摘要：自动化的未来，不是“更复杂的配置”，而是“更自然的表达”。n8n 的 AI 生成能力，正在把流程设计从“技术活”变成“语言表达”。这篇文章试图还原自动化工具的演化逻辑，探讨为什么 n8n 能成为开源生态中的“范式转移者”。
自动化的未来，不是“更复杂的配置”，而是“更自然的表达”。n8n 的 AI 生成能力，正在把流程设计从“技术活”变成“语言表达”。这篇文章试图还原自动化工具的演化逻辑，探讨为什么 n8n 能成为开源生态中的“范式转移者”。
今天给大家分享一个关于全自动构建n8n工作流的方案。
下面这个相对复杂的每日新闻n8n工作流，就是AI花了几分钟，我完全没怎么动脑，AI全自动帮我生成的。
我在之前，我分享了不少关于n8n的文章，也贡献了一些n8n的工作流，但我始终没有详细的教大家如何去搭建一个工作流。
因为我觉得n8n的工作流，其实就是代码，只不过并不是那些主流的编程语言（没有被很好的训练到大模型中），总有一天能够完全让AI帮我们写工作流，就像现在AI编程一样。
因为n8n可以把工作流导出为json，同样也可以把json导入n8n。
之前那篇文章采用的是喂给AI一些n8n的模板，以及相关资料，作为上下文，让AI直接生成n8n的json，然后我们导入n8n来使用
但是这里面有两个问题：
n8n迭代速度非常快，版本一直在更新，有些节点要么被遗弃了，要么语法或者使用方式不同了。导致我们的上下文需要经常手动维护。给的上下文不够全面，导致最终生成的n8n工作流漏洞百出。现在有一个全新的方案，完全解决了上述的两个痛点
这个方案的核心是一个目前只有7K Star的开源项目：n8n-mcp
简单来说，n8n-mcp是一个专门为AI Agent（比如Claude Code，Trae，codebuddy，Vecli，codeX等）打造的n8n外挂知识库。
它的核心作用是让AI能够深度理解和使用n8n。
有了它，AI就拥有了一个实时、准确、全面的n8n官方文档和工具信息库。
它可以让AI Agent：
精确查找n8n的节点（功能模块）。准确理解每个节点的具体参数和配置。验证工作流配置是否正确，避免部署后出错。复用社区里数千个现成的工作流模板。直接操作你的n8n，自动创建、更新和执行工作流（前提是配置了API和apikey），而不是生成json文件导入使用。通过Github项目解读神器Zread，可以深度解读这个开源项目：
好了，话不多说，到底牛不牛，我们一起看看。
n8n-mcp安装、使用我们以三个cli工具为例，来配置n8n-mcp：
OpenAI的CodeX，腾讯的codebuddy，火山刚出的Vecli
不清楚这几个AI CLI工具的朋友，我帮你们整理了他们各自的官方文档
codeX官方文档：https://github.com/openai/codex
codebuddy官方文档：https://cnb.cool/codebuddy/codebuddy-code
Vecli官方文档：https://www.volcengine.com/docs/83927/1826758
codebuddy的mcp在下面这个文件中配置：
macOS/Linux：~/.codebuddy.jsonWindows：%USERPROFILE%.codebuddy.jsonCodeX的在：
macOS/Linux：~/.codex/config.tomlWindows：%USERPROFILE%.codex/config.tomlVecli的mcp配置文件位置在：
macOS/Linux：~/.ve/settings.jsonWindows：%USERPROFILE%.vesettings.jsonn8n-mcp的配置示例：
{
“mcpServers”:{
“n8n-mcp”:{
“command”:”npx”,
“args”:[“n8n-mcp”],
“env”:{
“MCP_MODE”:”stdio”,
“LOG_LEVEL”:”error”,
“DISABLE_CONSOLE_OUTPUT”:”true”,
“N8N_API_URL”:”https://your-n8n-instance.com”,
