ADK 的 n8n MCP 工具¶

Supported in ADKPythonTypeScript

n8n MCP 服务器将你的 ADK 智能体连接到 n8n，这是一个可扩展的工作流自动化工具。此集成允许你的智能体安全地连接到 n8n 实例，直接从自然语言界面搜索、检查和触发工作流。

替代方案：工作流级 MCP 服务器

本页上的配置指南涵盖了 实例级 MCP 访问，它将你的智能体连接到已启用工作流的中心枢纽。或者，你可以使用 MCP Server Trigger 节点使 单个工作流 充当其自己的独立 MCP 服务器。如果你想制定特定的服务器行为或公开隔离到一个工作流的工具，此方法很有用。

使用场景¶

执行复杂工作流：直接从你的智能体触发在 n8n 中定义的多步业务流程，利用可靠的分支逻辑、循环和错误处理来确保一致性。
连接到外部应用：通过 n8n 访问预构建的集成，而无需为每个服务编写自定义工具，消除了管理 API 身份验证、标头或样板代码的需要。
数据处理：将复杂的数据转换任务卸载到 n8n 工作流，例如将自然语言转换为 API 调用或抓取并总结网页，利用自定义 Python 或 JavaScript 节点进行精确的数据整理。

前置条件¶

一个活跃的 n8n 实例
在设置中启用了 MCP 访问
一个有效的 MCP 访问令牌

有关详细的设置说明，请参阅 n8n MCP 文档。

与智能体一起使用¶

PythonTypeScript

Local MCP ServerRemote MCP Server

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool import McpToolset
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
from mcp import StdioServerParameters

N8N_INSTANCE_URL = "https://localhost:5678"
N8N_MCP_TOKEN = "YOUR_N8N_MCP_TOKEN"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="n8n_agent",
    instruction="Help users manage and execute workflows in n8n",
    tools=[
        McpToolset(
            connection_params=StdioConnectionParams(
                server_params=StdioServerParameters(
                    command="npx",
                    args=[
                        "-y",
                        "supergateway",
                        "--streamableHttp",
                        f"{N8N_INSTANCE_URL}/mcp-server/http",
                        "--header",
                        f"authorization:Bearer {N8N_MCP_TOKEN}"
                    ]
                ),
                timeout=300,
            ),
        )
    ],
)

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool import McpToolset
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams

N8N_INSTANCE_URL = "https://localhost:5678"
N8N_MCP_TOKEN = "YOUR_N8N_MCP_TOKEN"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="n8n_agent",
    instruction="Help users manage and execute workflows in n8n",
    tools=[
        McpToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url=f"{N8N_INSTANCE_URL}/mcp-server/http",
                headers={
                    "Authorization": f"Bearer {N8N_MCP_TOKEN}",
                },
            ),
        )
    ],
)

Local MCP ServerRemote MCP Server

import { LlmAgent, MCPToolset } from "@google/adk";

const N8N_INSTANCE_URL = "https://localhost:5678";
const N8N_MCP_TOKEN = "YOUR_N8N_MCP_TOKEN";

const rootAgent = new LlmAgent({
    model: "gemini-2.5-pro",
    name: "n8n_agent",
    instruction: "Help users manage and execute workflows in n8n",
    tools: [
        new MCPToolset({
            type: "StdioConnectionParams",
            serverParams: {
                command: "npx",
                args: [
                    "-y",
                    "supergateway",
                    "--streamableHttp",
                    `${N8N_INSTANCE_URL}/mcp-server/http`,
                    "--header",
                    `authorization:Bearer ${N8N_MCP_TOKEN}`,
                ],
            },
        }),
    ],
});

export { rootAgent };

import { LlmAgent, MCPToolset } from "@google/adk";

const N8N_INSTANCE_URL = "https://localhost:5678";
const N8N_MCP_TOKEN = "YOUR_N8N_MCP_TOKEN";

const rootAgent = new LlmAgent({
    model: "gemini-2.5-pro",
    name: "n8n_agent",
    instruction: "Help users manage and execute workflows in n8n",
    tools: [
        new MCPToolset({
            type: "StreamableHTTPConnectionParams",
            url: `${N8N_INSTANCE_URL}/mcp-server/http`,
            header: {
                Authorization: `Bearer ${N8N_MCP_TOKEN}`,
            },
        }),
    ],
});

export { rootAgent };

可用工具¶

工具	描述
`search_workflows`	搜索可用的工作流
`execute_workflow`	执行特定工作流
`get_workflow_details`	检索工作流的元数据和架构信息

配置¶

要使工作流可供你的智能体访问，它们必须满足以下标准：

处于活跃状态：工作流必须在 n8n 中激活。
支持的触发器：包含 Webhook、Schedule、Chat 或 Form 触发器节点。
已启用 MCP：你必须在工作流设置中切换“在 MCP 中可用”或从工作流卡片菜单中选择“启用 MCP 访问”。

额外资源¶

n8n MCP 服务器文档