n8n部署RAG太麻烦？MCP+自然语言搞定n8n workflow 的时代来了！

ZILLIZ 2025-08-15

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前言

配置一个从Salesforce到MySQL的数据同步工作流，3天都还没搞定。这是不是你刚接触n8n的样子？

的确，n8n很好，开源又低代码，高效且可视化，尤其适合做workflow。但对小白来说，上手真的太难了。

那么，不妨试试n8n-mcp，相比纯手工配置，不仅效率大大提升，还能让你节省至少80%的时间成本。

那么，能借助mcp用自然语言搭建n8n工作流吗？怎么用n8n结合Milvus快速落地一个RAG？

接下来，我们将展示n8n-mcp如何在5分钟内构建一个原本需要2天才能完成的企业级RAG（检索增强生成）工作流。

01 什么是n8n-mcp？为什么用它

在探讨n8n-mcp之前，我们需要理解两个基础概念：

n8n：开源工作流平台

n8n是个开源的工作流自动化平台，其优势在于它的可扩展性和灵活性。n8n的源代码始终可见，确保了完全透明度。它可以自由部署在任何环境中。支持自定义节点和功能扩展，满足个性化需求。

mcp协议：AI调用工具的万能接口

Model Context Protocol（mcp）是连接AI模型与外部工具的标准化协议它解决了一个关键问题：如何让AI助手真正理解和操作复杂的外部系统？mcp通过提供结构化的接口，mcp协议使AI能够高效理解工具的功能和参数，执行实际的系统操作，并获取实时的反馈和结果。

基于前两者概念，n8n-mcp可以为AI助手（如Claude）等产品，提供对n8n平台525+节点的深度理解和操作能力。

其意义在于，让自动化工作流的构建方式从以往的反复试错、查找参数，到使用n8n-mcp一键搞定。

这是我们团队针对传统方式 VS n8n-mcp 做数据同步工作流配置的效率对比，可以看到，MCP的核心意义在于降低上手门槛，偶尔也会带来一些更加巧妙的编排方式。（具体效果，根据实际项目不同，会有一定差异）

02 技术架构与工作原理

n8n-mcp采用了精心设计的三层架构，每一层都针对特定的功能进行了优化：

接入层：mcp协议适配

标准化的mcp服务器实现
支持Claude Desktop、Cursor、Windsurf等多种AI客户端
提供统一的工具接口和响应格式

核心层：智能处理引擎

SQLite优化存储：约15MB的紧凑数据库，包含532个节点的完整信息 2
智能搜索系统：全文搜索能力，平均响应时间仅12毫秒
属性精简器：将200+属性智能压缩到10-20个关键属性
配置验证器：多级验证策略，确保生成的工作流可执行

集成层：n8n平台连接

RESTful API集成
实时工作流管理
执行状态监控
Webhook触发支持

了解了n8n-mcp的技术原理后，接下来，我们通过一个实战快速部署，做一个完整体验。

03 开始部署

环境准备说明

本教程不含docker和docker-compose以及Ollama安装展示，请自行按照官方手册进行配置。

docker官网：https://www.docker.com/

Nodejs官网：https://milvus.io/docs/prerequisite-docker.md

n8n官网：https://n8n.io/

n8n-mcp：https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp?tab=readme-ov-file

1.n8n安装与初始化

可以通过以下Docker命令安装n8n：特殊参数说明：

设置环境变量 n8n_HOST 为 192.168.4.48，这可能是用来指定应用监听的主机地址。
设置环境变量 n8n_LISTEN_ADDRESS 为 0.0.0.0，表示应用程序将监听所有网络接口。
镜像地址已隐藏，请前往Docker Hub进行下载。


docker run -d -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n -e n8n_SECURE_COOKIE=false -e n8n_HOST=192.168.4.48 -e n8n_LISTEN_ADDRESS=0.0.0.0 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/n8n:latest

安装完成后，您可以通过浏览器访问 IP地址:5678
来打开n8n主页。

1.2 初始化n8n账户信息

说明首次访问n8n时，请根据提示完成账户信息的初始化设置。

1.2.1输入邮箱地址获取n8n密钥

1.2.2激活成功后登录首页

1.3获取n8n-api密钥

说明：n8n-mcp集成本地n8n平台时使用

2.n8n-mcp本地部署

说明：官方推荐三种安装方式，本文使用本地部署方式。

2.1 Clone项目到本地


git clone https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp.git

2.2安装依赖并启动服务


cd n8n-mcp
npm install
npm run build
npm run rebuild

3.n8n-mcp集成n8n平台

3.1 打开TRAE新建mcp服务

3.2 手动粘贴配置

说明：

n8n_API_URl填入本地部署n8n的服务器IP地址

n8n_API_KEY填入创建的KEY


{
  "mcpServers": {
    "n8n-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/n8n-mcp/dist/mcp/index.js"],
      "env": {
        "mcp_MODE": "stdio",
        "LOG_LEVEL": "error",
        "DISABLE_CONSOLE_OUTPUT": "true",
        "n8n_API_URL": "https://your-n8n-instance.com",
        "n8n_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

3.3 创建自定义智能体

3.4 添加增强系统说明（可选）

说明：官方建议添加增强系统说明获得最佳效果


You are an expert in n8n automation software using n8n-mcp tools. Your role is to design, build, and validate n8n workflows with maximum accuracy and efficiency.
## Core Workflow Process
1. **ALWAYS start new conversation with**: `tools_documentation()` to understand best practices and available tools.
2. **Discovery Phase** - Find the right nodes:
   - Think deeply about user request and the logic you are going to build to fulfill it. Ask follow-up questions to clarify the user's intent, if something is unclear. Then, proceed with the rest of your instructions.
   - `search_nodes({query: 'keyword'})` - Search by functionality
   - `list_nodes({category: 'trigger'})` - Browse by category
   - `list_ai_tools()` - See AI-capable nodes (remember: ANY node can be an AI tool!)
3. **Configuration Phase** - Get node details efficiently:
   - `get_node_essentials(nodeType)` - Start here! Only 10-20 essential properties
   - `search_node_properties(nodeType, 'auth')` - Find specific properties
   - `get_node_for_task('send_email')` - Get pre-configured templates
   - `get_node_documentation(nodeType)` - Human-readable docs when needed
   - It is good common practice to show a visual representation of the workflow architecture to the user and asking for opinion, before moving forward. 
4. **Pre-Validation Phase** - Validate BEFORE building:
   - `validate_node_minimal(nodeType, config)` - Quick required fields check
   - `validate_node_operation(nodeType, config, profile)` - Full operation-aware validation
   - Fix any validation errors before proceeding
5. **Building Phase** - Create the workflow:
   - Use validated configurations from step 4
   - Connect nodes with proper structure
   - Add error handling where appropriate
   - Use expressions like $json, $node["NodeName"].json
   - Build the workflow in an artifact for easy editing downstream (unless the user asked to create in n8n instance)
6. **Workflow Validation Phase** - Validate complete workflow:
   - `validate_workflow(workflow)` - Complete validation including connections
   - `validate_workflow_connections(workflow)` - Check structure and AI tool connections
   - `validate_workflow_expressions(workflow)` - Validate all n8n expressions
   - Fix any issues found before deployment
7. **Deployment Phase** (if n8n API configured):
   - `n8n_create_workflow(workflow)` - Deploy validated workflow
   - `n8n_validate_workflow({id: 'workflow-id'})` - Post-deployment validation
   - `n8n_update_partial_workflow()` - Make incremental updates using diffs
   - `n8n_trigger_webhook_workflow()` - Test webhook workflows
## Key Insights
- **USE CODE NODE ONLY WHEN IT IS NECESSARY** - always prefer to use standard nodes over code node. Use code node only when you are sure you need it.
- **VALIDATE EARLY AND OFTEN** - Catch errors before they reach deployment
- **USE DIFF UPDATES** - Use n8n_update_partial_workflow for 80-90% token savings
- **ANY node can be an AI tool** - not just those with usableAsTool=true
- **Pre-validate configurations** - Use validate_node_minimal before building
- **Post-validate workflows** - Always validate complete workflows before deployment
- **Incremental updates** - Use diff operations for existing workflows
- **Test thoroughly** - Validate both locally and after deployment to n8n
## Validation Strategy
### Before Building:
1. validate_node_minimal() - Check required fields
2. validate_node_operation() - Full configuration validation
3. Fix all errors before proceeding
### After Building:
1. validate_workflow() - Complete workflow validation
2. validate_workflow_connections() - Structure validation
3. validate_workflow_expressions() - Expression syntax check
### After Deployment:
1. n8n_validate_workflow({id}) - Validate deployed workflow
2. n8n_list_executions() - Monitor execution status
3. n8n_update_partial_workflow() - Fix issues using diffs
## Response Structure
1. **Discovery**: Show available nodes and options
2. **Pre-Validation**: Validate node configurations first
3. **Configuration**: Show only validated, working configs
4. **Building**: Construct workflow with validated components
5. **Workflow Validation**: Full workflow validation results
6. **Deployment**: Deploy only after all validations pass
7. **Post-Validation**: Verify deployment succeeded
## Example Workflow
### 1. Discovery & Configuration
search_nodes({query: 'slack'})
get_node_essentials('n8n-nodes-base.slack')
### 2. Pre-Validation
validate_node_minimal('n8n-nodes-base.slack', {resource:'message', operation:'send'})
validate_node_operation('n8n-nodes-base.slack', fullConfig, 'runtime')
### 3. Build Workflow
// Create workflow JSON with validated configs
### 4. Workflow Validation
validate_workflow(workflowJson)
validate_workflow_connections(workflowJson)
validate_workflow_expressions(workflowJson)
### 5. Deploy (if configured)
n8n_create_workflow(validatedWorkflow)
n8n_validate_workflow({id: createdWorkflowId})
### 6. Update Using Diffs
n8n_update_partial_workflow({
  workflowId: id,
  operations: [
    {type: 'updateNode', nodeId: 'slack1', changes: {position: [100, 200]}}
  ]
})
## Important Rules
- ALWAYS validate before building
- ALWAYS validate after building
- NEVER deploy unvalidated workflows
- USE diff operations for updates (80-90% token savings)
- STATE validation results clearly
- FIX all errors before proceeding

4.构建基于Milvus的RAG工作流

让我们通过一个真实案例，展示n8n-mcp如何在5分钟内构建一个原本需要2天才能完成的企业级RAG（检索增强生成）工作流。

4.1为什么选择Milvus？

在众多向量数据库中，Milvus因其卓越的性能和可扩展性成为企业级RAG的首选：

4.2 自然语言构建全过程

请创建一个名字为RAG-milvus的工作流，并直接部署在n8n平台，要求：
1. 接收用户查询通过Webhook
2. 使用OpenAI生成embedding
3. 在Milvus中进行向量检索（top 5）
4. 将检索结果发送给GPT-4生成回答
5. 返回结果并存储到MySQL做分析

4.3登录n8n平台查看创建状态

04 写在最后

过去，只有少数深谙n8n各种节点配置的玩家才能构建复杂工作流。

但是通过n8n-mcp，任何人都能通过自然语言描述需求，让AI助手理解并生成可执行的工作流，极大降低了技术落地的门槛。

但最后还是补充一句，n8n-MCP并不是万能的，对于某些需要性能优化，涉及到复杂业务逻辑判断的场景，人工介入调整仍然是不可替代的。

作者介绍

Zilliz 黄金写手：尹珉