MCPサーバーでn8nを使用する方法

CometAPI
AnnaMay 8, 2025
MCPサーバーでn8nを使用する方法

AI を活用した自動化の近年の急増により、より動的でコンテキストに応じたワークフローの必要性が高まっています。オープンソースのワークフロー自動化ツールである n8n は、高度なコーディング専門知識がなくても複雑なプロセスをオーケストレーションできる強力なプラットフォームとして登場しました。一方、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、AI エージェントが外部サービスと対話する方法を標準化し、一貫した方法でツールを検出し、操作を実行できるようにします。n8n を MCP サーバーと統合することで、組織は新たなレベルの柔軟性を実現できます。AI エージェントは n8n ワークフローをツールとして呼び出し、逆に n8n はワークフロー内で MCP 互換サービスを直接利用できるようになります。この双方向機能により、n8n は AI 駆動型タスクのプロデューサーとコンシューマーの両方として位置付けられ、エンドツーエンドの自動化が合理化され、カスタム統合コードの必要性が軽減されます。

n8nとは何ですか？

n8nは、ノードベースのフェアコードライセンスモデルを特徴とするワークフロー自動化プラットフォームです。ユーザーは、イベントやスケジュールに基づいてトリガーされるアクション（ノード）のシーケンスを構築できます。HTTPリクエストやデータベースから、メッセージングプラットフォームやクラウドサービスまで、幅広い統合をすぐに利用できます。制限の多い「ブラックボックス」型自動化ツールとは異なり、n8nは開発者にワークフローの完全な制御を提供し、コミュニティノードやカスタムコードによるセルフホスティングや機能拡張も可能にします。

n8n

MCP とは何ですか?

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルとエージェントが外部ツールやデータソースを検出、アクセス、オーケストレーションする方法を定義する新しい標準規格です。統一されたAPIサーフェスとメタデータスキーマを提供することで、大規模言語モデル（LLM）などのAIエージェントと、実用的な機能を提供するサービス間のシームレスな相互運用性を実現します。MCPサーバーはツール定義とプロンプトテンプレートを公開し、多くの場合AIエージェントに組み込まれているMCPクライアントは、コンテキストプロンプトに基づいてこれらのツールを要求および実行できます。

最近の更新でこの統合が不可欠になった理由は何ですか?

2025年8月からXNUMX月にかけて、nXNUMXnチームはXNUMXつの主要ノードを正式に導入しました。 MCP クライアントツール と MCP サーバートリガーMCPクライアントツールノードにより、n8nワークフローは外部MCPサーバーをネイティブノードのように呼び出すことができ、AIを活用した機能を単一のインターフェースで利用できるようになります。一方、MCPサーバートリガーノードはn8nワークフローをMCPサーバーに変換し、外部AIエージェントがワークフローアクションを直接呼び出すことを可能にします。これらの進歩により、n8nはAIワークフロー自動化の最前線に位置付けられ、複雑さを軽減し、インテリジェントな自動化パイプラインの迅速な開発を可能にします。

MCP サーバーに n8n をインストールして構成するにはどうすればよいですか?

MCP統合に取り組む前に、n8nインスタンスが動作している必要があります。n8nはローカルマシンでセルフホストすることも、ワンクリックインストーラー、Dockerコンテナ、マネージドサービスを使用してクラウドプラットフォームにデプロイすることもできます。

前提条件

  • Node.js: バージョン 18.17.0、20.x、または 22.x が推奨されます。n8n は現在 Node.js 23.x をサポートしていません。
  • Gitの および npm/ヤーン: n8n およびコミュニティ ノードをインストールします。
  • デッカー (オプション): コンテナ化されたデプロイメントを簡単に実行できます。
  • ホスティング環境: ローカル マシン、VPS、または Zeabur などのクラウド サービス。MCP トラフィック用の HTTP エンドポイントを公開できます。

インストール手順

ノード バージョン マネージャー (NVM) をインストールする

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash 
source ~/.nvm/nvm.sh 
nvm install 18.17.0 
nvm use 18.17.0

これにより、n8n がサポートする Node.js バージョンとの互換性が確保されます。

n8nをグローバルにインストール

 npm install -g n8n

インストール後、 n8n ウェブインターフェースを起動するには http://localhost:5678 .

