N8N MCP Server について
N8N MCP Serverは、APIを介してClaudeなどのAIアシスタントをN8N自動化プラットフォームに接続します。MCPエンドポイントから、ワークフロー、実行、認証情報、タグを管理できます。
主な機能
- 01ワークフローの一覧・作成・更新・削除
- 02ワークフローの有効化と無効化
- 03ワークフローの実行と実行履歴の管理
- 04認証情報とタグの管理
活用シーン
- 01会話内でN8Nワークフローを確認・編集
- 02入力データを指定してワークフローを実行
- 03N8Nの認証情報とタグを管理
MCP 対応
N8N APIの機能をMCPエンドポイントとしてAIアシスタントや他のMCPクライアントに提供します。N8NインスタンスとAPIキーが必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
N8N MCP サーバー
これは、N8N の API と連携するための Model Control Protocol(MCP)サーバーです。MCP エンドポイントを通じて N8N の機能にアクセスするための、簡易化されたインターフェースを提供します。
これは何ですか?
この MCP サーバーは、Claude などの AI アシスタントと N8N 自動化プラットフォームの間のブリッジとして機能します。AI アシスタントは次のことができます。
- ワークフローの一覧表示、作成、更新、削除
- ワークフローの実行と実行の管理
- 認証情報とタグの管理
- 会話フローへの N8N 機能の統合
要件
- Node.js 16+
- API アクセスが可能な N8N インスタンス
- N8N API キー
セットアップ
-
このリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/bader1919/n8n-mcp-server.git cd n8n-mcp-server -
依存関係をインストールします。
npm install -
環境変数を設定します。
.env.exampleを.envにコピーします。- N8N API の詳細を入力します。
N8N_API_BASE_URL:N8N API の URL(デフォルト:http://localhost:5678/api/v1)N8N_API_KEY:N8N API キーPORT:この MCP サーバーを実行するポート(デフォルト:3000)
-
サーバーを起動します。
npm start
利用可能なエンドポイント
ワークフロー
/mcp/listWorkflows:すべてのワークフローを取得/mcp/getWorkflow:ID で指定したワークフローを取得/mcp/createWorkflow:新しいワークフローを作成/mcp/updateWorkflow:既存のワークフローを更新/mcp/deleteWorkflow:ワークフローを削除/mcp/activateWorkflow:ワークフローを有効化/mcp/deactivateWorkflow:ワークフローを無効化
実行
/mcp/listExecutions:すべての実行を取得します。ワークフローで絞り込むこともできます/mcp/getExecution:ID で指定した実行を取得/mcp/deleteExecution:実行を削除/mcp/executeWorkflow:任意のデータを指定してワークフローを実行
認証情報
/mcp/listCredentials:すべての認証情報を取得/mcp/getCredential:ID で指定した認証情報を取得/mcp/createCredential:新しい認証情報を作成/mcp/updateCredential:既存の認証情報を更新/mcp/deleteCredential:認証情報を削除
タグ
/mcp/listTags:すべてのタグを取得/mcp/createTag:新しいタグを作成/mcp/deleteTag:タグを削除
Claude での使用
この MCP サーバーを Claude で使用するには、次のようにインストールします。
install_local_mcp_server path="./n8n-mcp-server"
その後、MCP エンドポイントを通じて N8N の機能にアクセスできます。Claude は自然言語での会話を通じて、N8N ワークフローの構築と実行を支援できます。
使用例
すべてのワークフローを一覧表示する例を示します。
// Example call to listWorkflows
const result = await listWorkflows();
console.log(result);
ワークフローを実行するには、次のようにします。
// Example call to executeWorkflow
const result = await executeWorkflow({
workflowId: "1234",
data: {
input1: "value1",
input2: "value2"
}
});
console.log(result);
その他の例については、example-client.js をご覧ください。
セキュリティに関する考慮事項
- この MCP サーバーの動作には N8N API 認証情報が必要です
- このサーバーをパブリックインターネットに公開する場合は注意してください
- 本番環境にデプロイする場合は、API キーやその他の認証メカニズムの使用を検討してください
ライセンス
MIT
貢献
プルリクエストを歓迎します。大きな変更を加える場合は、まずイシューを開いて、変更内容について相談してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。