czlonkowski/n8n-mcp

A MCP for Claude Desktop / Claude Code / Windsurf / Cursor to build n8n workflows for you

n8n‑MCP – n8n ワークフロープラットフォームの AI フレンドリーなナレッジベース

概要

  • 完全な n8n ワークフローノードカタログ(約 3,000 ノード)を Model Context Protocol (MCP) API として公開するサーバー。
  • AI アシスタント(Claude、OpenAI など)は、この API を呼び出して、ノードのプロパティ、操作、ドキュメント、設定例、既製のワークフローテンプレートに関する構造化情報を取得できます。

重要性

  • LLM で n8n オートメーションを構築するのは、モデルがすべてのノードの最新の詳細を必要とするため困難です。n8n‑MCP は、モデルに信頼性が高く検索可能な知識ソースを提供し、曖昧なプロンプトを具体的で実行可能なワークフローに変換します。
  • このサービスには検証ツールもバンドルされているため、AI は生成されたノード設定が完全であり、実行時に失敗しないことを確認できます。

主な機能(README に記載)

機能 提供内容
ノードカタログ 2,951 ノード(コア 838 + コミュニティ 2,113)、プロパティスキーマの 99% をカバー。
操作カバレッジ 全ノード操作の約 3 分の 2 が記述されています(66.5%)。
ドキュメント 公式 n8n ドキュメントの 86% がインデックス化されており、AI 固有のノードも含まれます。
AI 対応ツール AI エージェントが使用可能とフラグ付けされた 267 のノードバリアント(完全なドキュメント付き)。
実世界の例 人気のコミュニティテンプレートから抽出された 156 のランク付けされた設定。
テンプレートライブラリ 2,352 のすぐに使えるワークフローテンプレート。それぞれに AI フレンドリーなメタデータが注釈されています(99.96% カバレッジ)。
検索 ノードとテンプレートの全文検索、コミュニティ vs 検証済みノードのフィルター、設定例の取得機能。
検証 validate_node(クイック最小または完全なランタイムチェック)と validate_workflow で、デプロイ前に欠落パラメータを検出します。
管理ツール 独自の n8n インスタンスの認証情報を提供すると、API はワークフローを直接作成、更新、削除、テストし、動的ドロップダウン値を探索し、フォルダーやデータテーブルなどを管理できます。
安全ガイダンス 本番ワークフローを AI で直接編集しないように強く警告し、常にバックアップとテストを推奨します。

使用方法

  1. API キーを取得 – ホスト型ダッシュボード(dashboard.n8n-mcp.com)でサインアップするか、Docker、Railway などでセルフホストします。
  2. AI に依頼 – LLM(例:Claude)が search_nodes、get_node、validate_node、search_templates などの MCP ツールを呼び出し、ワークフロー JSON を組み立てます。
  3. デプロイ – n8n_create_workflow / n8n_update_partial_workflow を使用して、生成されたワークフローを自分の n8n サーバーにプッシュします。
  4. 反復 – n8n_test_workflow を実行し、検証エラーを修正して再デプロイします。

対象読者

  • LLM を使用して n8n ワークフローの作成を自動化したい開発者。
  • n8n エコシステムを理解する必要がある内部 AI アシスタントを構築するチーム。
  • n8n ドキュメントを手動でスクレイピングするよりも、プログラム的で最新のノード仕様ソースを好む人。

はじめに

  • ホスト型デモ:ダッシュボードリンクにアクセスし、サインアップして、無料枠の API キー(1 日 100 回のツール呼び出し)を受け取ります。
  • セルフホスト:SELF_HOSTING.md ガイドに従って、Docker、npm(npx n8n-mcp)、または Railway でデプロイします。
  • n8n への接続:N8N_API_URL と N8N_API_KEY(または Cloudflare Access トークン)を設定して、MCP が n8n インスタンスと通信できるようにします。
  • IDE 統合:リポジトリには、Claude Code、VS Code、Cursor などのクイックスタートドキュメントが用意されており、エディターから直接 MCP ツールを呼び出すことができます。

結論 n8n‑MCP は、広大な n8n ノードエコシステムをクリーンで検索可能な AI 対応ナレッジベースに変え、大規模言語モデルが実際の n8n ワークフローをより少ないエラーで構築、検証、デプロイできるようにします。

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