アカウントの作成
n8nの初回起動時にアカウント作成を求められます。メールアドレスとパスワードを入力してください。無料のコミュニティエディションではクレジットカードは不要です。

MCP コミュニティ ノードをインストールする (クライアントの場合はオプション)
n8nの設定の「コミュニティノード」で、検索してインストールします。 n8n-nodes-mcpこのプラグインは、n8n のバージョンに組み込みノードがない場合に、強化された MCP クライアント機能を提供します。

MCPサーバーでn8nを使用する方法

n8n で MCP サーバー トリガー ノードをどのように設定しますか?

n8nをMCPサーバーにすることで、外部AIエージェントがワークフローを呼び出し可能なツールとして扱えるようになります。以下の手順に従ってください。

MCP サーバートリガーノードの追加

  1. 新しいワークフローを作成する
    n8nエディターで、「新しいワークフロー」をクリックします。
  2. ノードを追加する
    検索する MCP サーバートリガー ノード パネルで を クリックし、ワークスペースにドラッグします。
  3. アクティベーションの設定
    設定後、ワークフローを「アクティブ」に切り替えます。MCPサーバートリガーノードは、通常、次の場所に固有のエンドポイントを生成します。 /mcp/<randomId>.

トリガーの設定

  • MCP URL パス: デフォルトを受け入れるか、カスタムパスを指定します（例： /mcp/ai-tools).
  • 認証: 初期テストでは「なし」を選択しますが、本番環境ではエンドポイントを保護するために API キー、OAuth、または JWT 検証を構成します。
  • 入力スキーマ: 期待されるJSONペイロードキーを定義する（例： tool, params）。n8n は受信した JSON を解析し、フィールドを後続のノードに自動的にマップします。

一度設定すると、エンドポイントへのHTTP POST（例： http://your-domain.com/mcp/abc123) はワークフローをトリガーし、AI エージェントが公開したツールを呼び出すことを可能にします。

n8n で MCP クライアント ツールを構成するにはどうすればよいですか?

サーバー トリガーは n8n をツール プロバイダーとして公開しますが、MCP クライアント ツール ノードを使用すると、n8n はワークフロー内で外部 MCP サービスを使用できます。

コミュニティノードのインストール

インストールしていない場合 n8n-nodes-mcp 以前に以下の手順に従ってください。

  1. 設定→コミュニティノードを開く
  2. 新しいノードをインストールする： 検索する n8n-nodes-mcp 「インストール」をクリックします。
  3. n8nを再起動する 新しいノードをロードします。

MCPクライアントツールの設定

  1. MCPクライアントツールノードを追加する
    ワークフローで検索 MCP クライアントツール そしてそれを追加します。
  2. 接続を構成する
  • サーバー URL: MCP サーバーのエンドポイント (独自の n8n MCP トリガー URL またはサードパーティのサービスなど) を入力します。
  • ツール名: サーバーによって公開されたツール識別子を指定します（例： sendEmail, fetchData).
  • 技術パラメータ : 前のノードまたはワークフロー変数からの入力フィールドをマップします。
  1. 応答を処理する
    MCP クライアント ツール ノードは構造化された JSON 出力を返します。この出力は、フォーマットやさらなる処理のために「Set」や「HTTP Response」などの後続のノードに渡すことができます。

n8n で MCP サーバーをテストおよび検証するにはどうすればよいですか?

さまざまなシナリオで MCP エンドポイントとクライアントの統合が確実に機能することを確認するには、検証が重要です。

テストリクエストの送信

のようなツールを使う curl or Postman サンプルペイロードを送信するには:

curl -X POST http://localhost:5678/mcp/abc123 \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"tool": "exampleTool", "params": {"message": "Hello, world!"}}'

成功した応答は、n8n がリクエストを解析し、ワークフローを実行し、期待どおりの結果を返したことを示します。

一般的な問題のデバッグ

  • 無効なJSON: ペイロードが適切に構成されていることを確認します。n8n は不正な形式の入力を 400 エラーで拒否します。
  • 認証失敗: API キーまたは OAuth を使用する場合は、ヘッダーとトークンが正しく構成されていることを確認します。
  • ワークフローエラー: n8n 実行ログを使用して、ノード実行データとエラー メッセージを検査します。
  • ネットワークの接続性: ファイアウォール ルールと DNS 設定に注意しながら、クライアントの環境から n8n インスタンスにアクセスできることを確認します。

MCP サーバーでの n8n の使用例は何ですか?

n8n を MCP と統合すると、さまざまなドメインにわたる多様な自動化シナリオが可能になります。ここではいくつかの例を示します。

電子メールワークフローの自動化

AI エージェントがオンデマンドでカスタマイズ可能なメールを送信するようにしたいとします。

  1. MCP サーバートリガー: という名前のツールを公開します sendEmail.
  2. メールノード: トリガーをn8nの「メール送信」ノード（SMTP、Gmailなど）に接続します。
  3. パラメータマッピング: 地図 to, subject, body MCP ペイロードから電子メール ノードのフィールドへ。

