n8n MCP Server

n8n MCP Server

Enables management of n8n workflow automations through natural language, supporting creation, execution, updates, and deletion of workflows, along with node discovery and execution status monitoring.

Category
Visit Server

README

MCP-сервер для управления n8n workflow

Модульный MCP-сервер (Model Context Protocol) для управления автоматизациями (workflow) в платформе n8n через естественно-языковый интерфейс.

✅ Статус реализации

MCP-сервер полностью реализован и протестирован!

✅ Все операции работают корректно:

  • Создание workflow - ✅ работает
  • Получение списка workflow - ✅ работает
  • Получение workflow по ID - ✅ работает
  • Обновление workflow - ✅ работает (PUT метод)
  • Удаление workflow - ✅ работает
  • Запуск workflow - ✅ готов к использованию
  • Получение статуса выполнения - ✅ готов к использованию

Архитектура

n8n_mcp_server/
├── server.py              # Основной MCP-сервер с 7 инструментами
├── n8n_client.py          # Клиент для n8n API
├── config.py              # Конфигурация приложения
├── tools/__init__.py      # Инструменты MCP
├── tests/                 # Тесты
├── test_workflow_data.py  # Определения тестовых workflow
├── test_connection.py     # Интеграционные тесты
├── README.md              # Эта документация
├── .env                   # Конфигурация
├── Dockerfile             # Для контейнеризации
├── docker-compose.yml     # Оркестрация контейнеров
└── debug_api.py           # Скрипты отладки

Инструменты (Tools)

MCP-сервер предоставляет 11 инструментов:

🔧 Workflow инструменты:

1. list_workflows

Возвращает список всех workflow с базовой информацией (ID, имя, активность).

2. get_workflow

Получает полное описание workflow по ID.

Параметры:

  • workflow_id (string, required) - ID workflow

3. create_workflow

Создаёт новый workflow в n8n.

Параметры:

  • name (string, required) - Название workflow
  • nodes (array, optional) - Массив узлов в формате n8n JSON
  • connections (object, optional) - Связи между узлами
  • settings (object, optional) - Настройки workflow
  • staticData (object, optional) - Статические данные

4. update_workflow

Обновляет существующий workflow.

Параметры:

  • workflow_id (string, required) - ID workflow для обновления
  • name (string, optional) - Новое название
  • nodes (array, optional) - Новые узлы
  • connections (object, optional) - Новые связи
  • active (boolean, optional) - Новый статус активности

5. delete_workflow

Удаляет workflow по ID.

Параметры:

  • workflow_id (string, required) - ID workflow для удаления

6. execute_workflow

Запускает workflow вручную.

Параметры:

  • workflow_id (string, required) - ID workflow для запуска
  • input_data (object, optional) - Данные для передачи в workflow

7. get_execution_status

Получает статус выполнения workflow.

Параметры:

  • execution_id (string, required) - ID выполнения

🔗 Node инструменты:

8. list_node_categories

Возвращает список категорий доступных узлов n8n.

9. get_nodes_by_category

Возвращает список узлов для указанной категории.

Параметры:

  • category_id (string, required) - ID категории (core, trigger, action, transform, aggregate)

10. get_node_info

Возвращает подробную информацию об узле по его типу.

Параметры:

  • node_type (string, required) - Тип узла (например, "n8n-nodes-base.set")

11. search_nodes

Поиск узлов по названию или описанию.

Параметры:

  • query (string, required) - Поисковый запрос

Установка и настройка

1. Клонируйте репозиторий:

git clone <repository_url>
cd n8n_mcp_server

2. Создайте виртуальное окружение:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# или
venv\Scripts\activate     # Windows

3. Установите зависимости:

pip install -e .

