使用说明

用于n8n工作流集成的MCP服务器

该项目提供了一个模型上下文协议（MCP）服务器，该服务器使用流式HTTP（服务器发送事件）将n8n工作流作为MCP工具公开。它允许您将n8n自动化工作流与AI助手和其他MCP客户端集成。

！！由于goose_1.12.1_amd64.deb已损坏，请使用goose_1-12.0_amd64.deb

特性

将n8n webhooks作为MCP工具公开
支持具有自定义输入模式的多个工作流
身份验证支持（基本身份验证和自定义标头）
Docker容器化
使用NodePort服务进行Kubernetes部署
可通过环境变量或配置文件进行配置
MCP通信的SSE（服务器发送事件）传输
与Codename Goose、Claude Desktop和其他MCP客户端兼容

建筑

┌─────────────┐         ┌──────────────┐         ┌─────────┐
│ MCP Client  │ ◄─HTTP─►│  MCP Server  │ ◄─HTTP─► │   n8n   │
│ (AI Model)  │         │   (Python)   │         │         │
│   Goose     │         │  Port 8000   │         │Webhooks │
└─────────────┘         └──────────────┘         └─────────┘
      │                        │                       │
      │ POST /mcp             │ POST /webhook/{id}    │
      │ (JSON-RPC 2.0)        │                       │
      └───────────────────────┘                       │
         Streamable HTTP                              │
                                                      │
                              HTTP POST ──────────────┘

使用代号Goose快速入门

开始使用Codename Goose的最快方法：

启动MCP服务器:

docker run -d -p 8000:8000 \
  -e N8N_BASE_URL=http://your-n8n-host:31678 \
  -v $(pwd)/workflows.json:/app/workflows.json:ro \
  trieder83/mcp-n8n-server:latest

配置鹅 (~/.config/goose/config.yaml):

# Edit Goose configuration
goose configure

# Or manually add to ~/.config/goose/config.yaml:
# Add this under 'extensions:' section:

extensions:
  mcp-n8n-server:
    available_tools: []
    bundled: null
    description: n8n workflow integration via MCP
    enabled: true
    env_keys: []
    envs: {}
    headers: {}
    name: mcp-n8n-server
    timeout: 300
    type: streamable_http
    uri: http://localhost:8000/mcp

开始在Goose中使用工作流:

goose
# Inside Goose:
# "Run the chat_workflow with message 'Hello n8n!'"

看配置MCP客户端有关详细设置说明的部分。

配置

工作流配置

工作流通过JSON文件配置(workflows.json)或环境变量。每个工作流都可以指定：

name：MCP工具的唯一标识符
webhook_id：n8n webhook ID（来自webhook URL）
description：工作流程描述
input_schema：输入参数的JSON模式
required_fields：必填输入字段列表
auth_type：身份验证类型（“基本”、“标头”或“无”）
basic_auth：基本身份验证的Base64编码凭据
auth_header_name：用于身份验证的自定义标头名称
auth_header_value：用于身份验证的自定义标头值
custom_headers：其他自定义标头（键值对）

工作流配置示例

[
  {
    "name": "chat_workflow",
    "webhook_id": "919df572-8dcd-4cd6-b592-9e90ba0db414",
    "description": "Process chat input through n8n workflow",
    "input_schema": {
      "chatInput": {
        "type": "string",
        "description": "The chat message to process"
      }
    },
    "required_fields": ["chatInput"]
  },
  {
    "name": "secure_workflow",
    "webhook_id": "secure-webhook-id",
    "description": "Workflow with Basic authentication",
    "auth_type": "basic",
    "basic_auth": "dXNlcm5hbWU6cGFzc3dvcmQ=",
    "input_schema": {
      "message": {
        "type": "string",
        "description": "Message to send"
      }
    },
    "required_fields": ["message"]
  }
]

环境变量

变量	描述	默认值
`SERVER_HOST`	服务器绑定地址	`0.0.0.0`
`SERVER_PORT`	服务器端口	`8000`
`N8N_BASE_URL`	n8n实例基URL	`http://localhost:31678`
`N8N_WORKFLOWS_CONFIG`	工作流JSON文件的路径	`workflows.json`
`N8N_WORKFLOWS_JSON`	JSON作为字符串的工作流（替代文件）	-
`N8N_AUTH_TYPE`	全局身份验证类型（基本/头/无）	`none`
`N8N_BASIC_AUTH`	全局基本身份验证（base64）	-
`N8N_AUTH_HEADER_NAME`	全局身份验证标头名称	`Authorization`
`N8N_AUTH_HEADER_VALUE`	全局身份验证标头值	-

