czlonkowski/n8n-mcp

n8n‑MCP – n8n のための「モデルコンテキストプロトコル」サーバー

何であるか

• n8nワークフローオートメーションノード（約2,400ノード）の完全なカタログを、AIモデル（Claude、ChatGPTなど）が照会できる構造化データとして公開する軽量HTTPサービス。
• これはn8n用の検索可能な知識ベースと捉えられる：ノード名、プロパティ、操作、例示構成、ドキュメントが、明確に定義されたAPI呼び出しを通じて利用可能。

なぜ重要か

• 大規模言語モデルはn8nワークフローの生成や編集が可能だが、各ノードに関する信頼性の高い最新情報が必要となる。n8n‑MCPがそのコンテキストを提供し、誤った情報や破損したワークフローを低減する。
• MCPクライアントノードをn8nインスタンスに統合することで、AIアシスタントはテンプレートを発見し、ノード仕様を取得し、構成を検証し、さらにワークフローを自動的にデプロイできる。

主な機能（READMEに記載）

機能	得られるもの
ノードカタログ	2,412ノード（コア829、コミュニティ1,583）で、プロパティの99％、操作の66％をカバー。
ドキュメント	公式n8nドキュメントの86％に加え、AI専用ノードドキュメント。
AI対応ツール	「AI対応」とマークされた267ノードバリエーション。
実世界の例	人気のある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構成。
テンプレートライブラリ	2,352の即時利用可能なワークフローテンプレート。各テンプレートにはAIメタデータが付与。
検索・取得	ノード、プロパティ、テンプレート、コミュニティ統合を検索するツール。複雑さ、対象ユーザー、必要なサービスなどによるフィルタリング可能。
検証パイプライン	デプロイ前に必須パラメータの欠落を検出するマルチステージ検証（minimal → full → ワークフロー全体）。
管理API	N8N_API_URL/N8N_API_KEYで自前のn8nインスタンスを指定すると、ワークフローの作成、更新、テスト、削除をプログラムで行える。
セキュリティ警告	プロダクションワークフローをAIで直接編集しないよう強く推奨。常にコピーし、テストし、バックアップを取ること。

使い方

1. 即時試用 – ホストされたダッシュボード（dashboard.n8n-mcp.com）で1日100回の無料ツール呼び出しが可能。登録してAPIキーを取得するだけ。
2. セルフホスティング – Dockerイメージ、npxスターター、Railwayデプロイスクリプトを提供。制御や高リミットが必要なユーザー向け。
3. n8nに接続 – 任意のn8nワークフローに「MCP Client Tool」ノードを追加し、APIキーを設定して、MCPツール（例：search_nodes、get_node、validate_workflow）を呼び出す。
4. AI IDEと統合 – Claude Code、VS Code（Copilot）、Cursor、Windsurf、Codex、Antigravity用の準備済みセットアップガイドを提供。これらのアシスタントが裏でMCPツールを呼び出せる。
5. ワークフローのデプロイ – MCPツールでワークフローを構築後、n8n_create_workflowでn8nインスタンスにプッシュ。n8n_test_workflowでテスト実行。n8n_autofix_workflowで一般的なエラーを自動修正。

典型的なAIアシスタントワークフロー

1. tools_documentation()          # MCPの背景情報を取得
2. search_templates({task:'slack notification'})
3. get_template(id, {mode:'full'})
4. validate_workflow(workflow)
5. n8n_create_workflow(workflow)   # 自分のn8nインスタンスにデプロイ

READMEには、静かに並列実行を強制し、テンプレートの出典を必須とするシステム指示を含む詳細な「Claudeプロジェクトセットアップ」も記載されている。

セキュリティとガバナンス

• 破壊的ツールを無効化し、読み取り専用n8n APIキーを使用することで、サーバーを読み取り専用モードで実行可能。規制環境に適している。
• Cloudflare Access対応により、n8n APIをゼロトラストで保護可能。
• ハードニング、プライバシー、テレメトリに関する包括的なドキュメントが提供。

誰が恩恵を受けるか

• 開発者：ノード仕様の手動検索なしに、複雑なオートメーションをAIアシスタントで構築したい人。
• チーム：内部のLLMアシスタントにカスタマイズされた検索可能なn8n知識ベースを提供したい人。
• AIツールベンダー：n8n機能を製品に組み込むための即時利用可能なプロトコルを探している人。

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結論：n8n‑MCPは、検索、検証、デプロイ機能を備えた、本格的で生産環境対応のブリッジであり、n8nノードエコシステムをAIモデル向けの機械可読な知識源に変える。