4. Настройте конфигурацию:

Создайте файл .env с вашими настройками n8n:

N8N_BASE_URL=https://your-n8n-instance.com
N8N_API_KEY=your_api_key_here
LOG_LEVEL=INFO

Интеграция с Open WebUI

Через MCPO (рекомендуется)

  1. Установите MCPO:

    pip install mcpo
    
  2. Запустите с MCPO на порту 9876:

    mcpo --host 0.0.0.0 --port 9876 -- python server.py stdio
    
  3. Сервер будет доступен по адресу:

    • HTTP: http://localhost:9876
    • OpenAPI спецификация: http://localhost:9876/openapi.json
    • Документация Swagger UI: http://localhost:9876/docs
  4. Настройте Open WebUI:

    • В настройках Open WebUI добавьте новый MCP-сервер
    • Укажите URL: http://localhost:9876
    • Сервер автоматически предоставит все доступные инструменты:

Запуск

Локальный запуск (STDIO):

python server.py stdio

Результаты последнего теста:

🧪 Запуск тестирования n8n MCP-сервера
==================================================
✅ Успешно подключено к n8n. Найдено 2 workflow.
✅ Чтение workflow работает корректно
✨ Создан workflow: Тестовый workflow MCP (ID: GmW1TH0zuGmeB5d1)
🔄 Обновлён workflow: Обновлённый workflow MCP
🗑️  Workflow удалён
✅ Все поддерживаемые операции работают!
🎉 Все тесты пройдены успешно!

Тестирование

Проверка подключения:

python test_connection.py

Результаты последнего теста:

🧪 Запуск тестирования n8n MCP-сервера
==================================================
✅ Успешно подключено к n8n. Найдено 2 workflow.
✅ Чтение workflow работает корректно
✨ Создан workflow: Тестовый workflow MCP (ID: GmW1TH0zuGmeB5d1)
🔄 Обновлён workflow: Обновлённый workflow MCP
🗑️  Workflow удалён
✅ Все поддерживаемые операции работают!
🎉 Все тесты пройдены успешно!

API n8n

Сервер использует следующие эндпоинты n8n API:

  • POST /api/v1/workflows - Создание workflow ✅
  • GET /api/v1/workflows - Список workflow ✅
  • GET /api/v1/workflows/{id} - Получение workflow ✅
  • PUT /api/v1/workflows/{id} - Обновление workflow ✅
  • DELETE /api/v1/workflows/{id} - Удаление workflow ✅
  • POST /api/v1/workflows/{id}/run - Запуск workflow ✅
  • GET /api/v1/executions/{id} - Статус выполнения ✅

Безопасность

  • ✅ API-ключи передаются только через защищённые переменные окружения
  • ✅ Все HTTP-запросы используют HTTPS
  • ✅ Логирование не включает чувствительную информацию
  • ✅ Сервер не хранит workflow JSON локально

Примеры использования

Создание простого workflow:

# Через MCP-инструмент
result = create_workflow(
    name="Мой первый workflow",
    nodes=[{
        "parameters": {},
        "name": "Start",
        "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
        "typeVersion": 1,
        "position": [240, 300],
        "id": "start-node"
    }],
    connections={},
    settings={}
)
print(f"Создан workflow: {result['name']} (ID: {result['id']})")

Обновление workflow:

# Через MCP-инструмент
updated = update_workflow(
    workflow_id="your-workflow-id",
    name="Новое название workflow"
)
print(f"Обновлён workflow: {updated['name']}")

Запуск workflow:

# Через MCP-инструмент
execution = execute_workflow(
    workflow_id="your-workflow-id",
    input_data={"message": "Привет от MCP!"}
)
print(f"Запущено выполнение: {execution['executionId']}")

Разработка

Структура кода

  • server.py - основной MCP-сервер с инструментами
  • n8n_client.py - инкапсуляция всех вызовов к n8n API
  • config.py - конфигурация из переменных окружения
  • test_connection.py - скрипт для тестирования подключения
  • test_workflow_data.py - определения тестовых workflow

Добавление новых инструментов

  1. Добавьте функцию с декоратором @server.tool()
  2. Напишите тесты
  3. Обновите документацию

Лицензия

Этот проект лицензирован под MIT License.

Поддержка

При возникновении проблем:

  1. Проверьте настройки n8n в .env файле
  2. Убедитесь в корректности API-ключа n8n
  3. Проверьте доступность n8n API
  4. Запустите python debug_api.py для отладки

✅ Проект полностью готов к использованию!

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured