Intégration du serveur MCP n8n

Que fait le serveur “n8n” MCP ?

Le serveur n8n MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet une intégration transparente entre les assistants IA et la plateforme d’automatisation n8n via son API. Faisant office de passerelle, le serveur n8n MCP autorise les agents IA et les grands modèles de langage (LLM) à interagir avec des workflows externes, automatiser des tâches et interroger ou déclencher des automatisations en temps réel. Cela améliore les workflows de développement en permettant aux développeurs d’effectuer des actions telles que la gestion des workflows n8n, la récupération des historiques d’exécution, et l’interaction programmatique avec les ressources n8n. En conséquence, le serveur n8n MCP simplifie la connexion des agents IA à de puissantes capacités d’automatisation, facilitant la création de solutions sophistiquées et automatisées tirant parti à la fois de l’IA et de l’automatisation des workflows.

Liste des prompts

Aucune information concernant des modèles de prompts n’a été trouvée dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’a pu être confirmée à partir des fichiers du dépôt.

Liste des outils

Aucune liste directe d’outils MCP n’a été trouvée dans le code ou la documentation disponible.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation des workflows : Permettre aux assistants IA de déclencher, gérer ou interroger les workflows n8n pour automatiser la gestion de tâches répétitives.
• Surveillance des exécutions : Récupérer et surveiller les historiques d’exécution des workflows, offrant aux développeurs une visibilité en temps réel sur les automatisations.
• Intégration avec des API externes : Utiliser les capacités d’automatisation de n8n avec des agents IA pour connecter diverses API tierces et automatiser les flux de données.
• Dépannage automatisé : Autoriser les agents IA à diagnostiquer et redémarrer des workflows ou exécutions échoués, améliorant la fiabilité et la disponibilité.
• Orchestration de processus : Coordonner des processus complexes en combinant la prise de décision basée sur l’IA avec le moteur d’automatisation robuste de n8n.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur n8n MCP à la section mcpServers avec ce fragment JSON :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne en consultant le statut du service.

Sécurisation des clés API

Stockez les clés API sensibles via des variables d’environnement. Exemple :

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

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Insérez l’entrée du serveur n8n MCP sous mcpServers :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Confirmez l’installation via l’interface de Claude.

Cursor

1. Confirmez que Node.js est installé.
2. Éditez le fichier de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le serveur n8n MCP de la manière suivante :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez les logs pour confirmer la connexion.

Cline

1. Installez Node.js si nécessaire.
2. Accédez à la configuration de Cline.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez en lançant un workflow de test via le serveur MCP.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP du système, renseignez les détails de votre serveur MCP selon ce format JSON :

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

Une fois la configuration effectuée, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “n8n-mcp-server” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre instance.

Aperçu

D’après les informations disponibles, le serveur n8n MCP constitue un pont fondamental pour l’automatisation, mais manque de documentation détaillée sur les prompts, ressources et outils dans le dépôt. Il couvre bien la configuration et l’utilisation de base, mais bénéficierait d’une documentation élargie pour une adoption plus large.

Score MCP

Note :
Sur la base des deux tableaux, j’attribuerais à ce serveur MCP la note de 5/10. Il propose une configuration de base, une licence et un cas d’usage clair, mais il manque de documentation sur les outils MCP, ressources et modèles de prompt qui sont essentiels pour une plus grande utilité et adoption.