N8n MCP Server Complete

🚀 n8n MCP サーバー

モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、大規模言語モデル（LLM）と AI エージェント内で直接 n8n ワークフローをシームレスに管理できます。

✨ 主な機能

• n8n の利用可能なワークフローを一覧表示
• ワークフローの詳細情報を表示
• ワークフローを実行
• ワークフローの実行状況を監視
• パラメータをワークフローに渡す
• AI エージェントと互換性のある MCP インターフェイス

🚀 クイックスタート

はじめに

1. パッケージのインストール

   npm install @dopehunter/n8n-mcp-server
   

2. .env ファイルの作成

   cp .env.example .env
   

3. n8n 接続の設定 .env ファイルを編集して以下を設定します。

   • N8N_BASE_URL: あなたの n8n インスタンスの URL（例: http://localhost:5678/api）
   • N8N_API_KEY: あなたの n8n API キー（n8n 設定で生成）

4. サーバーの起動

   npm start
   

5. サーバーのテスト

   curl -X POST http://localhost:3000/mcp -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"jsonrpc":"2.0","id":"1","method":"mcp.tools.list","params":{}}'
   

よくある質問とトラブルシューティング

• 接続拒否エラー：n8n インスタンスが実行中で、指定した URL でアクセス可能か確認してください。
• API キーの問題：キーが正しく設定されていることを確認してください。
• エンドポイントが利用できない：サーバーが正常に起動し、3000 ポートを監視していることを確認してください。

🔧 開発

開発サーバーの起動：

npm run start:dev

プロジェクトのビルド：

npm run build

テストの実行：

npm test

💻 使用例

Claude または他の LLM との連携

1. MCP サーバーの起動：

   npm start
   

2. LLM クライアントを MCP サーバーを使用するように設定：

   • Claude Desktop の場合は、「設定オプション」セクションを参照してください。
   • 他のクライアントの場合は、サーバー URL（例: http://localhost:3000/mcp）を指定してください。

3. これで、LLM が MCP コマンドを通じて直接 n8n ワークフローを使用できるようになりました。

🐳 Docker イメージの構築

docker build -t mcp/n8n-mcp-server .

📚 ドキュメント

利用可能な MCP 関数の詳細については、API ドキュメント を参照してください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ご自由に Pull Request を送信してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは ISC ライセンスの下で公開されています。