HTTP配置

此MCP服务器使用 可流式传输的HTTP 作为MCP通信的传输协议。它使用JSON-RPC 2.0在标准HTTP POST请求上实现MCP协议。

传输类型

运输: http （流式HTTP）
协议：HTTP/HTTPS
类型：基于HTTP POST的JSON-RPC 2.0
格式：请求-响应模式

HTTP端点

服务器公开以下HTTP端点：

端点	方法	目的	描述
`/mcp`	POST	MCP协议	MCP JSON-RPC 2.0消息的主要端点
`/`	GET	运行状况检查	返回服务器运行状况和工作流计数
`/health`	GET	健康检查	与 `/` -返回详细的健康信息
`/ready`	GET	就绪检查	如果加载了工作流，则返回200，否则返回503

服务器配置

# Default configuration
SERVER_HOST=0.0.0.0  # Bind to all interfaces
SERVER_PORT=8000     # HTTP port

# The server runs on plain HTTP (not HTTPS) by default
# Access via: http://localhost:8000

HTTP传输协议

MCP服务器使用JSON-RPC 2.0实现流式HTTP传输：

Client                          Server
  │                               │
  │ POST /mcp (initialize)        │
  ├──────────────────────────────>│
  │ <── JSON Response ───────────│
  │                               │
  │ POST /mcp (tools/list)        │
  ├──────────────────────────────>│
  │ <── JSON Response ───────────│
  │                               │
  │ POST /mcp (tools/call)        │
  ├──────────────────────────────>│
  │ <── JSON Response ───────────│
  │                               │

它是如何工作的：

初始化：客户端发送 initialize 方法to /mcp 端点
列出工具：客户端发送 tools/list 获取可用工作流
呼叫工具：客户端发送 tools/call 执行工作流
响应：服务器与JSON-RPC结果同步响应

支持的MCP方法：

initialize -初始化MCP连接
tools/list -列出所有可用的n8n工作流
tools/call -执行特定工作流

MCP客户端配置示例：

{
  "url": "http://localhost:8000/mcp",
  "transport": "http",
  "description": "n8n MCP server with HTTP transport"
}

验证：

# Test initialization
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{}}'

# List tools
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}'

# Call a tool
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"chat_workflow","arguments":{"chatInput":"test"}}}'

港口暴露

地方发展：

服务器在上运行 http://0.0.0.0:8000
可通过以下方式访问 http://localhost:8000

Docker：

集装箱港口： 8000
主机映射： -p 8000:8000
访问方式： http://localhost:8000

库贝内特斯：

服务端口： 8000
节点端口： 30888 （配置于 k8s/service.yaml)
访问方式： http://<node-ip>:30888

添加HTTPS支持

对于使用HTTPS的生产部署：

选项1：使用反向代理（推荐）

# Nginx example
server {
    listen 443 ssl;
    server_name mcp.example.com;

    ssl_certificate /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:8000;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_cache_bypass $http_upgrade;
    }
}

选项2:带TLS的Kubernetes入口

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: n8n-mcp-server
  annotations:
    cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-prod"
spec:
  ingressClassName: nginx
  tls:
  - hosts:
    - mcp.example.com
    secretName: mcp-tls
  rules:
  - host: mcp.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: n8n-mcp-server
            port:
              number: 8000

健康检查

服务器提供专用的健康检查端点：

# Basic health check
curl http://localhost:8000/health

# Expected response
{
  "status": "healthy",
  "service": "n8n-mcp-server",
  "workflows_loaded": 4,
  "n8n_base_url": "http://localhost:31678"
}

# Readiness check (returns 503 if no workflows loaded)
curl http://localhost:8000/ready

# Expected response when ready
{
  "status": "ready"
}

Kubernetes探测器：

生命探测: GET /health -检查服务器是否正在运行
就绪探针: GET /ready -检查工作流是否已加载，服务器是否已准备好接受请求

本地运行

先决条件

Python 3.11+
启用了webhooks的n8n实例

设置

克隆存储库：

git clone <repository-url>
cd mcp-n8n-server

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

在中配置您的工作流 workflows.json
设置环境变量（可选）：

cp .env.example .env
# Edit .env with your configuration

运行服务器：

python server.py

服务器将在以下时间可用 http://localhost:8000

Docker部署

构建Docker镜像

docker build --network=host -t trieder83/mcp-n8n-server:latest .
# Or use make
make docker-build

推送到Docker Hub

docker push trieder83/mcp-n8n-server:latest
# Or use make
make docker-push

运行容器

docker run -d \
  --name n8n-mcp-server \
  -p 8000:8000 \
  -e N8N_BASE_URL=http://your-n8n-instance:31678 \
  -v $(pwd)/workflows.json:/app/workflows.json:ro \
  trieder83/mcp-n8n-server:latest
# Or use make
make docker-run

