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探索AI工作流自动化的新境界,N8N与MCP协议的完美结合。 核心内容: 1. MCP协议为AI大模型提供的统一接口 2. N8N开源工作流自动化平台的介绍与优势 3. 实操教程:如何在本地部署N8N并安装MCP节点
最近比较火热的AI话题离不开MCP,MCP协议为大模型提供了访问外部数据与工具的统一接口。各大云厂商腾讯云和阿里百炼也都纷纷接入了MCP。MCP就像给大模型接入了一个多功能插槽即插即用。对于大模型来说只有万能插座也无法发挥出价值,就像一个大功率的发动机只用来充个电,能把大模型的作用发挥到极致的还是需要通过AI工作流。今天为大家分享实际操作一下MCP加工作流的应用场景。
什么是N8Nn8n是一款开源工作流自动化平台。通过其强大的节点系统可以创建复杂的工作流,连接多个服务、数据库和工具。
n8n目前在github上的排名是82.4K Star,是我目前用过的所有开源工具或框架中最高的一个。可想一下它的贡献有多大。
Go如何在本机安装部署n8n
访问 Docker 官方网站,选择 Products > Docker Desktop:
在下载页面里,选择适合你系统的版本进行下载:
运行或拖拽(MacOS)下载后的文件,按提示将 Docker 安装在你的电脑上。
第二步:部署 n8n
在 Docker Desktop 中点击搜索框,输入 n8n。
选择 n8nio/n8n 这个官方镜像,点击右边的 Pull,下载该镜像。
如果在搜索与下载这一步出现错误,证明你的网络存在大陆特有的网络问题,你需要一些你懂的工具,本教程不会提供指导,请自行搜索。
在电脑任意位置创建一个目录,这个目录是用来存储 n8n 数据的,你可以自己随意找地方,起名字(非中文)。
回到 Docker,选择 Images,找到刚才下载的 n8nio/n8n 镜像,点击右边的三角图标。
首次运行时,Docker Desktop 会进入 Container(容器)创建界面。有两个部分需要修改:
5678
;在 Host path 中,找到我们刚才创建的那个目录。在 Container Path 中填入 /home/node/.n8n/
。
这一步的用途是,将 n8n 中用于存储文件、数据、凭证等的目录,映射到 Docker 之外。因为 Docker 是一种数据-程序分离的部署方案,如果你不这么做,下次快捷升级的时候,你 n8n 里的数据就会被清空。
填写好后,点击 run。
大约经过不到 1 分钟的初始化之后,你就会在 Logs 里看到类似 :
Editor is now accessible via:
http://localhost:5678/
这样的日志,这个时候,你只要点击那个链接,或者是直接访问
http://localhost:5678/ 应该就可以进入到 n8n 的安装界面了。
安装MCP n8n社区节点
进入后的页面非常简洁
找到settings设置页面——community nodes——安装n8n nodes社区节点
n8n的社区节点提供了很多npm安装包,根据需要填写n8n-nodes-mcp
至此一些准备工作都已就绪,接下来就是简单的创建工作流的步骤
如何创建工作流
• 1. 起始节点:添加一个会话用于发送消息
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