MCP是AI智能体发挥作用的重要工具，n8n中有5种MCP实现方式，每种方式的难易程度，适用场景各不相同，在学习过程中，针对不同的用法做了尝试和总结。

MCP的几种方式

1）原生节点模式

• 官方的MCP client tool
• 仅支持 HTTP Streamable协议
• 配置简单，单节点完成
• 典型应用：高德地图这样德官方MCP服务

2）社区节点

• 社区MCP Client（名称后带有立体图标图案）
• 支持多种协议：STDIO，SSE，HTTP Steamable
• 配置多一步，需要双节点写作（一般list，execute）
• 典型的应用：Flomo笔记等
• 社区节点通过配置Credential,选择协议类型

3）多MCP协同模式（智能编排）

• 多个MCP工具同时配置
• 核心技术：动态提示词工程
• 配置相对复杂，需要智能决策机制
• 典型场景：Amap+flomo协同工作

📌

注意，动态提示词非常重要，如果填写提示词，MCP工具不一定能很好运行

未写入提示词前

写入提示词后

提示词

运行结果

4）Agent复用模式

• 使用方式：Call n8n Workflow Tool
• 核心理念：将现有工作流包装为MCP工具——工作流复用
• 难易程度：配置难度高（据说新版本非常方便）
• 典型场景：复杂业务流程的工具化

复用的实质是子工作流。将特定功能的多个节点打包成为一个子工作流，这个子工作流可以在其它工作流中调用

具体操作如下：

1- 选中多个节点，右键转化为子工作流

2-在主工作流选择call n8n workflow tool (AI Agent的 tool 端口可以选择)

选择子工作流（也可以是其它工作流）

5）(WIP)模式五：MCP Server 模式（生态建设者）

这部分难度较大，未能再现

1、技术特征

• 使用节点： MCP Server Trigger
• 核心理念： 将 n8n 工作流暴露为标准 MCP 服务
• 配置复杂度： 最高，需要考虑服务化设计
• 典型场景： 为外部系统提供 MCP 服务

2、架构图示

外部 AI 客户端 (Cherry Studio) → MCP 协议 → n8n MCP Server → n8n 工作流

从消费者到生产者的转变

前四种模式中，我们都是 MCP 服务的消费者。MCP Server 模式让我们成为生产者，这需要完全不同的思维方式：

• 服务设计： 如何设计易用、稳定、可扩展的 MCP 服务？
• 接口标准化： 如何确保你的服务能被不同的客户端正确调用？
• 性能优化： 如何处理并发请求和资源管理？

实际应用：Cherry Studio 集成

Cherry Studio 是一个优秀的 AI 客户端，支持 MCP 协议。通过 MCP Server 模式，你可以：

1. 1. 1. 将 n8n 工作流暴露为 MCP 服务
2. 2. 2. 在 Cherry Studio 中直接调用 n8n 的复杂自动化能力
3. 3. 3. 实现跨平台的 AI 工具集成

配置示例：

Cherry Studio MCP 配置：{  "name": "n8n-workflows",  "endpoint": "https://your-n8n-instance.com/mcp",  "auth": "your-api-key"}

这种模式体现了"平台化思维"。你不再只是使用工具，而是在构建平台，为整个生态系统提供价值。

总结：

n8n提供了5中不同的MCP工具调用方式，适用不同场景，在实际使用过程可以灵活选择

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