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n8n MCP Server

by GLAMCODECRUX
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Python
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n8n MCP Server

n8n の REST API とローカルの Ollama を、MCP (Model Context Protocol) ツールとして 公開する Python サーバーです。VS Code などの MCP クライアントから ワークフローの作成・実行・監視を自然言語で指示できます。

特徴

  • n8n のワークフロー一覧取得、詳細取得、作成、削除、有効化、公開、手動実行

  • 実行履歴の一覧取得と詳細取得

  • 登録済み Credentials の一覧取得

  • Ollama 経由でのローカル / クラウドモデルへの問い合わせ

  • n8n と Ollama の稼働状態をまとめて確認するヘルスチェック

  • すべての操作は非同期 (httpx.AsyncClient) で実装

必要環境

  • macOS または Linux

  • Python 3.10 以上

  • 起動済みの n8n (デフォルト http://127.0.0.1:5678)

  • 起動済みの Ollama (デフォルト http://127.0.0.1:11434)

構築手順

1. リポジトリを取得

git clone <このリポジトリのURL> ~/.n8n-mcp-server
cd ~/.n8n-mcp-server

start.sh と stop.sh はホームディレクトリの ~/.n8n-mcp-server 配下を 前提にしているため、必ずこのパスに配置してください。

2. 仮想環境を作成して有効化

python -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 依存パッケージをインストール

pip install -r requirements.txt

requirements.txt には以下が含まれます。

  • mcp[cli]>=1.0.0 — MCP サーバーフレームワーク

  • httpx>=0.27.0 — 非同期 HTTP クライアント

  • ollama>=0.3.0 — Ollama 公式 Python クライアント (任意)

4. n8n の API キーを発行

  1. n8n の Web UI (http://127.0.0.1:5678) を開く

  2. 左メニューの Settings → API を開く

  3. Create an API key をクリックしてキーを生成

  4. 生成されたキーを後述の環境変数 N8N_API_KEY に設定

5. 環境変数を設定

シェルの rc ファイル (~/.zshrc など) に追記します。

export N8N_HOST=127.0.0.1
export N8N_PORT=5678
export N8N_URL="http://${N8N_HOST}:${N8N_PORT}"
export N8N_USER_FOLDER="${HOME}/.n8n"
export MCP_SERVER_DIR="${HOME}/.n8n-mcp-server"
export N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=false
export N8N_USER_MANAGEMENT_DISABLED=true

OLLAMA_MODEL はクラウドモデル minimax-m3:cloud なども指定可能です。 反映するには source ~/.zshrc を実行してください。

起動と停止

起動

./start.sh

実行内容:

  1. ホームの ~/.n8n-mcp-server に移動

  2. venv を有効化

  3. python server.py をバックグラウンド (nohup) で起動

  4. ログを logs/mcp.log に出力

  5. プロセス ID を tmp/mcp.pid に保存

起動後、エラーがあった場合のログは tail -f logs/mcp.log で確認できます。

停止

./stop.sh

tmp/mcp.pid のプロセスに kill を送って停止し、PID ファイルを削除します。

VS Code からの接続

settings.json の mcp.servers に以下を追加します。

{
  "mcp.servers": {
    "n8n-mcp-server": {
      "command": "python",
      "args": ["~/.n8n-mcp-server/server.py"],
      "env": {
        "N8N_URL": "http://127.0.0.1:5678",
        "N8N_API_KEY": "APIキー",
        "OLLAMA_HOST": "http://127.0.0.1:11434",
        "OLLAMA_MODEL": "llama3.1"
      }
    }
  }
}

VS Code を再起動すると、Copilot Chat からツールとして呼び出せるようになります。

提供されるツール

すべて server.py の @mcp.tool() デコレータで定義されています。 ツール名と引数は MCP クライアント (VS Code Copilot Chat など) に表示されます。

システム状態確認

  • check_n8n_status n8n のヘルスチェック、登録済みワークフロー数、Ollama のモデル一覧、 API キーの設定有無を JSON で返します。 引数なし。

  • ask_ollama(prompt, model="") Ollama 経由でモデルに問い合わせます。 model を空にすると環境変数 OLLAMA_MODEL、既定は minimax-m3:cloud を使用します。 ollama list で利用可能なモデル名を確認できます。

n8n ワークフロー操作

  • list_n8n_workflows() すべてのワークフローの一覧を JSON 文字列で返します。

  • get_n8n_workflow(workflow_id) 指定 ID のワークフロー詳細 (ノードや接続を含む) を取得します。

  • create_n8n_workflow(name, nodes_json, connections_json="{}") 新規ワークフローを作成します。 nodes_json はノード配列の JSON 文字列、 connections_json は接続オブジェクトの JSON 文字列です。 成功時は作成されたワークフローの JSON を返します。