“N8N_API_KEY”:”your-api-key”
}
}
}
}
如果是Windows需要把进行下图中两个部分修改
第一步：找到mcp的配置文件位置（以codebuddy为例）：
第二步：编辑.codebuddy.json，把n8n-mcp的配置加进去
从n8n-mcp的配置示例，可以看到有两个重要的配置：
N8N_API_URL和N8N_API_KEY
在获取这两玩意儿之前，我先把我的n8n升级一下，n8n更新太快了，每次打开github都是几小时前更新，更新频率相当高。
目前最新版是1.111.1，修改一下我的n8n docker-compose.yml文件
如果求稳定的话，不建议更新到最新版，最新版可能会有隐藏bug
然后在该文件的当前目录的终端执行docker-compose up -d 就可以更新了。
更新成功后访问http://localhost:32905
而N8N_API_URL就是http://localhost:32905
我的端口改成了32905，正常没有改端口的话，默认是5678
大家最好用默认的，后面我也改回来5678了
n8n的apikey可以在左下角->settings->n8n API这里创建。
这里创建的apikey，作为n8n-mcp配置里面的N8N_API_KEY
最终.codebuddy.json里面的n8n-mcp配置如下图
保存，然后我们重新启动codebuddy或者vecli
不过codex的config.toml配置mcp的格式跟其他不太一样，不是json而是toml格式，我让gemini帮我转了一下格式，最终配置如下
codex的n8n-mcp配置示例：
[mcp_servers.n8n-mcp]
command=”npx”
args= [“n8n-mcp”]
env= { MCP_MODE =”stdio”, LOG_LEVEL =”error”, DISABLE_CONSOLE_OUTPUT =”true”, N8N_API_URL =”https://your-n8n-instance.com”, N8N_API_KEY =”your-api-key”}
终端执行codex启动，选择允许Codex在这个文件夹中工作，且不需要每次请求批准
使用OpenAI最近新出的，专门用于Codex的GPT-5-Codex模型
然后，就遇到一个卡点，这个Codex死活都安装不上mcp，用了这么多个AI CLI，头一次遇到这种基础的功能都有bug的情况…
各种查资料，看issues，都没用，每次尝试了一些方案之后，每次都告诉自己，这篇的目的不是解决Codex的bug，而是介绍n8n-mcp
但是作为程序员的那种钻牛角尖的劲上来之后，控制不住自己的想要去解决，不然浑身难受，我知道这样是在浪费时间，但就是忍不住…
最终浪费了我2个多小时，我暂时放弃了
于是我换成codebuddy海外版，以及Vecli我也试了一下，居然都不行。
不知道为啥本地的npm方式就是不行（有清楚的朋友请评论区指点指点，感谢～）。。。
最后我换成了n8n-mcp的docker的方式
先执行：
docker pull ghcr.io/czlonkowski/n8n-mcp:latest
docker方式的mcp配置示例：
{“mcpServers”:{
“n8n-mcp”:{
“command”:”docker”,
“args”:[
“run”,
“-i”,
“–rm”,
“–init”,
“-e”,”MCP_MODE=stdio”,
“-e”,”LOG_LEVEL=error”,
“-e”,”DISABLE_CONSOLE_OUTPUT=true”,
“-e”,”N8N_API_URL=http://host.docker.internal:5678″,
“-e”,”N8N_API_KEY=your-api-key”,
“ghcr.io/czlonkowski/n8n-mcp:latest”
]
}
}
}
codex的配置示例：
[mcp_servers.n8n-mcp]
command=”docker”
args= [
“run”,
“-i”,
“–rm”,
“–init”,
