【亲测免费】 n8n-nodes-mcp 项目使用指南

1. 项目介绍

n8n-nodes-mcp 是一个开源的 n8n 社区节点，它允许用户在 n8n 工作流中与 Model Context Protocol (MCP) 服务器进行交互。MCP 是一种协议，使得 AI 模型能够以标准化的方式与外部工具和数据源互动。通过这个节点，用户可以连接到 MCP 服务器，访问资源，执行工具，以及使用提示。

n8n 是一个遵循公平代码许可的工作流自动化平台。

2. 项目快速启动

首先，确保已经安装了 n8n。以下是在 n8n 中安装 n8n-nodes-mcp 节点的步骤：

# 安装 n8n
npm install -g n8n

# 打开 n8n
n8n

# 在 n8n 中安装 n8n-nodes-mcp 节点
n8n install n8n-nodes-mcp

安装完成后，你可以在 n8n 的节点库中找到并使用 MCP Client 节点。

配置 MCP 服务器

在使用 MCP Client 节点之前，你需要配置一个 MCP 服务器。以下是一个基于命令行的 MCP 服务器配置示例：

# 假设你有一个名为 my-mcp-server 的 MCP 服务器
npx my-mcp-server

在 n8n 中配置 MCP Client 节点的凭据：

• 命令：npx my-mcp-server
• 参数：（如果有额外的启动参数，这里填写）
• 环境变量：（如果有需要传递给服务器的环境变量，这里填写）

确保你的 MCP 服务器支持相应的凭据配置。

3. 应用案例和最佳实践

使用 MCP 服务器进行搜索

以下是一个使用 Brave Search MCP 服务器进行搜索的示例：

1. 安装 Brave Search MCP 服务器：

   npm install -g @modelcontextprotocol/server-brave-search
   

2. 在 n8n 中配置 MCP Client 凭据：

   • 命令：npx @modelcontextprotocol/server-brave-search
   • 参数：-y
   • 环境变量：BRAVE_API_KEY=your-api-key

3. 创建一个工作流，添加 MCP Client 节点，并执行 "List Tools" 操作来查看可用的搜索工具。

4. 添加另一个 MCP Client 节点，选择 "Execute Tool" 操作，并选择 "brave_search" 工具。

5. 设置参数，例如 { "query": "latest AI news" }。

多服务器设置与 AI 代理

在一个生产环境中配置多个 MCP 服务器，并与 AI 代理一起使用：

1. 在 docker-compose.yml 文件中配置你的 MCP 服务器环境变量。

2. 在 n8n 中创建多个 MCP Client 凭据，对应不同的服务器。

3. 创建一个 AI 代理工作流，配置不同的 MCP Client 节点以使用不同的凭据。

4. 创建一个提示，使用多个数据源来完成任务。

4. 典型生态项目

在 n8n-nodes-mcp 的生态中，你可以找到多个与不同 MCP 服务器集成的项目，例如：

• Brave Search MCP 服务器
• OpenAI Tools MCP 服务器
• Serper Web Search MCP 服务器
• Weather API MCP 服务器

这些项目可以帮助你在 n8n 工作流中集成不同的服务和工具，以自动化复杂的任务和流程。