Kubernetes部署

先决条件

Kubernetes集群（v1.20+）
kubectl已配置

部署到Kubernetes

在中更新ConfigMap k8s/deployment.yaml 与您的工作流程
更新n8n基本URL：

# In k8s/deployment.yaml, update:
- name: N8N_BASE_URL
  value: "http://your-n8n-service:31678"

（可选）配置身份验证密钥：

# Create Basic Auth secret
echo -n "username:password" | base64
kubectl create secret generic n8n-mcp-secrets \
  --from-literal=basic-auth='<base64-encoded-credentials>'

# Or create header auth secret
kubectl create secret generic n8n-mcp-secrets \
  --from-literal=auth-token='your-api-key'

部署：

kubectl apply -f k8s/deployment.yaml
kubectl apply -f k8s/service.yaml

检查部署：

kubectl get pods -l app=n8n-mcp-server
kubectl get svc n8n-mcp-server

该服务将在NodePort 30800上公开。通过以下方式访问：

http://<node-ip>:30800

访问服务

# Get node IP
kubectl get nodes -o wide

# Access the service
curl http://<node-ip>:30800/

测试

直接测试n8n Webhook

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  http://localhost:31678/webhook/919df572-8dcd-4cd6-b592-9e90ba0db414 \
  -d '{"chatInput":"test"}'

测试MCP服务器

MCP服务器使用SSE传输。使用MCP客户端连接或使用curl进行测试：

# List available tools
curl http://localhost:8000/messages

配置MCP客户端

代号鹅配置

使用此n8n MCP服务器代号鹅，您需要在Goose的MCP设置中配置它。

1.地方发展设置

在以下位置编辑Goose配置文件 ~/.config/goose/config.yaml:

extensions:
  mcp-n8n-server:
    available_tools: []
    bundled: null
    description: n8n workflow integration via MCP
    enabled: true
    env_keys: []
    envs: {}
    headers: {}
    name: mcp-n8n-server
    timeout: 300
    type: streamable_http
    uri: http://localhost:8000/mcp

2.Kubernetes/远程设置

如果您的MCP服务器在Kubernetes中运行NodePort：

extensions:
  mcp-n8n-server:
    available_tools: []
    bundled: null
    description: n8n workflow integration via Kubernetes
    enabled: true
    env_keys: []
    envs: {}
    headers: {}
    name: mcp-n8n-server
    timeout: 300
    type: streamable_http
    uri: http://<kubernetes-node-ip>:30888/mcp

3.使用Docker Compose（推荐本地开发）

创建一个 docker-compose.yml 用于同时运行Goose和MCP服务器的文件：

version: '3.8'

services:
  mcp-server:
    image: trieder83/mcp-n8n-server:latest
    container_name: n8n-mcp-server
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - N8N_BASE_URL=http://your-n8n-instance:31678
      - N8N_WORKFLOWS_CONFIG=/config/workflows.json
    volumes:
      - ./workflows.json:/config/workflows.json:ro
    restart: unless-stopped

然后添加到 ~/.config/goose/config.yaml:

extensions:
  mcp-n8n-server:
    type: streamable_http
    uri: http://mcp-server:8000/mcp  # Or http://localhost:8000/mcp
    enabled: true
    timeout: 300

4.验证连接

配置后，启动Goose并验证连接：

goose

在Goose界面中，您应该看到n8n工作流作为工具可用。您可以将它们与以下内容一起列出：

list tools

5.在Goose中使用n8n工作流

连接后，您可以直接从Goose调用n8n工作流：

use tool chat_workflow with {"chatInput": "Hello from Goose!"}

或者简单地让Goose使用工作流：

Run the chat_workflow with the message "analyze this data"

Goose将通过MCP服务器自动调用相应的n8n工作流。

其他MCP客户端

此服务器使用HTTP传输实现标准MCP协议，并应与任何兼容MCP的客户端一起工作：

克劳德桌面：添加到 claude_desktop_config.json
Continue.dev：在“继续”设置中配置
定制客户：连接到 http://host:port/mcp

Claude Desktop示例(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS上）：

{
  "mcpServers": {
    "n8n-workflows": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "transport": "http",
      "description": "n8n workflow integration"
    }
  }
}

工作流身份验证

基本认证

对于需要基本身份验证的工作流：

生成base64凭据：

echo -n "username:password" | base64

添加到工作流配置：

{
  "name": "secure_workflow",
  "auth_type": "basic",
  "basic_auth": "dXNlcm5hbWU6cGFzc3dvcmQ=",
  ...
}

标头身份验证

对于需要自定义标头身份验证的工作流：

{
  "name": "api_workflow",
  "auth_type": "header",
  "auth_header_name": "X-API-Key",
  "auth_header_value": "your-api-key-here",
  ...
}

