
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Integreer FlowHunt met de krachtige workflowautomatisering van n8n via de n8n MCP Server. Laat je AI-agenten workflows programmatisch triggeren, monitoren en beheren voor naadloze automatisering.
De n8n MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die naadloze integratie mogelijk maakt tussen AI-assistenten en het n8n-automatiseringsplatform via de API. Door als brug te fungeren, stelt de n8n MCP Server AI-agenten en grote taalmodellen (LLM’s) in staat om te communiceren met externe workflows, taken te automatiseren en automatiseringen in real-time op te vragen of te triggeren. Dit verbetert ontwikkelingsworkflows doordat ontwikkelaars acties kunnen uitvoeren zoals het beheren van n8n-workflows, het ophalen van uitvoeringsgeschiedenis en het programmatisch benaderen van n8n-resources. Hierdoor stroomlijnt de n8n MCP Server het proces om AI-agenten te koppelen aan krachtige automatiseringsmogelijkheden, waardoor het eenvoudiger wordt om geavanceerde, geautomatiseerde oplossingen te bouwen die zowel AI als workflowautomatisering benutten.
Er is geen informatie over prompt-sjablonen gevonden in de repository.
Er konden geen expliciete MCP-resources worden bevestigd in de repositorybestanden.
Er is geen directe lijst van MCP-tools gevonden in de beschikbare code of documentatie.
mcpServers
-gedeelte met het volgende JSON-fragment:{
"n8n-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
}
}
Sla gevoelige API-sleutels op met behulp van omgevingsvariabelen. Voorbeeld:
{
"env": {
"N8N_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {
"apiKey": "${env.N8N_API_KEY}"
}
}
mcpServers
:{
"n8n-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
}
}
{
"mcpServers": {
"n8n-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"n8n-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["@n8n/mcp-server@latest"]
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het deel ‘system MCP configuration’ je MCP-servergegevens in met het volgende JSON-formaat:
{
"n8n-mcp-server": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “n8n-mcp-server” eventueel te vervangen door de naam van jouw MCP-server en vervang de URL door de URL van jouw eigen MCP-server.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Overzicht gevonden in repo en README |
Lijst van prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd |
Lijst van tools | ⛔ | Geen directe MCP-toollijst aanwezig |
API-sleutels beveiligen | ✅ | .env.example aanwezig; uitleg env-variabelen |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen expliciete vermelding |
Op basis van de beschikbare informatie biedt de n8n MCP Server een fundamentele brug voor automatisering maar ontbreekt het aan gedetailleerde documentatie over prompts, resources en tools binnen de repository. De kern van installatie en gebruik wordt goed gedekt maar uitgebreidere documentatie zou bijdragen aan bredere adoptie.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal forks | 84 |
Aantal sterren | 483 |
Beoordeling:
Op basis van de twee tabellen zou ik deze MCP-server beoordelen met een 5/10. Het heeft een kerninstallatie, licentie en een duidelijk toepassingsgebied, maar mist documentatie over daadwerkelijke MCP-tools, resources en prompt-sjablonen die essentieel zijn voor een hogere bruikbaarheid en adoptiescore.
De n8n MCP Server is een Model Context Protocol-server die AI-assistenten en grote taalmodellen verbindt met het n8n-automatiseringsplatform, waardoor geautomatiseerd workflowbeheer, real-time triggers en programmatische toegang tot n8n-resources mogelijk worden.
Je kunt workflows triggeren en beheren, workflowuitvoeringen monitoren, verbinding maken met externe API's, complexe processen orkestreren en zelfs AI-agenten toestaan mislukte workflows te troubleshooten en opnieuw op te starten.
Gebruik omgevingsvariabelen in je configuratiebestanden om API-sleutels veilig op te slaan. Stel bijvoorbeeld N8N_API_KEY in je omgeving in en verwijs ernaar in het config-bestand van je MCP-server zoals getoond in de installatie-instructies.
In de huidige n8n MCP Server-repository zijn geen specifieke prompt-sjablonen of tools gedocumenteerd. De server richt zich op het mogelijk maken van algemene workflowautomatisering en integratiefunctionaliteit.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, configureer het met de gegevens van je n8n MCP-server en verbind het met je AI-agent. Zo kan je AI-agent direct binnen FlowHunt toegang krijgen tot en controle krijgen over n8n-workflows.
Verbind je AI-assistenten met de automatiseringsengine van n8n via FlowHunt. Vereenvoudig workflowbeheer en automatisering met slechts een paar klikken.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De k8s-multicluster-mcp MCP Server biedt naadloos, gecentraliseerd beheer van meerdere Kubernetes-clusters via een gestandaardiseerde API, met ondersteuning voo...