今天我們將視角轉(zhuǎn)向服務(wù)端實(shí)現(xiàn)。n8n 自 1.88.0 版本起，引入了一個(gè)革命性特性——MCP Server Trigger 節(jié)點(diǎn)。這一創(chuàng)新讓開發(fā)者能夠?qū)?fù)雜的工作流包裝成標(biāo)準(zhǔn)化的 MCP 服務(wù)，通過 SSE（Server-Sent Events）協(xié)議對(duì)外發(fā)布。

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為什么這很重要？ 

想象一下，你精心設(shè)計(jì)的自動(dòng)化工作流不再局限于 n8n 內(nèi)部使用，而是可以作為服務(wù)向任何 MCP 客戶端提供能力。這種轉(zhuǎn)變意味著工作流從內(nèi)部工具升級(jí)為可復(fù)用的服務(wù)組件。

從觸發(fā)器開始：搭建MCP服務(wù)基礎(chǔ)架構(gòu)

核心節(jié)點(diǎn)配置

整個(gè) MCP 服務(wù)器的構(gòu)建過程出乎意料地簡潔。首先添加一個(gè)MCP Server Trigger節(jié)點(diǎn)——這就是我們的服務(wù)入口點(diǎn)。

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打開節(jié)點(diǎn)面板，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)預(yù)生成的 SSE 訪問地址。這個(gè) URL 就是外部系統(tǒng)調(diào)用你服務(wù)的通道。為了演示便利，我們暫時(shí)禁用身份驗(yàn)證（生產(chǎn)環(huán)境中務(wù)必啟用安全措施）。

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構(gòu)建服務(wù)能力矩陣

接下來的步驟體現(xiàn)了 n8n 的模塊化哲學(xué)。你可以在 MCP Server Trigger 后連接任意數(shù)量的工具節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)成為 MCP 服務(wù)的一個(gè)可調(diào)用功能。

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我們有兩種方式來擴(kuò)展 MCP 服務(wù)的能力：

• 復(fù)用現(xiàn)有工作流 - 通過 Call n8n Workflow Tool 節(jié)點(diǎn)引入已驗(yàn)證的自動(dòng)化流程
• 直接添加工具節(jié)點(diǎn) - 將單個(gè)功能節(jié)點(diǎn)（如 Gmail、Slack 等）直接連接到 MCP 服務(wù)器

實(shí)戰(zhàn)演練：構(gòu)建多功能MCP服務(wù)

復(fù)用現(xiàn)有工作流

既然我們?cè)谏弦黄恼轮幸呀?jīng)構(gòu)建了高德地圖查詢和 flomo 筆記的工作流，為什么不直接復(fù)用這些成果？這就是Call n8n Workflow Tool節(jié)點(diǎn)的價(jià)值所在。

配置步驟：

1. 在 MCP Server Trigger 中 Tools 里，添加 Call n8n Workflow Tool 節(jié)點(diǎn)
2. 在節(jié)點(diǎn)配置中選擇要調(diào)用的目標(biāo)工作流
3. 設(shè)置參數(shù)映射，確保MCP請(qǐng)求能正確傳遞給子工作流

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重要技術(shù)細(xì)節(jié)： 被調(diào)用的子工作流（如MCP with n8n工作流）必須以 Execute Sub-workflow 觸發(fā)器開始，而不是其他觸發(fā)器類型。這是因?yàn)樗F(xiàn)在扮演的是"工具組件"角色，需要接收外部傳入的參數(shù)。

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工作流能力整合

通過這種混合方式，我們?yōu)?MCP 服務(wù)構(gòu)建了三個(gè)核心能力：

1. 地理位置查詢 - 通過 Call n8n Workflow Tool 調(diào)用高德地圖
2. 筆記管理 - 通過 Call n8n Workflow Tool 集成 flomo 筆記服務(wù)
3. 郵件發(fā)送 - 直接添加 Gmail 節(jié)點(diǎn)到 MCP Server，采用 AI 自動(dòng)識(shí)別配置