“-e”,”MCP_MODE=stdio”,
“-e”,”LOG_LEVEL=error”,
“-e”,”DISABLE_CONSOLE_OUTPUT=true”,
“-e”,”N8N_API_URL=http://host.docker.internal:5678″,
“-e”,”N8N_API_KEY=n8n的apikey”,
“ghcr.io/czlonkowski/n8n-mcp:latest”,
]
接下来就开始测试，还是要先重启这些cli工具。
我发现codex反而有点不稳定，它老是给我生成n8n的json文件。
最后我用codebuddy code，和搭配了kimi-k2的vecli以及搭配glm-4.5的Claude Code跑出了好几个n8n工作流。
从简单到复杂，主要是3个案例
最终生成的工作流如下（完全没有动手，AI直接在n8n里面创建）：
第一个案例，比较简单
帮我创建一个带Agent的n8n工作流,使用OpenAI的大模型,对外提供HTTP调用
它按照要求完成的不错（只不过需要我们配置一下OpenAI的apikey啥的）：
第二个中等难度的案例（提示词由gemini生成）：
我需要一个 n8n 工作流来处理用户注册。具体流程如下：
触发器：使用 Webhook 节点接收来自网站表单的 POST 请求，请求的 JSON 数据包中会包含 name 和 email 字段。
条件判断：使用 IF 节点检查接收到的 email 字段。如果邮箱地址不包含 “gmail.com” 并且也不包含 “outlook.com”，则判定为真。
操作：当 IF 节点的条件为真时，执行下一步操作，将新用户的 name 和 email 添加到指定的 Google Sheets 电子表格中的新一行。
请生成这个包含 Webhook、IF 和 Google Sheets 节点的自动化工作流，并在 IF 节点中写好判断表达式。
生成效果如下：
最后一个案例最难（提示词由gemini生成）
我需要创建一个强大的 n8n 工作流，作为我的个人每日新闻助手。它需要能自动完成信息的抓取、AI 总结和汇总发送。具体需求如下：
定时触发：使用 Cron 节点，设定在每天早上 8 点自动运行。
多源信息获取：使用 2-3 个并行的 RSS Feed 节点，分别订阅不同科技新闻网站的 RSS 源（例如 Hacker News, TechCrunch, 36Kr）。
数据合并与循环：将所有 RSS 源获取到的文章条目合并成一个列表，并确保能对列表中的每一篇文章进行逐一处理。
获取全文（关键步骤）：对于列表中的每一篇文章，使用 HTTP Request 节点访问其 link 字段对应的 URL，以获取完整的网页 HTML 内容。
AI 总结（核心能力）：将获取到的 HTML 全文内容传递给 OpenAI (或其他大语言模型) 节点。给 AI 的指令是：“请从以下 HTML 内容中提取正文，并将其总结为三个核心要点（bullet points），请用中文回答。”
数据汇总：在处理完所有文章后，将每篇文章的标题、原始链接以及 AI 生成的三个核心要点，聚合成一个单一的、结构化的文本块，准备用于邮件发送。
发送摘要邮件：使用 Gmail 或 Send Email 节点，将汇总好的内容以格式化的方式（例如使用简单的 HTML 标签）发送到我自己的邮箱。邮件标题为“今日份 AI 新闻摘要
– [今天的日期]”。
错误处理：在“获取全文”或“AI 总结”的步骤中，如果某篇文章处理失败（例如链接无法访问、AI 返回错误），工作流不应中断。它应该能跳过这篇出错的文章，继续处理下一篇，并最好能记录下失败的文章链接。
所需节点/服务：Cron, RSS Feed, HTTP Request, OpenAI (或同类 LLM 节点), Gmail (或 Send Email), 以及用于数据合并、循环和错误处理的逻辑节点。这个工作流完美地展示了 n8n 在连接 API、处理数据流和集成 AI 方面的强大能力。
这个效果挺让我惊艳的：
虽然目前使用n8n-mcp还无法一次性生成直接可用的n8n工作流。
但是已经比我几个月前测试的效果好多了
