AI驱动n8n工作流：零代码智能搭建

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《AI驱动n8n工作流：零代码智能流程构建》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

在当今快节奏的商业环境中，工作流自动化已成为提高效率和降低成本的关键策略。然而，构建复杂的自动化流程往往需要深厚的技术背景和大量的编程工作。现在，借助人工智能（AI）和n8n，一种强大的工作流自动化平台，情况正在发生改变。 本文将深入探讨如何利用AI驱动的n8n，尤其是结合n8n-MCP服务器，以零代码方式构建智能自动化工作流，从而释放企业的创新潜力，并大幅提升运营效率。

核心要点

AI赋能自动化：利用AI技术简化n8n工作流的创建和管理。

零代码构建：无需编程即可构建复杂的自动化流程。

n8n-MCP服务器：提供深度知识和高准确性的工作流构建能力。

灵活配置：支持各种配置选项，满足不同的自动化需求。

广泛应用：适用于创建AI视频生成、AI求职匹配等多种工作流。

简易部署：通过Docker快速设置n8n环境。

持续优化：能够修改现有的workflow

AI驱动的n8n工作流自动化：零代码构建智能流程

什么是n8n及其工作流自动化？

n8n是一个强大的工作流自动化平台，旨在帮助用户以可视化的方式设计和执行复杂的业务流程。它采用节点式编程，用户可以通过拖拽和连接不同的节点来构建工作流，每个节点代表一个特定的操作，例如数据转换、API调用、条件判断等。这种方式极大地降低了自动化流程的开发难度，使得非技术人员也能够参与到自动化建设中来。

工作流自动化是指通过技术手段，将重复性、规律性的任务流程自动化的过程。它能够减少人工干预，提高工作效率，降低错误率，并释放人力资源，使其专注于更具创造性和战略性的工作。

n8n作为工作流自动化的工具，可以应用于各种场景，例如：

• 市场营销自动化：自动发送邮件、社交媒体发帖、客户关系管理（CRM）更新等。
• 客户服务自动化：自动回复常见问题、工单分配、满意度调查等。
• 数据处理自动化：数据清洗、数据转换、数据同步等。
• 业务流程自动化：订单处理、发票生成、库存管理等。

n8n的强大之处在于其灵活性和可扩展性。它支持400+的集成，可以与其他各种应用程序和服务进行连接，例如Google Sheets、Salesforce、Slack等，从而实现跨平台的数据流动和流程自动化。

n8n-MCP服务器：AI驱动的自动化引擎

n8n-MCP（Model Context Protocol）服务器是一个专门为n8n打造的AI赋能组件。它通过提供对n8n节点文档、属性和操作的全面访问，使得AI助手能够深入理解n8n的功能和使用方法。这意味着，我们可以利用AI来辅助构建n8n工作流，例如：

• 智能节点推荐：AI助手可以根据用户的需求，智能推荐合适的n8n节点，并提供配置建议。
• 自动化流程生成：用户只需提供简单的指令，AI助手即可自动生成完整的工作流。
• 工作流优化：AI助手可以分析现有工作流的效率，并提出优化建议。

n8n-MCP服务器的核心优势在于其深度知识。它经过专门训练，对n8n的525+工作流自动化节点了如指掌，能够以高准确性构建各种自动化流程。此外，n8n-MCP服务器还支持完整的配置选项，允许用户根据自身需求进行定制。

前期准备：搭建n8n和Docker环境

要开始使用AI驱动的n8n，我们需要先搭建n8n环境。本文推荐使用Docker进行部署，因为Docker可以提供隔离的、可移植的环境，确保n8n能够稳定运行。以下是搭建n8n和Docker环境的步骤：

1. 安装Docker Desktop：访问Docker官网，下载并安装适用于您操作系统的Docker Desktop版本。Docker Desktop包含了Docker引擎、Docker CLI和其他必要的工具。

2. 验证Docker安装：安装完成后，打开终端或命令提示符，运行docker --version命令。如果成功显示Docker版本信息，则说明Docker安装成功。

3. 拉取n8n镜像：在终端或命令提示符中，运行以下命令来拉取n8n镜像：

   docker pull n8nio/n8n

4. 创建n8n数据卷：为了持久化n8n的数据，我们需要创建一个Docker数据卷。运行以下命令：

   docker volume create n8n_data

5. 运行n8n容器：使用以下命令来运行n8n容器：

   <code>docker run -it --rm -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n</code>

   • -it：以交互模式运行容器。
   • --rm：容器停止后自动删除。
   • -p 5678:5678：将主机的5678端口映射到容器的5678端口（n8n默认端口）。
   • -v n8n_data:/home/node/.n8n：将n8n数据卷挂载到容器的/home/node/.n8n目录，用于持久化数据。
   • n8nio/n8n：使用的n8n镜像。

