n8n-nodes-mcp-client

n8n-nodes-mcp-client

重要说明： 服务器发送事件（SSE）传输方式已被弃用，由新的 HTTP Streamable 传输方式取代。SSE 仍可用于兼容旧版本，但 HTTP Streamable 现为所有新实现的推荐方式。

这是一个 n8n 社区节点，可让你在 n8n 工作流中与 Model Context Protocol（MCP）服务进行交互。

MCP 是一种协议，使 AI 模型能够以标准化的方式与外部工具和数据源交互。该节点可用于连接 MCP 服务、访问资源、执行工具以及使用提示词。

n8n 是一个采用 fair-code 许可的工作流自动化平台。

安装 凭据 环境变量 操作 作为工具使用 兼容性 资源

快速开始

官方快速入门视频：

社区视频

感谢以下 n8n 社区视频的所有创作者，这些视频是学习如何使用该节点的优质资源：

• Is MCP the Future of N8N AI Agents? (Fully Tested!)
• Connect N8N AI Agents to EVERYTHING using MCP?
• Build an AI Agent That Can Use Any Tool (MCP in n8n Tutorial)
• The NEW N8N MCP is an Absolute Game-Changer (Brave Search MCP)
• MCP & n8n Automation: The Ultimate Guide for MCP AI Agents (2025)
• REVOLUÇÃO na criação de AGENTES no N8N com o MCP Server!!!（葡萄牙语）

如果你有想要分享的优质视频，请告诉我，我会将其添加到列表中！

想深入了解 MCP？

欢迎查看我的 YouTube 系列 MCP Explained，了解更多关于 Model Context Protocol 的内容。

安全评估

安装

请按照 n8n 社区节点文档中的安装指南操作。

另请留意在 AI Agent 中使用工具所需的环境变量。如果你想在 AI Agent 中将 MCP Client 节点作为工具使用，必须将环境变量 N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE 设置为 true。

凭据

MCP Client 节点支持三种类型的凭据来连接 MCP 服务：

基于命令行的传输方式（STDIO）

• Command：用于启动 MCP 服务的命令
• Arguments：传递给服务命令的可选参数
• Environment Variables：以 NAME=VALUE 格式传递给服务的变量

HTTP Streamable 传输方式（推荐）

• HTTP Streamable URL：支持流式响应的 HTTP 端点（例如：http://localhost:3001/stream）
• Additional Headers：随请求发送的可选请求头（格式：name:value，每行一个）

HTTP Streamable 是所有新集成的推荐现代方式，与 SSE 相比，效率更高、灵活性更好。

示例：通过 HTTP Streamable 使用本地 MCP 服务

此示例演示如何通过 HTTP Streamable 连接到本地运行的 MCP 服务：

1. 启动支持 HTTP Streamable 的本地 MCP 服务：

   npx @modelcontextprotocol/server-example-streamable
   

2. 配置 MCP Client 凭据：

   • 在节点设置中，选择 Connection Type：HTTP Streamable
   • 创建 MCP Client (HTTP Streamable) API 类型的新凭据
   • 设置 HTTP Streamable URL：http://localhost:3001/stream
   • 添加认证所需的请求头

3. 使用 MCP Client 节点创建工作流：

   • 添加一个 MCP Client 节点
   • 将 Connection Type 设置为 HTTP Streamable
   • 选择你的 HTTP Streamable 凭据
   • 执行工作流以查看结果

Server-Sent Events (SSE) 传输（已弃用，仍可用于旧版场景）

• SSE URL：SSE 端点的 URL（默认：http://localhost:3001/sse）
• Messages Post Endpoint：可选的自定义消息发布端点，当其与 SSE URL 不同时使用
• Additional Headers：随请求发送的可选请求头（格式：name:value，每行一个）

已弃用： SSE 已弃用，不会再获得更新，但仍可用于旧版兼容。新项目请使用 HTTP Streamable。

示例：通过 SSE（旧版）使用本地 MCP 服务

此示例演示如何通过 Server-Sent Events (SSE) 连接到本地运行的 MCP 服务：

1. 启动支持 SSE 的本地 MCP 服务：

   npx @modelcontextprotocol/server-example-sse
   

2. 配置 MCP Client 凭据：

   • 在节点设置中，选择 Connection Type：Server-Sent Events (SSE)
   • 创建 MCP Client (SSE) API 类型的新凭据
   • 设置 SSE URL：http://localhost:3001/sse
   • 添加认证所需的请求头

3. 使用 MCP Client 节点创建工作流：

   • 添加一个 MCP Client 节点
   • 将 Connection Type 设置为 Server-Sent Events (SSE)
   • 选择你的 SSE 凭据
   • 执行工作流以查看结果

注意： 新项目强烈推荐使用 HTTP Streamable。

环境变量

MCP Client 节点支持通过两种方式，向使用命令行传输的 MCP 服务传递环境变量：

1. 使用凭据界面

你可以直接在凭据配置中添加环境变量：

此方法适用于个人配置和测试。这些值会作为凭据安全存储在 n8n 中。

2. 使用 Docker 环境变量

对于 Docker 部署，你可以为环境变量添加 MCP_ 前缀，将其直接传递给 MCP 服务：

version: '3'

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    environment:
      - MCP_BRAVE_API_KEY=your-api-key-here
      - MCP_OPENAI_API_KEY=your-openai-key-here
      - MCP_CUSTOM_SETTING=some-value
    # other configuration...

