[AI工作流Plus] n8n MCP 新玩法！完整部署流程 + 实战演示｜手把手教你玩转 n8n 自动化新功能─影片 Dailymotion

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n8n 正式上线 MCP 功能 🎉 再也不需要依赖社区节点，配置更简单、效率更高！ 本期视频将从零开始，手把手带你完整体验 n8n MCP 的使用：  ✅ 快速部署 n8n 最新版本 ✅ 配置 MCP Server & Client，打造灵活工作流 ✅ 实战演示 GitHub 自动化、Telegram 推送、Gmail 邮件发送 ✅ 与 Cherry Studio、Claude、Cursor 等主流 AI 工具完美集成 ✅ 支持移动端访问，随时随地操作你的自动化工具！  ---

Transcript

00:00就在前些天,N1N正式上线了全新的MCP功能

00:03从现在开始,我们就可以直接在N1N中使用MCP功能了

00:08不需要再依赖它的社区节点

00:10这样配置起来更加简单,使用也更高效

00:14更重要的是这个N1N的MCP功能

00:18它支持的应用非常丰富,覆盖了各种类型的数据库

00:22我们常用的一些办公软件,还有像主流的社交媒体平台

00:26比如像MyCircle,GitHub,Telegram,Facebook等等

00:31这是一个搭建好的MCP工作流

00:34你可以用它来自动化的操作GitHub

00:37或者是发Telegram消息,发电子邮件,都可以

00:42甚至还可以直接在手机上来使用它

00:48而且它还可以灵活的和我们平时使用的一些AI工具来结合使用

00:54比如像Cherry Studio,Cloud,Cursor

00:57那这期视频我们就一起来看一看

01:00如何使用这个N1N的最新MCP功能

01:03来轻松的搭建属于你自己的一个自动化工作流

01:07第一步呢,我们还是先来部署N1N服务

01:10如果没有安装Docker,可以先在这里下载对应的版本去安装

01:14然后我们打开这个Docker Desktop

01:17在左侧选择这个Docker Hub

01:20然后搜索N1N镜像

01:22我们选择这个搜索结果的第一项

01:25那因为这个N1N的MCP功能呢

01:29它是最近才新增的

01:31所以老版本的镜像它没有包含这个功能

01:33我们这里直接使用它的这个最新版本的镜像

01:37我们点击这个Pool

01:38它会自动把这个镜像文件下载到我们的电脑上

01:42下载完成了

01:44然后点击左侧这个Images

01:46可以看到这个N8NIO-N8N

01:51就是我们刚才下载的这个最新版本的镜像

01:54那如果你之前已经下载过老版本的镜像

01:58也可以在这里点击这个Pool

02:00把它更新到最新版本

02:02然后在运行容器之前呢

02:05我们需要先来创建一个Docker数据卷

02:07点击左侧这个WARMS

02:09然后再点击创建一个Docker数据卷

02:12名字叫做N8N-DATA

02:16那这样呢我们以后每次运行N8N容器的时候

02:19都挂载一下这个Docker数据卷

02:21这样就可以把数据持久化的存储到我们的电脑上

02:25可以防止数据丢失

02:26点击这里运行一个容器

02:29名字叫做N8N

02:31然后端口选择使用5678这个端口

02:35下面这个数据卷

02:36把我们刚才创建的那个N8N-DATA那个数据卷

02:40挂载到Docker容器

02:42它的-home-node-n8N这个路径下面

02:47然后点击运行

02:49容器启动成功了

02:53那这个呢就是这个N8N服务的网址

02:56我们点击打开

02:57然后接下来我们来新建一个工作流

03:01来配置我们的MCP

03:02那如果对于MCP还不了解

03:05可以先看一下这期视频

03:07这个工作流的trigger节点

03:09我们选择使用MCPServerTrigger

03:12然后我们就可以根据自己的需要

03:15来在它下面添加对应的tools节点

03:18那你可以理解为

03:20每一个tools就是一种功能

03:22然后你需要什么功能

03:24然后就可以在上面去添加

03:25比如我们添加一个GitHub节点

03:28这里呢需要新增一个信任凭证

03:31然后这个类型我们选择这个AccessToken

03:35我们打开MN的这个文档

03:37在这里就有介绍如何来获取

03:41我们需要的那个AccessToken

03:42那接下来我们来演示一下

03:45首先打开这个GitHub

03:47当然首先你要有一个GitHub的账号

03:50然后我们点击右上角的头像

03:53然后选择下面这个Settings

03:55在这里滑到下面

03:58我们找到这个Developer Settings

04:00然后点击这个AccessToken

04:04我们选择这个Classic类型

04:06然后在这里新建一个ClassicToken

04:10这个名字输入N8N

04:13然后过期时间

04:14可以根据自己的需要来选择

04:16我这里选择不过期

04:18然后接着下面是这个AccessToken

04:22给它的一个授权范围

04:23可以看到它操作的区域

04:26包括Repo

04:27Workflow

04:28Admin等等

04:29我们勾选这个Repo就可以了

04:32大家可以根据自己的需要

04:34来自定义的设置

04:35我们点击这个创建

04:37然后复制这个AccessToken

04:39回到这个N8N的配置

04:42把这个Token给它粘贴进去

04:44那上面这个User呢

04:47就是我们那个GitHub上面的那个User内幕

04:50回到GitHub

04:51然后点击这个头像

04:53我们复制这个User内幕

04:55然后回到N8N把它粘贴进去

04:58点击保存就可以了

05:00这个Resource呢

05:02我们选择这个Isues

05:03Operation我们选择Creator

05:06接着这个项目的拥有者

05:09这里粘贴上我们的那个GitHub用户名

05:12然后项目还有Title内容

05:15我们都让AI模型来自行决定

05:17好了

05:18这样我们这个GitHub节点呢

05:20就可以用来给我们的GitHub项目

05:22自动化的创建一数

05:23接着我们再来添加一个

05:26查询GitHub项目指标数据的节点

05:29这个Resource我们选择Reposit

05:32Operation选择Get

05:34项目拥有者还是输入我们的GitHub用户名

05:38然后项目名

05:39我们让AI来自行决定

05:41最后呢

05:43我们再来添加一个Telegram节点和一个Gmail节点

05:47分别用来发送Telegram消息和电子邮件

05:50那这两个节点的配置方式呢

05:52我们在之前的视频中有介绍过

05:54如果不知道怎么配置呢

05:56可以去看一下

05:57好了

05:59现在我们这个MCP Server就配置完成了

06:02我们保存这个工作流

06:04然后点击这里给它激活

06:06点击这个MCP Server Trigger节点

06:08然后在这里选择Production

06:11复制这个SSE URL保存下来

06:15我们后面需要用到它

06:16那接下来我们再来配对一个MCP Client工作流

06:20我们知道MCP呢

06:22它是CS架构的

06:24那这个MCP Client工作流

06:26它就是用来调用我们刚才创建的那个MCP Server

06:31那个工作流的

06:32工作流程呢

06:33大概会是这样

06:34就是MCP Client把请求发送给MCP Server

06:38接着MCP Server

06:40它去完成数据处理

06:42然后把结果返回给MCP Client

06:45这个Trigger节点

06:47我们选择Chat Message

06:49接着添加一个AI Agent节点

06:52系统提示这里

06:54我们给它改成

06:55让它执行用户输入的指令

06:58这样的让它去调用我们需要的MCP

07:01然后下面需要给这个AI Agent节点

07:05添加一个AI模型

07:06这里我们选择OpenAI

07:08用Deep Seek模型也可以

07:11但是呢

07:11经过测试发现

07:13它偶尔会有这个失败的情况

07:15这里我们直接使用这个OpenAI最新推出的GPT 4.1

07:19用这个GPT 4.1 Mini就可以满足我们的需求

07:23而且它的价格也便宜一些

07:26如果是国内用户的话呢

07:28可以使用这个WieldCard来购买OpenAI的API服务

07:32我们在这期视频中有介绍过它的操作流程

07:36回到MN

07:37然后我们选择模型GPT 4.1 Mini

07:40接着再添加一个Tool节点

07:43类型选择MCP Client Tool

07:46然后在SSE这里呢

07:49粘贴上我们复制的那个MCP Server Trigger节点

07:53它提供的那个SSE URL

07:55注意这里要把Localhost替换成host.docker.internal

08:00然后保存工作流

08:02好了

08:03现在MCP Client和MCP Server就都配置完成了

08:07下面我们来测试一下

08:09首先我们让它在PDF-STEP

08:12这个GitHub项目下面

08:14新建一个一数

08:16内容是请求新增批量处理的功能

08:19这个就是我们要操作的GitHub项目

08:22点击执行

08:24执行成功了

08:27然后在MCP Server这个工作流

08:30我们点击这个Execution

08:32可以查看它被调用的记录

08:34我们回到GitHub项目看一下

08:36点击这个Esues

08:38这个就是刚才自动创建的一数

08:41我们打开看一下

08:43可以看到它是符合我们的预期的

08:45那接着我们再来测试第二个GitHub功能

08:48就是查询一个GitHub项目

08:51它的各项指标数据

08:52我们还是使用这个PDF-STEP这个项目

08:57来进行操作

08:58我们点击执行

08:59执行成功了

09:01可以看到它返回的这个数据呢

09:04格式有一点混乱

09:05我们让它把数据格式化以后再重新输出

09:09可以看到现在就成功返回了

09:12这个GitHub项目的各项指标数据

09:15比如像仓控名

09:16描述

09:17创建时间

09:18Focus数等等

09:20那接下来我们再来测试发送Telegram消息

09:24执行完成了

09:25但是它这里没有发送消息

09:27我们来修改一下提示词

09:29再来执行

09:30可以看到这次就成功的把这个项目的指标数据

09:35发送到Telegram了

09:37同样让它发送电子邮件也是可以的

09:40我们让它发送到一个指定的邮箱

09:43执行成功了

09:44这个就是接收到的那个电子邮件

09:47那这个MCP搭建的工作流呢

09:49除了可以在PC端使用

09:51也可以在手机上使用

09:53但是我们现在这个MN服务

09:56它是运行在本地的

09:57外部网络是没有办法访问的

10:00这里我们先使用Ngrok来代理一下

10:03那Ngrok的使用

10:05我们在这些视频中也介绍过

10:07我们先结束正在运行的容器

10:10然后把这个容器给它删掉

10:12接着我们执行Ngrok命令

10:15来代理5678端口的HTTP服务

10:18那这里输出了一个网址

10:19这个网址呢

10:21就是可以被外网访问的

10:22它相当于一个临时的域名

10:24我们复制这个网址

10:26然后重新运行一个Docker容器

10:28这里这个运行参数和之前是一样的

10:32在最后我们再给它添加一个环境面量

10:35名字叫做webhookurl

10:38然后这个变量的值

10:40我们把那个Ngrok输出的那个网址

10:43给它粘贴进去

10:44点击运行

10:45容器启动成功了

10:48这个网址就是N8N服务的新网址

10:51我们打开它

10:52然后点击访问网站

10:54登录进去

10:55打开我们创建的MCP client工作流

11:00接着呢把这个public available

11:02这个开关给它打开

11:04下面选择这个hosted chat

11:07然后我们复制上面这个网址

11:10接着呢需要把这个工作流也给它激活

11:12那现在我们就可以通过

11:15我们复制的那个网址

11:16在任何设备上来使用我们的这个MCP工作流了

11:20我们用手机来演示一下

11:22打开复制的网址

11:23我们来查询pdf-unstep这个项目的指标数据

11:28可以看到数据成功返回来了

11:31那这样我们就可以非常方便的在任何设备上使用N8N的MCP工作流了

11:36那除了上面介绍的方式呢

11:39N8N搭建的MCP工作流

11:40它还可以灵活的和各种AI工具结合使用

11:44我们打开MCP server trigger一点

11:47我们就是通过它的这个SSE URL来把这个N8N的MCP工作流

11:53接入到第三方的AI工具中

11:55比如像Terry Studio

11:57我们打开Terry Studio

11:59点击这个设置

12:00在这里选择MCP服务器

12:03然后给它新增一个服务器

12:05名称我们输入N8N

12:08然后这个类型选择SSE

12:11接着在这个URL这里粘贴上我们复制的N8N MCP的那个SSE URL

12:18然后我们回到这个对话页面

12:22这个AI模型我们选择GPT 4.1 mini

12:25然后在下面勾选上我们要使用的这个N8N这个MCP server

12:31那接着我们再来执行一下那个Github项目查询的那个功能

12:36可以看到运行没有问题

12:39数据成功返回来了

12:41那可以发现N8N的MCP呢

12:44它可以把很多种功能

12:45封装成一个MCP server

12:47来给其他的AI工具使用

12:49这样呢就大大简化了配置流程

12:51使用起来更加方便

12:53同样在Cloud Desktop中

12:55我们也可以使用N8N的MCP server

12:57直接在配置文件中

12:59添加上这个配置

13:01然后重启一下Cloud

13:03这个就是我们新添加的这个MCP server

13:06我们来测试一下

13:08可以看到结果没有问题

13:13Cursor和Cloud的配置方式呢是一样的

13:17也是在配置文件中添加MCP server

13:19那这里显示绿色就代表我们添加的MCP server生效了

13:24我们来测试一下

13:26结果也没有问题

13:29好了

13:30关于在N8N中

13:32MCP功能的使用

13:33我们就介绍完了

13:34那使用MCP呢

13:36一方面可以简化工作流的配置

13:38另一方面呢

13:40可以和第三方的AI工具来结合使用

13:43给我们提供了更多的便捷和灵活性

13:45最后感谢大家的观看和点赞支持

13:48视频中用到的资料都放在下方的介绍里面了

13:51我们下期视频再见

13:52谢谢

13:53我们下期视频

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