前兩個(gè)能力復(fù)用了我們已有的工作流成果，而郵件功能則是直接在 MCP 服務(wù)器中添加 Gmail 工具節(jié)點(diǎn)。對(duì)于 Gmail 節(jié)點(diǎn)，我們將收件人、主題、正文全部設(shè)置為 AI 自動(dòng)識(shí)別模式，讓 AI Agent 能根據(jù)用戶輸入自動(dòng)填充郵件內(nèi)容。

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完整服務(wù)架構(gòu)

回到 n8n 畫板，我們可以看到最終構(gòu)建完成的 MCP 服務(wù)器架構(gòu)如下所示：

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這個(gè)架構(gòu)清晰地展現(xiàn)了 MCP Server Trigger 作為服務(wù)入口，連接著多個(gè)工具組件的完整拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

AI Agent提示詞優(yōu)化

在 MCP with n8n 子工作流中，AI Agent 的提示詞需要精確調(diào)整：

{{ "Choose proper tool for user input:" + $json.query }}

這個(gè)看似簡單的提示詞包含了重要的上下文傳遞機(jī)制。$json.query承載著來自 MCP 客戶端的原始請(qǐng)求，AI Agent 據(jù)此選擇最合適的工具。

服務(wù)發(fā)布與激活

一鍵發(fā)布流程

MCP 服務(wù)的發(fā)布過程體現(xiàn)了 n8n "簡單即強(qiáng)大"的設(shè)計(jì)理念。保存工作流后，點(diǎn)擊Active按鈕將其激活為綠色狀態(tài)。此時(shí)，服務(wù)端已準(zhǔn)備好接收外部請(qǐng)求。

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復(fù)制 MCP Server Trigger 節(jié)點(diǎn)的 Production URL——這就是你的服務(wù)訪問端點(diǎn)。

客戶端連接方案

n8n內(nèi)部調(diào)用

最直接的驗(yàn)證方式是在 n8n 內(nèi)部創(chuàng)建 MCP 客戶端。我們可以構(gòu)建一個(gè) AI Agent，通過 MCP Client Tool 連接剛才創(chuàng)建的服務(wù)器。

為了演示方便，我將 MCP AI Agent 和 n8n MCP Server 放在了同一個(gè)工作流中。這個(gè) AI Agent 和上一篇文章分享的基本類似，唯一不同的是這里使用的 MCP Client Tool。

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MCP Client Tool配置

雙擊打開 MCP Client Tool 查看配置，可以看到其中的 SSE Endpoint 就是我們剛剛創(chuàng)建的 MCP Server Trigger 提供的 Production URL。

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AI Agent系統(tǒng)提示詞設(shè)置

AI Agent 的系統(tǒng)提示詞需要精心設(shè)計(jì)，讓它了解可用的工具能力和使用場(chǎng)景：

## Context
- 今天是 {{ $now.format('dd LLL yyyy') }}。
- 當(dāng)前時(shí)間：{{ $now.format('hh:mm a') }} 。
- 你是一個(gè)運(yùn)行在 n8n 工作流中的 AI Agent，擁有多種工具能力

## Available Tools
你可以使用以下工具來幫助用戶：

**高德地圖工具**：
- 通過專門的工作流提供地理位置查詢、路線規(guī)劃、周邊搜索功能
- 提供天氣信息查詢，包括當(dāng)前天氣和天氣預(yù)報(bào)
- 當(dāng)用戶詢問位置、導(dǎo)航、距離、天氣等問題時(shí)使用

**Flomo 筆記工具**：
- 通過專門的工作流提供筆記記錄和管理功能
- 用于記錄想法、保存信息、查找歷史筆記
- 當(dāng)用戶需要記錄筆記時(shí)使用

**郵件工具**：
- 直接發(fā)送郵件功能
- 當(dāng)用戶需要發(fā)送郵件時(shí)使用

## Response Guidelines
- 保持回答簡短明了，適合語音傳遞
- 使用簡體中文回復(fù)
- 不要編造信息，不確定時(shí)明確說明
- 根據(jù)用戶需求選擇合適的工具或服務(wù)
- 在使用工具前，簡要說明你將要做什么

