小智ai+mcp+n8n的智能组合
之前有写过小智ai的介绍，它提供了流畅且丰富的用户语音交互能力。n8n提供了灵活且稳定的后台工作流的能力，如果这两个工具进行组合，可以打造一个好玩又好用的智能ai应用。
小智ai+mcp+n8n的智能组合
之前有写过小智ai的介绍，它提供了流畅且丰富的用户语音交互能力。n8n提供了灵活且稳定的后台工作流的能力，如果这两个工具进行组合，可以打造一个好玩又好用的智能ai应用。
我这里使用了官方提供的mcp服务来联动这两个工具，主要是借用小智ai与n8n的开源优越性。
1 小智ai的版本
我之前有写过介绍了的(虾哥小智AI助手python电脑端初体验_虾哥 小智-CSDN博客 )，我目前使用的是黄俊森之前的一版，目前作者已经在github版本更新了，把之前外挂mcp服务的形式，改为新版本集成了。不过我这里还是使用的老版本，我使用的版本地址,提取码: phil。
2 n8n的配置
这里使用的是Webhook节点、Respond to Webhook节点，分别作为post、response的对象。其中，Webhook节点的节点配置如下：
- HTTP Method: POST
- Authentication: Header Auth 这里在header中加入了自己定义的api_key，这一步也可以不添加。
- Respond: Using ‘Respond to Webhook’ Node 这里需要选择使用Respond to Webhook节点响应。
- Options: data 这里接收小智ai客户端post来的参数信息。
Respond to Webhook节点这里,我配置的信息有：
Respond With： JSON
Response Body ：
{
“task_id”: “{{ $(‘Webhook’).item.json.body.task_id }}”,
“workflow_id”: "{{ KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 15: workflow.name }̲}", "status":…json.output.toJsonString()}}
}Options: Response Code 200
Response Headers: 自定义配置吧，也可以不配置
AI Agent这里的System Message，需要好好打磨和调试，因为它是工具调用的灵魂，我这里提供一个demo
你是一位用户需求智能响应管家，你必须使用中文回复，你必须根据用户的需求信息进行分析，然后进行反馈。
这里是用户的输入信息：{{ $(‘Webhook’).item.json.body.user_input}}
你的任务1：
如果用户的输入信息中含有"百度热点"关键词，你必须运行获取百度热点工具，并把该工具的输出信息反馈给用户，按照这里的格式输出：获取了6条信息：1.热点信息1、2.热点信息2、你的任务2：
如果用户的输入信息中明确提到不知道你的能力，可以把你的工具介绍给用户，只介绍工具名称。
n8n除了可以添加tool工具外，还支持工作流调用子工作流，需要准确的System Message进行调度识别。
3 mcp的demo
这里是一个requests的demo，添加在mcp的server服务中即可。
@mcp.tool()
def start_n8n_workflow(user_input: str) -> dict:
"""Open n8n workflow with the given user_input.then return the result of the workflow."""