之前是生成n8n的json，中等难度的工作流最多只能完成50%。很多时候线都连不明白…
而现在n8n-mcp不仅给了AI充足的上下文，还结合了n8n的API接口，让AI可以自主操作n8n工作流的搭建。
这种方式一次性生成的简单工作流，大部分时候是可用的。
对于复杂工作流，一次性可以生成75%左右，并且可以边调试，边用AI进一步优化。
如果分模块小步迭代，那么一个复杂工作流，估计可以逐步完成到100%。
而且n8n可以开发子工作流，然后用多个子工作流拼装成整个功能。
这里面有两点原因：
是模型各方面能力提升；上下文工程做得更好了（n8n-mcp）。n8n-mcp对于小白来说它能生成一些简单的工作流用于学习，对于有一定编程基础，或者n8n使用经验的人来说，能极大提高效率。
你可能会有疑问，n8n-mcp里面的n8n节点信息从哪里来？
n8n-MCP获取节点信息的方式，既不是实时从n8n官网抓取，也不是通过API从你部署的n8n实例里获取。
它的信息来源是在项目构建时（build-time），通过解析 n8n 的源代码包和官方文档库来生成的，最终打包成一个预构建的数据库（pre-built database）。
这个过程是这样的：
当n8n-MCP的开发者准备一个新版本时，他们会在项目中引入n8n官方的npm开发包（例如 n8n-nodes-base）。这些包里包含了所有节点的最原始、最权威的定义代码。
n8n-MCP的构建脚本会做以下事情：
n8n的各个节点信息，和使用方式：
程序化读取这些源代码文件。
解析出每个节点的详细信息，比如：
节点名称 (name) 和内部类型 (nodeType)。
所有的属性（Properties），包括它们的类型（字符串、数字、选项列表等）、默认值、是否必需。
所有的操作（Operations），比如HTTP Request节点的GET, POST, PUT等。
属性之间的依赖和显示关系（比如，只有当认证方式选为API Key时，才会显示API Key输入框）。
这是最准确的技术性信息来源，因为它直接来自n8n的核心代码。
n8n的官方文档数据：
为了获取更具可读性的描述和用法说明，构建脚本还会拉取 n8n 的官方文档GitHub仓库（n8n-io/n8n-docs）。
然后，脚本会解析这些文档文件（一般是Markdown格式），提取节点描述、参数说明、注意事项等，并将这些信息与第一步从代码中提取出的节点进行关联。
预构建的数据库
脚本将上述两部分信息整合、处理后，会生成一个轻量级的SQLite数据库文件（约15MB）。
这个数据库就相当于一本n8n的离线百科全书，记录了当前版本n8n的绝大部分信息。
当使用npx或docker运行n8n-mcp时，你下载的包里已经包含了这个数据库。
所以它的响应速度非常快（平均12ms），因为它只是在本地查询这个现成的数据库，完全不需要任何网络请求。
那么，既然是离线的，如何获取最新的n8n节点信息？
答案是通过更新n8n-MCP这个工具本身来完成。
更新流程是这样的：
n8n官方发布了一个新版本（比如增加了新的节点或修改了现有节点）。
n8n-MCP的维护者会更新项目中的n8n源代码包依赖到最新版。
维护者重新运行上面提到的构建脚本，生成一个包含n8n最新信息的新版数据库。
维护者发布一个新版本的n8n-MCP（比如从 2.7.0 更新到 2.8.0），这个新版本里就打包了那个全新的数据库。
我们下一次运行 npx n8n-mcp (它会自动拉取最新版) 或者 docker pull ghcr.io/czlonkowski/n8n-mcp:latest，就获取到了包含n8n最新节点信息的n8n-mcp版本。
总结n8n-MCP提供的信息是打包在特定版本里的，是静态的。它反映的是其所基于的那 n8n版本的状态。
配置n8n API的作用是操作：
配置中填写的N8N_API_URL和N8N_API_KEY，是用来让AI管理你的n8n工作流的（例如创建、更新、执行）。
最后，我相信随着上下文工程，和大模型的不断发展进步，n8n工作流将完全能交给AI全自动生成。
只要Agent执行速度没有质的提升，稳定性无法达到99.9%，那么工作流就不会被淘汰。
来源：人人都是产品经理