同時(shí)，我們需要設(shè)置 Max Iterations 參數(shù)為 10，確保 AI Agent 有足夠的迭代次數(shù)來完成復(fù)雜任務(wù)。

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執(zhí)行流程解析

這種設(shè)計(jì)形成了一個(gè)有趣的循環(huán)：AI Agent 解析用戶指令 → MCP Client 發(fā)送請(qǐng)求 → MCP Server 執(zhí)行工具 → 返回結(jié)果給 AI Agent → 轉(zhuǎn)化為自然語言輸出。

實(shí)際執(zhí)行過程展示

讓我們看看這個(gè)流程的實(shí)際運(yùn)行效果。當(dāng)我們輸入演示指令后，可以觀察到大模型會(huì)將我們的自然語言指令智能轉(zhuǎn)化成相應(yīng)工具的結(jié)構(gòu)化參數(shù)，并自動(dòng)選擇最合適的工具組合。

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整個(gè)執(zhí)行過程分為幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

1. 指令解析 - AI Agent 理解用戶意圖，識(shí)別需要調(diào)用的工具
2. 參數(shù)轉(zhuǎn)化 - 將自然語言轉(zhuǎn)換為工具可接受的結(jié)構(gòu)化參數(shù)
3. 工具調(diào)用 - MCP Client 將請(qǐng)求提交給 MCP Server 執(zhí)行
4. 結(jié)果處理 - MCP Server 返回執(zhí)行結(jié)果
5. 自然語言輸出 - AI Agent 將技術(shù)性的返回結(jié)果轉(zhuǎn)化為易懂的自然語言呈現(xiàn)給用戶

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整個(gè)流程在 n8n 環(huán)境內(nèi)完成，但通過 MCP 協(xié)議實(shí)現(xiàn)了清晰的職責(zé)分離。用戶只需要用自然語言表達(dá)需求，剩下的技術(shù)細(xì)節(jié)全部由系統(tǒng)自動(dòng)處理。

外部系統(tǒng)集成

Claude Desktop配置

對(duì)于 Claude Desktop 用戶，配置文件如下：

{
  "mcpServers": {
    "n8n": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--sse",
        "YOUR_SSE_URL_HERE"
      ]
    }
  }
}

Cherry Studio快速接入

Cherry Studio 提供了更直觀的配置界面。在 MCP 服務(wù)器配置中添加你的 SSE 端點(diǎn)，即可立即使用所有工作流功能。

架構(gòu)優(yōu)勢(shì)分析

服務(wù)化轉(zhuǎn)型

MCP Server Trigger 的出現(xiàn)標(biāo)志著 n8n 從"工作流平臺(tái)"向"服務(wù)化平臺(tái)"的進(jìn)化。你的自動(dòng)化邏輯不再是孤立的腳本，而是可復(fù)用的服務(wù)組件。

生態(tài)系統(tǒng)擴(kuò)展

這種架構(gòu)設(shè)計(jì)打破了平臺(tái)邊界。無論是 Claude、Cherry Studio，還是任何支持 MCP 協(xié)議的客戶端，都能無縫調(diào)用你的 n8n 服務(wù)。這種互操作性為企業(yè)級(jí)集成提供了無限可能。

寫在最后

MCP Server Trigger 和 MCP Client Tool 的組合拳，讓 n8n 工作流具備了前所未有的靈活性。這不僅簡化了外部程序調(diào)用 n8n 工具的復(fù)雜度，更為構(gòu)建分布式自動(dòng)化生態(tài)奠定了基礎(chǔ)。

當(dāng)工作流變成服務(wù)，當(dāng)自動(dòng)化成為基礎(chǔ)設(shè)施，我們正在見證一個(gè)新時(shí)代的到來——每個(gè)人都能構(gòu)建和分享自己的 AI 工具箱。