n8n + mcp王炸组合：5个节点轻松搭建一个AI工作流

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N8N

n8n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。

咱们话不多说直接上手操作吧

Go如何在本机安装部署n8n第一步：安装 Docker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：

1. Ports 的位置设置端口为5678；

2. Volumes 的位置设置永久化存储：

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

• 2. AI agent：添加n8n支持的大模型，这里选择deepseek

• 3.自动卸载/加载：应用后台运行时，通过卸载模型自动管理内存

•推理设置：可自定义模型参数，包括系统提示、温度、BOS 令牌和聊天模板

•实时性能指标：生成 AI 响应时，可查看每秒令牌数及每个令牌的毫秒数