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Coolify MCP Workflow

Coolify MCP Workflow

github.com/wrediam其他1384 周前更新

关于 Coolify MCP Workflow

一个 n8n 工作流,结合 Community n8n MCP 客户端和 Coolify MCP 服务,使用 MCP 协议与 Coolify 基础设施进行交互和自动化管理。

主要功能

  1. 0125 个 Coolify 管理工具
  2. 02团队、服务器、应用程序管理
  3. 03服务和应用部署控制
  4. 04服务器资源监控和验证
  5. 05私钥生成和管理

适用场景

  1. 01通过 n8n 自动化 Coolify 基础设施管理
  2. 02AI 辅助的参数填充和执行
  3. 03简化服务器、服务和应用程序的管理流程

MCP 相关

该工作流通过 n8n MCP 客户端连接到 Coolify MCP 服务,访问 25 个工具以进行团队、服务器、服务和应用程序的管理与部署。

详细介绍

Coolify MCP 工作流

🚀 使用 n8n 自动化 Coolify 管理!

本工作流利用 Community n8n MCP 客户端 和我新开发的 Coolify MCP 服务 来通过 MCP(Model Context Protocol) 与您的 Coolify 基础设施进行交互。它能在 n8n 工作流中无缝管理团队、服务器、服务、应用程序和部署。

🎯 我创建此设置的原因

我构建此工作流是为了 使用 AI 自动化管理我的 Coolify 基础设施。通过 AI 辅助参数填充和自动化执行,此设置简化并优化了基础设施管理,无需大量手动设置。

此外,我计划 发布另一个集成 Telegram 的工作流,允许通过 Telegram 机器人与之交互,为 Coolify 管理提供更便捷的方式。

🔥 Coolify MCP 服务——此设置的核心

为了使此工作流成为可能,我构建了 Coolify MCP 服务。我使用了 Coolify 的文档,并利用我认为最常用的 API 端点来构建工具集。此服务充当 Coolify 和 n8n 之间的桥梁,实现:

  • Coolify 和 n8n 之间的无缝 API 通信
  • 高效的命令执行,用于管理服务器、服务和应用程序
  • 可扩展性,能同时处理多个基础设施任务
  • AI 驱动的决策,允许智能自动化,无需手动输入

此服务是此自动化设置的核心,确保每条命令平稳高效地运行。如果您使用 Coolify 并想解锁真正的自动化潜能,此服务是一个改变游戏规则的工具!🚀

📌 功能

此工作流提供 25 个强大的工具来控制 Coolify 的各个方面:

🔍 版本和健康检查
  • 获取版本 - 检索 Coolify 版本详情
  • 健康检查 - 验证 Coolify API 健康状态
👥 团队管理
  • 列出团队 - 显示所有团队
  • 获取团队 - 获取特定团队的详情
  • 获取当前团队 - 检索活跃团队的详情
  • 获取当前团队成员 - 列出当前团队中的成员
🖥️ 服务器管理
  • 列出服务器 - 显示所有可用服务器
  • 创建服务器 - 部署新服务器
  • 验证服务器 - 检查服务器配置有效性
  • 获取服务器资源 - 监控服务器资源使用情况
  • 获取服务器域名 - 列出与服务器关联的域名
⚙️ 服务管理
  • 列出服务 - 显示所有已注册的服务
  • 创建服务 - 部署新服务
  • 启动服务 - 启动服务
  • 停止服务 - 停止运行中的服务
  • 重启服务 - 重启服务
📦 应用程序管理
  • 列出应用程序 - 显示所有应用程序
  • 创建应用程序 - 部署新应用程序
  • 启动应用程序 - 启动应用程序
  • 停止应用程序 - 停止应用程序
  • 重启应用程序 - 重启应用程序
  • 执行应用程序命令 - 在应用程序容器内运行命令
🚀 部署管理
  • 列出部署 - 显示所有部署
  • 获取部署 - 获取部署详情
🔐 安全
  • 列出私钥 - 显示所有存储的私钥
  • 创建私钥 - 生成新私钥

🔧 设置说明

  1. 安装所需节点:

  2. 导入配置:

    • 将此工作流添加到您的 n8n 实例。
  3. 配置 Coolify MCP 凭证:

    • 确保您的 Coolify 实例具有 API 访问权限,并在 n8n 中设置所需的身份验证凭证。

🛠️ 要求


通过此设置,您可以直接从 n8n 轻松管理 Coolify 基础设施!🎯 敬请期待即将推出的 Telegram 机器人集成以实现更轻松的自动化。🤖

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。