AIエージェントは、 sendEmail MCP 経由でツールを実行するため、エージェント自体で SMTP の詳細を管理する必要がなくなります。

APIデータの取得と変換

AI エージェントがサードパーティ API をクエリおよび処理できるようにするには:

  1. MCP サーバートリガー: ツール名 fetchData.
  2. HTTPリクエストノード: 外部APIを呼び出すように設定されています（例：https://api.cometapi.com/v1/chat/completions).
  3. ノードの設定: API 応答をフォーマットし、フィルタリングします。
  4. 返品: 構造化された JSON をクライアントに送信します。

AI エージェントは、ページ区切り、認証、レート制限を処理せずに特定のデータセットをリクエストできます。

音声AIエージェントの構築

音声対応アシスタントは n8n をバックエンドとして活用できます。

  • MCP サーバートリガー 次のようなツールを公開します createTask or checkCalendar.
  • 音声エンジンは、音声コマンドを MCP リクエストに変換します (例: 「明日の午後 3 時に会議を作成する」)。
  • n8n ワークフローは、Google カレンダー、データベース、またはカスタム関数と連携し、エージェントに確認を返します。

このアプローチにより、音声インターフェース ロジックがバックエンド統合から分離され、メンテナンスと進化が簡素化されます。

ベストプラクティスとセキュリティに関する考慮事項は何ですか?

実稼働対応の MCP 統合には、強力なセキュリティ、監視、およびスケーラビリティ対策が必要です。

認証とアクセス制御

  • APIキー: きめ細かなスコープを持つクライアントごとのキーを発行する（例： read or write 操作）。
  • OAuth 2.0 / JWT: エンタープライズ環境の場合、ID プロバイダー (Okta、Auth0) と統合します。
  • 帯域制限: リバース プロキシ (NGINX、Traefik) またはクラウド API ゲートウェイを使用して、リクエストを抑制し、不正使用を防止します。

スケーラビリティとパフォーマンス

  • 水平スケーリング: ロードバランサーの背後に複数の n8n インスタンスをデプロイして、MCP トラフィックを分散します。
  • Redis / データベースキュー: 負荷の高いタスクや長時間実行されるタスクをバックグラウンド キューにオフロードし、MCP の応答を迅速にします。
  • 監視: ワークフローの実行時間とエラー率を追跡するために、ログ記録 (Elastic Stack など) とメトリック (Prometheus、Grafana) を実装します。

n8n と MCP の統合の将来はどうなるのでしょうか?

MCP と n8n を取り巻くエコシステムは急速に進化しており、今後いくつかの有望な開発が期待されています。

今後の機能

  • 動的ツール検出: エージェントは利用可能なツールとメタデータをリアルタイムで n8n に照会できるため、さらに柔軟なワークフローが可能になります。
  • 強化されたセキュリティノード: n8n 内に組み込みの暗号化、トークンのローテーション、監査ログ ノードを導入します。
  • ローコードMCPクライアント: カスタム ノードのインストールを必要とせずに MCP の使用を簡素化するためのさらなる抽象化。

コミュニティと生態系の成長

  • MCPワークフローのマーケットプレイスn8n.io/workflows などのプラットフォームでは、すでにサンプルの MCP サーバー テンプレートがリストされており、共有と再利用が促進されています。
  • サードパーティのサービスクラウド プロバイダーと SaaS プラットフォームは MCP エンドポイントを公開し始めており、AI 主導の自動化の範囲が拡大しています。
  • オープンスタンダードコラボレーションMCP 仕様は、相互運用性の向上を目的として、主要な AI および自動化ベンダーの貢献により、活発に開発されています。

も参照してください CometAPIでn8nを使用する方法

結論

n8nをMCPサーバーと統合することで、静的なワークフローが動的なAI駆動型サービスへと変革され、n8nは外部のAI指向ツールを利用できるようになります。最近導入されたMCPクライアントツールとMCPサーバートリガーノードは、インテリジェントオートメーションパイプラインの開発と保守を効率化する大きな飛躍を表しています。インストール、構成、セキュリティ、テストにおけるベストプラクティスに従うことで、組織はこの統合の可能性を最大限に活用し、イノベーションを加速させ、エンジニアリングのオーバーヘッドを削減し、多様なユースケースにわたってコンテキストアウェアな自動化を実現できます。

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