  • delete_n8n_workflow(workflow_id) 指定 ID のワークフローを削除します。

  • activate_n8n_workflow(workflow_id, active=True) ワークフローの有効 / 無効を切り替えます。公開済みバージョンが必要です。

  • publish_n8n_workflow(workflow_id) 現在の versionId を activeVersionId に設定し、active=true で PATCH します。 API 制限により失敗することがあるため、UI での公開を推奨します。

実行 (Execution)

  • execute_workflow_now(workflow_id) POST /api/v1/workflows/{id}/run で手動実行します。

  • get_n8n_executions(workflow_id="", limit=20) 実行履歴を新しい順に取得します。workflow_id を空にすると全件対象です。

  • get_n8n_execution(execution_id, include_data=True) 特定の実行履歴の詳細を取得します。includeData で各ノードの入出力を含めるか指定します。

Credentials

  • list_n8n_credentials() 登録済み Credentials の id / name / type を含む一覧を返します。

使用例

稼働状態を一括確認する

Copilot Chat で次のように呼び出します。

check_n8n_status を使って n8n と Ollama の状態を確認して

ワークフローの一覧と詳細を見る

list_n8n_workflows を実行して、ID が 123 のものを get_n8n_workflow で詳細を見せて

ワークフローを新規作成する

nodes_json には n8n のノード定義配列を JSON 文字列で渡します。 例として、毎日 9 時に HTTP リクエストを送るだけの最小ワークフロー:

create_n8n_workflow を次の内容で実行して:
name: "Daily Ping"
nodes_json: '[{
  "parameters": {
    "url": "https://example.com",
    "method": "GET"
  },
  "id": "abc123",
  "name": "HTTP Request",
  "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
  "typeVersion": 1,
  "position": [240, 300]
}, {
  "parameters": {
    "rule": {"hour": 9}
  },
  "id": "def456",
  "name": "Schedule",
  "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
  "typeVersion": 1,
  "position": [460, 300]
}]'
connections_json: '{}'

成功すると作成されたワークフローの JSON が返るので、その ID を使って 手動実行や有効化を行います。

execute_workflow_now を ID 123 で実行
activate_n8n_workflow を ID 123 で active=true に

実行履歴を調査する

get_n8n_executions を workflow_id=123, limit=5 で取得して
失敗しているものがあれば get_n8n_execution で詳細を見せて

Ollama に問い合わせる

ask_ollama を使って「Python の非同期処理とは?」を教えて

モデル名を明示する場合は次のとおりです。

ask_ollama(prompt="俳句を一つ作って", model="llama3.1")

環境変数まとめ

  • N8N_URL — n8n のベース URL。省略時は http://127.0.0.1:5678

  • N8N_API_KEY — n8n の API キー。未設定だと認証付き API は失敗します

  • OLLAMA_HOST — Ollama のベース URL。省略時は http://127.0.0.1:11434

  • OLLAMA_MODEL — ask_ollama で既定で使うモデル名。省略時は minimax-m3:cloud

トラブルシューティング

  • model 'xxx' not found と返る ollama list を実行し、表示されたモデル名を model 引数に渡してください。 未インストールなら ollama pull <モデル名> で取得します。

  • n8n API が 401 / 403 を返す 環境変数 N8N_API_KEY が正しいか、n8n restart 後にキーが無効化されていないか確認します。

  • 接続エラー connection error が出る N8N_URL と OLLAMA_HOST のホスト名・ポートで各サービスが起動しているか確認します。 curl http://127.0.0.1:5678/healthz や curl http://127.0.0.1:11434/api/tags で疎通確認ができます。

  • 起動はしたが VS Code でツールが出てこない settings.json の mcp.servers 設定を見直して、VS Code を再読み込みします。 サーバーが標準出力に JSON-RPC を流しているか tail -f logs/mcp.log で確認してください。

ファイル構成

  • server.py — MCP サーバーの本体。各ツールの実装

  • requirements.txt — 依存パッケージ一覧

  • start.sh — バックグラウンド起動スクリプト

  • stop.sh — 停止スクリプト

  • logs/ — 実行ログの出力先

  • tmp/mcp.pid — 起動中のプロセス ID

  • venv/ — Python 仮想環境