结果我在 GitHub 上发现了一个神器 n8n-mcp，配合 AI，真的可以做到“我说它写”，全程像嘴替一样帮我生成可直接用的工作流，省时又省力。
n8n-mcp
先了解一下，这个 n8n-mcp 是一个专为n8n工作流生成提供的mcp服务，它能直接访问 n8n 节点的文档、属性、操作，然后通过智能搜索、模板和实时验证，帮你快速生成高质量的工作流。简单来说，就是帮 AI 变聪明，让它少犯错，还能一次性给你输出可部署的工作流 JSON 文件。
即便你完全不懂 n8n 的语法，也能用它搞定自动化。你只需要描述需求，AI 就帮你生成。
我自己是用 Cherry Studio 作为客户端来连接的，虽然官方推荐 Claude、Cursor 等，但我觉得 Cherry 对新手更友好。
之前分享过Cherry Studio配置使用 MCP 的教程，真的是上手门槛低，有兴趣可以去学习一下：
实战步骤
去 GitHub 查配置
在 Cherry 里设置 MCP 服务器
打开「设置」 → 「选择 MCP 服务器」 → 「添加服务器」
我用的是最简单的 npx 命令（要提前装好 Node.js），包管理源选「淘宝 NPM」会快很多。
#参数
n8n-mcp
#环境变量
MCP_MODE=stdio
LOG_LEVEL=error
DISABLE_CONSOLE_OUTPUT=true
配置环境变量
记得对应好参数和变量，JSON 写法和 MCP 配置是不一样的。
连接成功后就可以聊天生成工作流
在聊天界面选择 MCP → 「n8n-mcp」
然后用大模型（我测试了 Gemini 和 DeepSeek，都能正常生成）告诉它： “帮我用 MCP 生成一个 n8n 工作流的 JSON”
等它生成好后，把 JSON 复制
接着在n8n新建一个工作流
然后直接粘贴，就会立刻出现完整的工作流。
配置 API Key 等私密信息并测试
比如 OpenAI 的 key 和邮箱信息，点击执行即可
执行出错处理
如果出现执行错误，可以直接复制错误发给MCP解决
AI会帮你处理错误，重新生成JSON，直接复制执行上面的步骤，直到完全跑通
我的感受
说实话，这个流程简单到离谱。以前我写 n8n 工作流要查文档、试错、调节点，现在就是一句话的事。你只需要会写提示词，AI 就能帮你把复杂的自动化拼出来。 门槛真的是越来越低，自动化的未来大概率就是这样，想法和执行之间不再隔着一堵技术墙。