全局身份验证与工作流特定身份验证

通过环境变量设置全局身份验证（适用于所有工作流）
使用中的工作流特定设置进行覆盖 workflows.json
工作流特定设置优先于全局设置

监控

日志

在Kubernetes中查看日志：

kubectl logs -f deployment/n8n-mcp-server

在Docker中查看日志：

docker logs -f n8n-mcp-server

健康检查

服务器包括Kubernetes的健康检查端点：

实时性探测：端口8000上的HTTP GET
就绪探测：端口8000上的HTTP GET

故障排除

常见问题

拒绝连接n8n
- 检查一下 N8N_BASE_URL 是正确的
- 验证n8n是否可以从容器/吊舱访问
- 在Kubernetes中，使用服务DNS名称
找不到工作流
- 验证工作流配置是否已加载
- 检查日志中的配置错误
- 确保 workflows.json 正确安装
身份验证失败
- 验证凭据是否正确进行base64编码
- 检查身份验证标头是否符合n8n要求
- 查看日志以查找与身份验证相关的错误
端口冲突
- 改变 SERVER_PORT 如果8000正在使用中
- 如果30888冲突，请更新service.yaml中的NodePort
鹅未连接到MCP服务器
- 验证MCP服务器是否正在运行： curl -X POST http://localhost:8000/mcp -H "Content-Type: application/json" -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{}}'
- 请在以下网址查看您的Goose配置 ~/.config/goose/config.yaml
- 验证扩展是否已启用： enabled: true
- 检查URI是否正确： uri: http://localhost:8000/mcp （或K8s的节点端口30888）
- 验证类型： type: streamable_http
- 在配置更改后尝试重新启动Goose
- 检查鹅日志：运行 goose 使用详细模式或检查控制台输出
Goose找不到n8n工作流
- 检查工作流是否已加载： docker logs n8n-mcp-server
- 使用鹅 list tools 查看可用工具的命令
- 验证MCP服务器是否可以访问n8n（使用curl进行测试）
Docker无法在本地主机上访问n8n
- 使用 host.docker.internal 而不是 localhost 在Docker中
- 集 N8N_BASE_URL=http://host.docker.internal:31678
- 在Linux上，您可能需要使用 --network=host 对于集装箱

发展

项目结构

mcp-n8n-server/
├── server.py                  # Main MCP server implementation
├── requirements.txt           # Python dependencies
├── workflows.json             # Workflow configuration examples
├── Dockerfile                 # Docker image definition
├── docker-compose.yml         # Docker Compose configuration
├── .dockerignore              # Docker build exclusions
├── .env.example               # Environment variables template
├── .gitignore                 # Git exclusions
├── Makefile                   # Build and deployment commands
├── build-and-push.sh          # Automated build and push script
├── goose-mcp-config.json      # Example Goose MCP configuration
├── k8s/                       # Kubernetes manifests
│   ├── deployment.yaml        # Deployment + ConfigMap + Secret
│   └── service.yaml           # Service (NodePort 30888)
└── README.md                  # This file

添加新工作流

将工作流配置添加到 workflows.json
重新启动服务器以加载新配置
工作流将自动作为MCP工具公开

扩展服务器

服务器可以扩展到：

为n8n工作流结果添加资源提供程序
实施工作流指导的提示模板
为常用工作流添加缓存
支持带有GET请求的webhooks

许可证

MIT许可证

贡献

欢迎投稿！请打开问题或提交拉取请求。

支持

对于问题和疑问：

GitHub问题： /问题
n8n文件：https://docs.n8n.io/
MCP协议：https://modelcontextprotocol.io/

测试

鹅跑-供应商ollama-模型qwen3:4b-t“问n8n工作流什么糖果颜色最好”

使用说明

用于n8n工作流集成的MCP服务器

特性

目录

建筑

使用代号Goose快速入门

配置

工作流配置

工作流配置示例

环境变量

HTTP配置

传输类型

HTTP端点

服务器配置

HTTP传输协议

港口暴露

添加HTTPS支持

健康检查

本地运行

先决条件

设置

Docker部署

构建Docker镜像

推送到Docker Hub

运行容器

Kubernetes部署

先决条件

部署到Kubernetes

访问服务

测试

直接测试n8n Webhook

测试MCP服务器

配置MCP客户端

代号鹅配置

1.地方发展设置

2.Kubernetes/远程设置

3.使用Docker Compose（推荐本地开发）

4.验证连接

5.在Goose中使用n8n工作流

其他MCP客户端

工作流身份验证

基本认证

标头身份验证

全局身份验证与工作流特定身份验证

监控

日志

健康检查

故障排除

常见问题

发展

项目结构

添加新工作流

扩展服务器

许可证

贡献

支持

测试

相关 MCP

小红书MCP服务

Figma MCP集成工具

MCP 协议测试服务器

Flomo笔记服务

Unity编辑器AI集成插件

Unity MCP AI游戏开发工具