6. 访问n8n界面：打开浏览器，访问http://localhost:5678，即可进入n8n的web界面。

您可以使用提供的指令手动设置本地Docker，或者使用npx进行设置。

配置Claude和n8n-MCP服务器

1. 安装Node.js, 因为需要Node.js运行NPM
2. 使用命令npx n8n-mcp直接使用npx运行n8n-MCP服务器。

3. 为了让Claude能够理解n8n的功能，我们需要配置Claude，使其能够访问n8n-MCP服务器。

   • 打开Claude桌面应用程序，进入设置 -> 开发者选项 -> 编辑配置文件。
   • 在配置文件中，添加以下JSON代码：

   <code>{
     "mcpServers": [
       {
         "n8n-mcp": {
           "command": "npx",
           "args": ["n8n-mcp"]
         }
       }
     ]
   }</code>

   • 如果需要使用n8n的管理工具，可以添加更多配置信息，包括n8n API URL和API Key：

   <code>{
     "mcpServers": [
       {
         "n8n-mcp": {
           "command": "npx",
           "args": ["n8n-mcp"],
           "env": {
              "N8N_API_URL": "http://localhost:5678",
             "N8N_API_KEY": "YOUR_API_KEY" 
           }
         }
       }
     ]
   }</code>

4. 请修改N8N"_API"_URL和N8N"_API"_KEY两个值
5. 保存配置文件并重启Claude。

通过以上配置，Claude就能够利用n8n-MCP服务器的知识，帮助我们构建和优化n8n工作流了。

配置完成之后记得重启你的Claude desktop!

AI Job Match工作流程示例

AI Job Match是一个使用网页抓取 API ，例如 Scrapingdog API 获取工作详细信息的 Workflow 示例。它通过AI工具从Google Sheets里进行职位评估并找到合适的职位和人选，从而完成人岗匹配流程。

它通过网络爬虫API从领英scrape工作信息, 接着再使用AI进行分析评价，最后再输出分析结果。它展示了如何基于蓝图创建复杂工作流程。

要修改AI Job Match工作流程，并将其添加到workflow中，请执行以下步骤:

1. 在画布的搜索框中输入'Create Exect Structure'，从列表中选择它。
2. 将图像附加到节点。
3. 复制提示信息中的所有配置。
4. 在Claude中，您可以指示n8n使用这些工具。

使用AI和n8n-MCP构建复杂工作流

基于提示构建视频脚本workflow

1. 创建JSON对象，包含主题、描述、参考链接、指令和准则。
2. 使用工具代理来组织链，包括用于存储数据的聊天模型存储器，ToolOutput Parser， Azure OpenAI Chat Model。
3. 设置脚本描述，场景数量，内容细则，图片提示，视觉设计等等 这些workflow可以帮助生成脚本、自动生成图像和自动生成视频。

优点与缺点

? Pros

降低开发难度：零代码方式构建复杂流程。

提高构建效率：AI助手智能推荐节点和生成流程。

优化工作流程：AI助手分析现有流程并提出优化建议。

扩展工作范围：AI可用于自动化生成图像、视频等内容。

? Cons

需要一定的AI知识：理解AI助手的建议和配置需要一定的AI知识。

依赖n8n-MCP服务器：需要安装和配置n8n-MCP服务器。

可能存在安全风险：配置不当可能导致API Key泄露等安全问题。

常见问题解答

什么是n8n-MCP服务器？

n8n-MCP（Model Context Protocol）服务器是一个为n8n打造的AI赋能组件，它提供对n8n节点文档、属性和操作的全面访问，使得AI助手能够深入理解n8n的功能和使用方法，从而辅助构建、优化n8n工作流。

如何使用Docker搭建n8n环境？

首先，安装Docker Desktop并验证安装。然后，拉取n8n镜像，创建n8n数据卷，并使用docker run命令运行n8n容器。最后，通过浏览器访问http://localhost:5678进入n8n的web界面。

如何配置Claude使其能够访问n8n-MCP服务器？

打开Claude桌面应用程序，进入设置 -> 开发者选项 -> 编辑配置文件。在配置文件中，添加包含n8n-MCP服务器信息的JSON代码，包括命令、参数、环境变量（如API URL和API Key）等。保存配置文件并重启Claude。

n8n都支持集成哪些三方服务？

n8n支持400+的集成，可以与其他各种应用程序和服务进行连接，例如Google Sheets、Salesforce、Slack等。

相关问题

n8n与其他自动化工具相比有什么优势？

n8n的优势在于其灵活性、可扩展性和AI赋能。它采用节点式编程，支持400+集成，并可以通过n8n-MCP服务器实现AI驱动的自动化流程构建和优化。此外，n8n还提供自托管选项，允许用户完全掌控自己的数据和流程。 与其他自动化工具相比，n8n不仅提供了强大的功能，还提供了更大的自由度和控制权。

以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于科技周边的相关知识，也可关注golang学习网公众号。