在數字化時代的浪潮中，AI技術正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。從智能家居到智能辦公，從數據分析到自動化流程，AI的應用場景無處不在。今天，我們將帶你走進一個充滿創新與效率的世界，探索如何通過AI大眼萌的指引，輕松搭建起屬于自己的N8N工作流。
一、云服務器-安裝 Docker
centOS 內核：
sudo uname -r
查看系統內核centOS 系統版本：
sudo cat /etc/os-release安裝
卸載舊版 Docker：
sudo yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logrotate \docker-logrotate \docker-engine安裝依賴：
sudo yum install -y yum-utils
#設置鏡像倉庫（需要翻墻）
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 騰訊云
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo更新 yum 軟件包索引：
sudo yum makecache fast安裝最新版 Docker 引擎（Docker 社區（ee 企業版）、客戶端、容器）：
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin配置Docker國內鏡像源
# 您可以通過修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json來使用加速器
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{"registry-mirrors": ["https://xxxxx.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker啟動 Docker：
sudo systemctl start docker
sudo docker versionsudo systemctl stop docker二、云服務器-安裝N8N
#創建數據卷docker volume create n8n_data#docker pull n8nio/n8n:latest
代碼語言：javascript
代碼運行次數：0
運行
AI代碼解釋
docker run -it --rm --name n8n ##長期后臺運行換成--rm參數更換為-d參數-e GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai -e N8N_SECURE_COOKIE=false ##測試用，跳過https的限制-p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n三、本地部署-安裝N8N MCP
#npm修改成國內鏡像源1. 命令npm config set registry https://registry.npmmirror.com2. 驗證命令npm config get registry如果返回https://registry.npmmirror.com，說明鏡像配置成功。# Clone the repository
git clone https://github.com/leonardsellem/n8n-mcp-server.git
cd n8n-mcp-server# Install dependencies
npm install# Build the project
npm run build# Optional: Install globally
npm install -g .
四、本地-配置客戶端的MCP 地址
根據官方手冊https://github.com/leonardsellem/n8n-mcp-server
N8N_API_URL
本地部署為：http://localhost:5678/api/v1
異地部署為：http://詳細地址/api/v1
創建n8n_api_key
json配置文件
構建服務器（ npm run build ）后，配置你的 AI 助手來運行它。這通常需要編輯 JSON 配置文件。
{"mcpServers": {// Give your server a unique name"n8n-local": {// Use 'node' to execute the built JavaScript file"command": "node",// Provide the *absolute path* to the built index.js file"args": [//更改為具體的mcp build文件夾的位置// "/root/n8n/n8n-mcp-server/build/index.js" //linux下位置// On Windows, use double backslashes:"F:\\obsidianRepo\\n8n-mcp-server\\build\\index.js"],// Environment variables needed by the server"env": {"N8N_API_URL": "http://localhost:5678/api/v1", // Replace with your n8n URL"N8N_API_KEY": "xxxxxx", // Replace with your key// Add webhook credentials only if you plan to use webhook tools// "N8N_WEBHOOK_USERNAME": "your_webhook_user",// "N8N_WEBHOOK_PASSWORD": "your_webhook_password"},// Ensure the server is enabled"disabled": false,// Default autoApprove settings"autoApprove": []}// ... other servers might be configured here}
}以Trae為例子 配置
以騰訊CodeBuddy為例
五、運行測試
申請OpenWeather天氣API
https://home.openweathermap.org/api_keys
飛書添加webhook
用Trae 通過MCP生成n8n工作流
提示詞：
新建一個n8n工作流，功能如下:
每天上午7點定時查詢，上海當天的天氣信息。然后使用AI(Deepseek模型)對天氣信息進行分析后，生成一份美觀的天氣預報，內容包括當天天氣，穿衣指數推薦、出行注意事項。最后把天氣預報信息，發送到飛書。
參考工作流xxxx.json
##參考的工作流可以去https://n8n.io/workflows/ 下載
用claude4模型效果最好
用Codebuddy 通過MCP生成n8n工作流
Trae用的人太多了，排隊時間太長，用codebuddy效果好多了
六、測試遇到的問題
deepseek 返回EAI_AGAIN的問題
修改云服務器dns即可
vim /etc/resolv.conf#dns內容修改為
nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4#重啟docker容器
docker ps
docker restart c32f744843b7一直提示json格式不對或者params error
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