten MCP-Ressourcen bestätigt werden.

Liste von Tools

Es wurde keine direkte Liste von MCP-Tools im verfügbaren Code oder in der Dokumentation gefunden.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Workflow-Automatisierung: KI-Assistenten können n8n-Workflows auslösen, verwalten oder abfragen und so wiederkehrende Aufgaben automatisieren.
• Ausführungsüberwachung: Abrufen und Überwachen von Ausführungshistorien von Workflows, um Entwickelnden Echtzeit-Einblicke in Automationsläufe zu ermöglichen.
• Integration mit externen APIs: Nutzung der n8n-Automatisierung zusammen mit KI-Agenten, um verschiedenste Drittanbieter-APIs anzubinden und Datenflüsse zu automatisieren.
• Automatisiertes Troubleshooting: KI-Agenten können fehlerhafte Workflows oder Ausführungen diagnostizieren und neu starten, was die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit erhöht.
• Prozessorchestrierung: Koordination komplexer Prozesse durch die Kombination KI-basierter Entscheidungsfindung mit der robusten n8n-Automation.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Windsurf.
3. Fügen Sie den n8n MCP Server im Abschnitt mcpServers mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "n8n-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft, indem Sie den Dienststatus kontrollieren.

API-Keys absichern

Speichern Sie sensible API-Keys mit Umgebungsvariablen. Beispiel:

{
  "env": {
    "N8N_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.N8N_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls es noch nicht vorhanden ist.
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den n8n MCP Server-Eintrag unter mcpServers ein:

   {
     "n8n-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Einrichtung über die Claude-Oberfläche.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den n8n MCP Server wie folgt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "n8n-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Prüfen Sie die Protokolle auf eine erfolgreiche Verbindung.

Cline

1. Installieren Sie Node.js, falls erforderlich.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfiguration.
3. Fügen Sie den MCP Server-Eintrag hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "n8n-mcp-server": {
         "command": "npx",
         "args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie die Funktion durch das Ausführen eines Test-Workflows über den MCP Server.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow einzubinden, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich für die systemweite MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:

{
  "n8n-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und auf alle Funktionen und Möglichkeiten zugreifen. Denken Sie daran, “n8n-mcp-server” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den verfügbaren Informationen bietet der n8n MCP Server eine solide Grundlage für Automatisierung, es fehlen jedoch detaillierte Dokumentationen zu Prompts, Ressourcen und Tools im Repository. Setup und Anwendung sind gut beschrieben, aber für eine breitere Nutzung wäre eine erweiterte Dokumentation wünschenswert.

MCP-Bewertung

Bewertung:
Basierend auf den beiden Tabellen würde ich diesem MCP-Server eine 5/10 geben. Er bietet Kern-Setup, Lizenzierung und einen klaren Anwendungsfall, aber es fehlt an Dokumentation zu tatsächlichen MCP-Tools, Ressourcen und Prompt-Vorlagen, die für einen höheren Nutzen und eine größere Verbreitung nötig wären.