{
  "mcpServers": {
    "n8n-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["n8n-mcp"],
      "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"
      }
    }
  }
}

其中，N8N_API_KEY 需要到 n8n 控制台的设置-n8n API 的位置

按如下操作来获取。

这里我用 Trae 来试下，添加 MCP 后，让他创建一个文章开头那样的 Reddit 舆情监控流程：

简单的流程我就不测了哈，意义不大，感兴趣可以自己去试下。

整个过程它会不断的去查找节点，干的事还是蛮多的，然后在你 n8n 空间中创建一个工作流

回到 n8n 工作台刷新一下就有了：

但点进去看才知道有多离谱：

1 是没有用 n8n 中的 Reddit 的节点，光想通过 code 和 http 请求获取 Reddit 的数据，想屁吃呢？

2 是后面 OpenAI 分析啥都没定义啊

3 是运行一下 code 啥的都报错

总而言之就是 80% 的节点无法直接用，跑不起来。

思考一下，为什么会这样呢？

n8n-mcp 的逻辑是根据用户需求去 n8n 库里查找节点，然后再按自己的逻辑去把节点连起来。

问题恰恰就在整个过程都是 AI 自己的判断，并没有业务逻辑

它可能会是最理性的，用最短路径来完成。

但实际上业务逻辑是很多合并、循环之类的操作，才能完成复杂需求。

所以最佳方案是让 AI 去学习已有的复杂工作流的逻辑，来模仿完成新的需求。

也就是把「提示工程」转成「上下文工程」

黄金：Claude Code 辅助

所以现在的问题就变成了，如何让 AI 根据你的需求，自动找到合适的几个 n8n 工作流，然后参考他们来搭建你的工作流需求？

这是核心逻辑。

来看下我是怎么做的。

正好我 AI 海外营销业务要给客户搭建 Reddit 舆情监控工作流，就拿这个场景试下
如果不知道 Reddit 是什么的可以看：

Step1：找到需求相关的 json

让 AI 去搜索网上已有的工作流 json，尤其是官方的模板库里面有 6000 多个模板，绝对有跟你需求接近的几个。

[!TIP]
我准备搭建一个 reddit 监控的 n8n 工作流，用于品牌竞品、负面舆情、用户痛点洞察等需求：

你的方案

请你帮我到官方模板库（https://n8n.io/workflows/）、x 推特、YouTube 等地方查找最合适的、现成的 n8n 工作流模板给我参考，给我找 10 个，都要附上来源链接。

不得不说，ChatGPT5 Thinking 的搜索能力是我用过最强的。

但打开这些官方的模板才发现，有点麻烦，需要点两次复制 json 内容，再到本地手动新建 json 文件才行。

Step2：一键批量下载 json

所以第二步，我们让 claude code 出手

参考我之前的案例：

用 Playwright 去完成这个无脑的操作：

[!TIP]
调用 playwright mcp 工具，逐个访问以下的 8 个 N8N 模板链接，在每个链接的页面，找到 use for free 按钮点击，在弹窗点 Copy template to clipboard[JSON] 然后在本地文件夹创建一个 json 文件把复制的内容黏贴进去。也就是总共生成 8 个 json

这里把前面 ChatGPT的搜索结果放这里

此时，Claude Code 会自动调用浏览器，完成任务

于是你就得到了多个跟你需求类似的 n8n 工作流 json 文件。

Step3：生成工作流

最后，还是在 Claude Code 里，参考以下提示词，让 AI 生成工作流文件即可：

[!TIP]
当前文件夹是 Reddit 相关的 n8n 工作流 json 文件，你务必要每个文件都完整浏览一遍后，完成以下需求：

大疆（DJI）Reddit舆情监控流程
 目标：自动监控Reddit上关于大疆及其竞品的讨论，及时发现问题和机会。
**第一步：设定监控指令 (Inputs)**
 您需要提供两份清单：
**关键词列表 (Keywords)：**
- **品牌词**：DJI, 大疆
- **产品词**：Mavic, Air, Mini, Inspire, Phantom, Avata, Osmo, Ronin
- **痛点词**：flyaway（炸机）, GPS lost, battery drain, firmware update, no signal, customer service, gimbal issue, app crash, no-fly zone
- **竞品词**：Autel, Parrot, Skydio, Yuneec, Hubsan, PowerVision
**社区列表 (Subreddits)：**
- r/dji
- r/drones
- r/Multicopter
- r/UAV
- r/Quadcopter
- r/DronePhotography
**第二步：N8N自动化流程 (Workflow)**
**定时启动：**
 系统周自动运行一次。
**抓取内容：**
 自动抓取上述社区中，包含上述关键词的最新帖子和评论。
**AI分析：**
 AI阅读每一条内容，并打上标签：
- **情感**：好评 / 差评 / 中性
- **主题**：飞行表现 / 硬件问题 / 软件/App / 客户服务 / 售后服务 / 法规合规
- **是否紧急**：是 / 否
**自动处理：**
- 紧急情况（如严重负面）：立刻通过谷歌邮件发警报。
- 所有情况：将分析结果自动存入一张Google表格中。
**第三步：最终成果 (Output)**
您会得到一个实时更新的在线报告，包含：
- **数据看板**：过去7 天总提及量、差评占比。
- **竞品对比图**：大疆 vs Autel vs Parrot等每日讨论量。
- **痛点排行榜**：用户抱怨最多的问题是什么（如炸机、固件问题等）。
- **最新差评列表**：包含原文链接，方便您快速处理。

最终给我新建一个 n8n 工作流 json 文件，其中，注意 AI 相关任务通过 AI Agent 的节点搭配 openai 的 model 来完成。

静候一会，就看到文件夹新增好了 json，并且提醒我们要去做一些节点的配置。