MCP Server for Managing and Executing n8n Workflows

工作流名称

MCP Server for Managing and Executing n8n Workflows

主要功能和亮点

该工作流构建了一个基于MCP（Multi-Channel Platform）架构的服务器，能够动态管理和调用n8n中的子工作流。通过将指定标签（如“mcp”）的工作流筛选出来，集中维护一份“可用工作流”列表，并支持添加、移除、列出和搜索工作流，实现对工作流池的灵活管理。借助Redis作为内存缓存，实现高效的工作流状态存储和同步。结合LangChain和OpenAI GPT-4模型，支持智能代理根据任务需求，自动识别并调用合适的工作流完成复杂任务。

解决的核心问题

• 避免让智能代理直接访问所有工作流，防止出现重复或不合适的调用，确保工作流池的纯净和高效。
• 自动解析子工作流触发器的输入参数结构，确保调用时参数传递的正确性和简洁性。
• 通过内存缓存机制，实现工作流列表的快速更新和共享，提升系统响应速度。
• 让智能代理能够通过自然语言交互，智能选择并执行适合的工作流，提升自动化水平和用户体验。

应用场景

• 企业内部自动化平台，集中管理大量业务工作流，灵活分配给AI助手执行。
• 需要结合多种自动化流程的智能客服或问答系统，实现任务驱动的流程调用。
• 复杂项目中的工作流资产管理，避免重复开发和调用冲突。
• 通过MCP客户端（如Claude Desktop）远程调用和测试自动化工作流。

主要流程步骤

1. MCP Server触发器启动：监听来自MCP客户端的请求。
2. 获取当前“可用”工作流列表：通过调用n8n API筛选带“mcp”标签的工作流。
3. 过滤并简化工作流信息：提取工作流ID、名称和描述（包括输入参数结构）。
4. 存储及更新工作流缓存：利用Redis缓存管理“可用工作流”列表。
5. 管理工作流池操作：根据请求动态添加、移除或列出工作流。
6. 智能代理使用OpenAI GPT-4模型：解析自然语言指令，判断并调用所需工作流。
7. 执行子工作流并返回结果：通过n8n的子工作流触发器调用目标工作流，支持参数透传。

涉及的系统或服务

• n8n工作流平台：核心业务自动化和工作流执行环境。
• Redis：作为内存缓存，用于存储和管理可用工作流列表。
• OpenAI GPT-4：提供自然语言理解和智能代理能力。
• LangChain：集成语言模型与工作流执行的中间层。
• MCP客户端（如Claude Desktop）：用于向MCP服务器发送任务请求。

适用人群或使用价值

• 自动化平台管理员和开发者，希望集中管理复杂工作流池并赋能智能代理。
• 企业数字化转型团队，提升工作流调用的智能化和自动化水平。
• AI应用开发者，构建基于多工作流调用的智能助理和自动化机器人。
• 希望通过自然语言接口高效调用预定义业务流程的业务用户。

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该工作流模板通过构建一个智能的MCP服务器，极大地提升了n8n工作流的管理效率和调用灵活性，使得AI代理能够智能地发现、管理并执行复杂自动化任务，是实现高效智能自动化的利器。