import requests
import json
import time
# 从配置文件读取n8n相关配置
BASE_WEBHOOK_URL = "你的n8n中的webhook地址"
X_N8N_API_KEY = "你自定义的api_key"
# 请求头设置
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"X-N8N-API-KEY": X_N8N_API_KEY
}
# 生成时间戳作为task_id
task_id = str(int(time.time()))
# 请求数据
data = {
"user_input": user_input,
"task_id": task_id
}
try:
# 发送POST请求
response = requests.post(
BASE_WEBHOOK_URL + WEBHOOK_ID,
headers=headers,
data=json.dumps(data)
)
# 处理响应
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
logger.info(f"n8n workflow 请求成功，状态码: 200 ok ")
data = response.json()
result = data.get('result')
else:
logger.info(f"n8n workflow 请求失败，状态码: {response.status_code}")
result = f"n8n workflow 请求失败，状态码: {response.status_code}"
return {"success": True, "result": result}
except Exception as e:
logger.info(f"发送请求时发生错误: {str(e)}")
return {"success": False, "result": str(e)}
4 工作流json
保存下面的文本为json文件，在n8n工作流编辑器页面点击从文件导入即可。
{
"name": "xz_n8n_assistant",
"nodes": [
{
"parameters": {
"httpMethod": "POST",
"path": "6eb7f60e-23e3-4074-963a-6f42dee63e69",
"authentication": "headerAuth",
"responseMode": "responseNode",
"options": {
"binaryPropertyName": "data"
}
},
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"typeVersion": 2,
"position": [
-896,
-384
],
"id": "d4752292-416d-4bef-8de2-60be70d66cdb",
"name": "Webhook",
"webhookId": "6eb7f60e-23e3-4074-963a-6f42dee63e69",
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "9FNAq5gcbSRzHtBQ",
"name": "Header Auth account 2"
}
}
},
{
"parameters": {
"promptType": "define",
"text": "根据用户输入的需求信息,调用工具,最后用中文输出",
"options": {
"systemMessage": "=你是一位用户需求智能响应管家，你必须使用中文回复，你必须根据用户的需求信息进行分析，然后进行反馈。\n\n这里是用户的输入信息：{{ $('Webhook').item.json.body.user_input}}\n\n你的任务1：\n如果用户的输入信息中含有\"百度热点\"关键词，你必须运行获取百度热点工具，并把该工具的输出信息反馈给用户，按照这里的格式输出：获取了6条信息：1.热点信息1、2.热点信息2、\n\n你的任务2：\n如果用户的输入信息中明确提到不知道你的能力，可以把你的工具介绍给用户，只介绍工具名称。\n\n\n\n\n"
}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"typeVersion": 2.1,
"position": [
-704,
-384
],
"id": "d34bbdfd-e881-41b6-a184-513987862e7c",
"name": "AI Agent",
"retryOnFail": false,
"maxTries": 2,
"executeOnce": true,
"alwaysOutputData": false
},
{
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"value": "=openai/gpt-oss-120b",
"mode": "id"
},
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"typeVersion": 1.2,
"position": [
-704,
-176
],
"id": "ba7a8eb0-0d48-4872-92f0-75c9863ed48e",
"name": "OpenAI Chat Model",
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "Hm8gyQkgPUkOVBi6",
"name": "OpenAi account"
}
}
},
{
"parameters": {
"respondWith": "json",
"responseBody": "={\n \"task_id\": \"{{ $('Webhook').item.json.body.task_id }}\",\n \"workflow_id\": \"{{ $workflow.name }}\",\n \"status\": \"success\",\n \"result\": {{$json.output.toJsonString()}}\n}",
"options": {
"responseCode": 200,
"responseHeaders": {
"entries": [
{
"name": "X-N8N-API-KEY",
"value": "n8n_12345"
},
{
"name": "Content-Type",
"value": "application/json; charset=utf-8"
}
]
}
}
},
"type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
"typeVersion": 1.4,
"position": [
-304,
-384
],
"id": "ab850bdd-6ef4-46b8-be98-818a6683bdb4",
"name": "Respond to Webhook"
},
{
"parameters": {
"toolDescription": "一个获取百度热点的工具",
"url": "https://api.1314.cool/getbaiduhot/",
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequestTool",
"typeVersion": 4.2,
"position": [
-512,
-160
],
"id": "5ca81a09-cd74-45c2-97d7-ce656fd01d76",
"name": "HTTP-百度热点",
"alwaysOutputData": false
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"Webhook": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"AI Agent": {
"main": [
[
{
"node": "Respond to Webhook",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"OpenAI Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"HTTP-百度热点": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
}
},
"active": false,
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "b5a76a30-1562-4353-b29f-4d7da92a2b86",
"meta": {
"templateCredsSetupCompleted": true,
"instanceId": "1f16bc26aa41d68046a6cd33330705e84dc6e662ed18adf783908c69e188965b"
},
"id": "F17dzJC0t32JuQX3",
"tags": []
}
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