n8n MCPサーバー連携

「n8n」MCPサーバーは何をするのか？

n8n MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）サーバーであり、APIを通じてAIアシスタントとn8nオートメーションプラットフォーム間のシームレスな連携を可能にします。n8n MCPサーバーは橋渡し役となり、AIエージェントや大規模言語モデル（LLM）が外部ワークフローと連携したり、タスク自動化を行ったり、自動化のクエリやトリガーをリアルタイムで実行できるようにします。これにより、開発者はn8nワークフローの管理、実行履歴の取得、n8nリソースへのプログラム的な操作などを柔軟に行うことができ、AIエージェントと強力な自動化機能を簡単に接続して、高度な自動化ソリューションを効率よく構築できます。

プロンプト一覧

リポジトリ内にプロンプトテンプレートの情報は見つかりませんでした。

リソース一覧

リポジトリファイルから明示的なMCPリソースは確認できませんでした。

ツール一覧

利用可能なコードやドキュメントに直接的なMCPツール一覧は見当たりませんでした。

このMCPサーバーのユースケース

• ワークフロー自動化: AIアシスタントによるn8nワークフローのトリガー・管理・クエリを可能にし、繰り返しタスクの自動処理を実現。
• 実行監視: ワークフローの実行履歴を取得・監視し、開発者にリアルタイムな自動化状況を提供。
• 外部API連携: n8nの自動化機能とAIエージェントを組み合わせ、さまざまなサードパーティAPIと連携してデータフローを自動化。
• 自動トラブルシュート: AIエージェントが障害ワークフローや実行を診断・再起動し、信頼性と稼働率を向上。
• プロセスオーケストレーション: AIによる意思決定とn8nの堅牢な自動化エンジンを組み合わせて複雑な処理を統合管理。

セットアップ手順

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを見つけます。
3. 以下のJSONスニペットで mcpServers セクションにn8n MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. サービスステータスを確認してサーバーが稼働しているかチェックします。

APIキーのセキュリティ

機密性の高いAPIキーは環境変数で安全に保存しましょう。例:

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

Claude

1. Node.jsが未インストールの場合はインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. mcpServers 下にn8n MCPサーバーエントリを追加します:

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. Claudeの画面からセットアップができているか確認します。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. n8n MCPサーバーを以下のように追加します:

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

4. 変更を保存し、Cursorを再起動します。
5. ログを確認して接続が成功しているかチェックします。

Cline

1. 必要に応じてNode.jsをインストールします。
2. Clineの設定画面にアクセスします。
3. MCPサーバーエントリを追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバー経由でテストワークフローを実行して動作を検証します。

FlowHuntフロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに統合するには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPサーバーをツールとして利用でき、全機能にアクセス可能となります。“n8n-mcp-server"はご利用のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

公開情報に基づき、n8n MCPサーバーは自動化の基盤的な橋渡しを担いますが、プロンプトやリソース、ツールの詳細なドキュメントは不足しています。コアなセットアップや利用方法は十分説明されていますが、より広い普及のためにはドキュメントの拡充が望まれます。

MCPスコア

評価:
上記2つの表に基づき、このMCPサーバーの評価は5/10です。コアセットアップ、ライセンス、明確なユースケースは備えていますが、実際のMCPツール・リソース・プロンプトテンプレートのドキュメントが不足しており、より高い有用性や普及度のためには改善が必要です。