这些环境变量会在 MCP 服务执行时自动传递给它们。

示例：使用 Brave Search MCP 服务

此示例演示如何设置并使用 Brave Search MCP 服务：

1. 安装 Brave Search MCP 服务：

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

2. 配置 MCP Client 凭据：

   • Command：npx
   • Arguments：-y @modelcontextprotocol/server-brave-search
   • Environment Variables：BRAVE_API_KEY=your-api-key 添加变量（以空格、逗号或换行分隔）

3. 创建使用 MCP Client 节点的工作流：

   • 添加一个 MCP Client 节点
   • 选择“List Tools”操作以查看可用的搜索工具
   • 再添加一个 MCP Client 节点
   • 选择“Execute Tool”操作
   • 选择“brave_search”工具
   • 将 Parameters 设置为：{"query": "latest AI news"}

节点将执行搜索并在输出中返回结果。

示例：搭配 AI Agent 的多 MCP 服务配置

此示例演示如何在生产环境中配置多个 MCP 服务，并将它们与 AI Agent 配合使用：

1. 配置 docker-compose.yml 文件：

version: '3'

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    environment:
      # MCP server environment variables
      - MCP_BRAVE_API_KEY=your-brave-api-key
      - MCP_OPENAI_API_KEY=your-openai-key
      - MCP_SERPER_API_KEY=your-serper-key
      - MCP_WEATHER_API_KEY=your-weather-api-key

      # Enable community nodes as tools
      - N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true
    ports:
      - "5678:5678"
    volumes:
      - ~/.n8n:/home/node/.n8n

2. 在 n8n 中创建多个 MCP Client 凭据：

   Brave Search 凭据：

   • Command: npx
   • Arguments: -y @modelcontextprotocol/server-brave-search

   OpenAI Tools 凭据：

   • Command: npx
   • Arguments: -y @modelcontextprotocol/server-openai

   Web Search 凭据：

   • Command: npx
   • Arguments: -y @modelcontextprotocol/server-serper

   Weather API 凭据：

   • Command: npx
   • Arguments: -y @modelcontextprotocol/server-weather

3. 创建 AI Agent 工作流：

   • 添加 AI Agent 节点
   • 将 MCP Client 启用为工具
   • 使用不同的凭据配置多个 MCP Client 节点
   • 创建使用多个数据源的提示词

AI Agent 提示词示例：

I need you to help me plan a trip. First, search for popular destinations in {destination_country}.
Then, check the current weather in the top 3 cities.
Finally, find some recent news about travel restrictions for these places.

通过此配置，AI Agent 可以跨不同服务使用多个 MCP 工具，且这些工具均使用在 Docker 部署中配置的环境变量。

操作

MCP Client 节点支持以下操作：

• Execute Tool - 使用参数执行指定工具
• Get Prompt - 获取指定的提示词模板
• List Prompts - 获取可用提示词列表
• List Resources - 从 MCP 服务获取可用资源列表
• List Tools - 获取可用工具列表
• Read Resource - 通过 URI 读取指定资源

示例：List Tools 操作

List Tools 操作会返回 MCP 服务提供的所有可用工具，包括其名称、描述和参数模式。

示例：Execute Tool 操作

Execute Tool 操作允许你使用参数执行指定工具。请务必从下拉菜单中选择要执行的工具。

作为工具使用

此节点可作为工具用于 n8n AI Agent。若要将社区节点启用为工具，需要将环境变量 N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE 设置为 true。

设置环境变量

如果你使用 bash/zsh shell：

export N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true
n8n start

如果你使用 Docker： 将以下内容添加到 docker-compose.yml 文件：

environment:
  - N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true

如果你使用桌面应用： 在 n8n 目录中创建 .env 文件：

N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true

如果你想在 Mac/Linux 上永久设置： 将以下内容添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile：

export N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true

AI Agent 工作流结果示例：

设置该环境变量并重启 n8n 后，MCP Client 节点即可在 AI Agent 节点中作为工具使用。

兼容性

• 需要 n8n 1.0.0 或更高版本
• 兼容 MCP Protocol 1.0.0 或更高版本
• 支持 STDIO 和 SSE 两种传输方式连接 MCP 服务
• SSE 传输需要服务端实现 MCP Server-Sent Events 规范

资源

• n8n 社区节点文档
• Model Context Protocol 文档
• MCP TypeScript SDK
• MCP 传输方式概览
• 在 MCP 中使用 SSE