שילוב פרוטוקול MCP עם N8N: מדריך ליצירת אוטומציות AI מתקדמות

פרוטוקול הֶקְשֵׁר המודל (MCP) מהווה תקן מהפכני המאפשר אינטראקציה חלקה עם שרתים, מקורות נתונים והנחיות (prompts) מגוונים בתוך יישומי בינה מלאכותית. מדריך זה יציג בפניכם כיצד למנף צומת ייעודי בפלטפורמת N8N המאפשר שימוש ישיר ב-MCP לבניית אוטומציות מתקדמות. נסביר על התקנת הצומת, הגדרת החיבורים השונים, ונדגים באמצעות זרימות עבודה וסוכני AI.

מהו פרוטוקול הֶקְשֵׁר המודל (MCP)?

פרוטוקול הֶקְשֵׁר המודל (Model Context Protocol, או בקיצור MCP) הוא תקן בקוד פתוח, שפותח במקור על ידי Anthropic (הצוות מאחורי Claude). מטרתו היא לאפשר אינטגרציה פשוטה ויעילה של רכיבים שונים – כגון שרתים, מקורות נתונים, כלים והנחיות – אל תוך יישומי בינה מלאכותית, בין אם מדובר בסוכני AI מתקדמים או במודלים אחרים. החשיבות של MCP טמונה ביכולתו לשמש כמעין "אבני לגו", המאפשרות לחבר ולהתאים רכיבים שונים במהירות וביעילות, תוך שמירה על סטנדרטיזציה. למידע נוסף על הפרוטוקול, ניתן לעיין בתיעוד הרשמי של MCP.

באמצעות MCP, ניתן לבנות שרתי MCP מותאמים אישית שיספקו נתונים או שירותים, ולהתממשק אליהם בקלות מיישומי AI שונים.

שילוב MCP ב-N8N: מודול MCP Client

כדי לאפשר שימוש ב-MCP ישירות מתוך זרימות עבודה ואוטומציות ב-N8N, פותח מודול קהילה ייעודי בשם n8n-nodes-mcp-client. מודול זה משמש כלקוח MCP, ומאפשר ל-N8N להתחבר לשרתי MCP ולקבל מהם נתונים או לבצע פעולות.

המודול תומך בפעולות מגוונות כגון: קבלת רשימת כלים (tools) זמינים, קריאת הנחיות (prompts) ומשאבים, וביצוע (execute) של כלים אלו. כך, למשל, ניתן להריץ פקודת GitHub או כל כלי אחר החשוף דרך שרת MCP, ולעבד את התוצאות בתוך זרימת ה-AI שלכם. מדריך מפורט על הצומת ניתן למצוא גם במדריך המקיף לשימוש במודול לקוח MCP.

הכנות והתקנה

אפשור חבילות קהילה ב-N8N לשימוש בכלים

מאחר שמדובר בחבילת קהילה, אם ברצונכם להשתמש בצומת MCP ככלי (tool) בתוך סוכן AI (AI Agent) ב-N8N, עליכם לאפשר שימוש בחבילות קהילה וגישה חיצונית דרך משתני סביבה בהתקנת N8N שלכם. יש להגדיר את משתני הסביבה הבאים:

• N8N_NODE_ALLOW_COMMUNITY_PACKAGES_FOR_TOOLS=true

• N8N_NODE_ALLOW_EXTERNAL_ACCESS_FOR_TOOLS=true

ללא הגדרות אלו, ייתכן שלא תוכלו לשלב את הצומת בצורה מלאה עם יכולות ה-AI Co-Pilot של N8N.

התקנת צומת MCP

לאחר הגדרת משתני הסביבה (במידת הצורך), יש להתקין את צומת הקהילה דרך ממשק ההגדרות של N8N:

1. גשו ל-Settings (הגדרות) ב-N8N.

2. בחרו ב-Community Nodes (צמתים קהילתיים).

3. לחצו על Install (התקן) וחפשו את שם החבילה: n8n-nodes-mcp-client.

4. העתיקו את שם החבילה, סמנו שאתם מבינים את הסיכונים הכרוכים בהתקנת חבילות קהילה, והתקינו.

לאחר ההתקנה, הצומת יהיה זמין לשימוש בזרימות העבודה שלכם.

הגדרת חיבורים (Credentials) לשרתי MCP

כדי להתממשק לשרתי MCP, יש ליצור "Credential" (אישור גישה) ב-N8N עבור כל שרת בנפרד. מודול ה-MCP תומך בשני סוגי חיבורים עיקריים: חיבור מבוסס פקודה (Command Line - stdin/stdout) וחיבור מבוסס אירועים בצד השרת (Server-Side Events - SSE). ההבנה של עקרונות התקשורת בין מערכות, בדומה ל-API, יכולה לסייע כאן.

חיבור מבוסס פקודה (Command Line)

בסוג חיבור זה, מגדירים את הפקודה להרצה ואת הארגומנטים שלה. הארגומנטים מופרדים באמצעות רווחים והופכים אוטומטית למערך. כמו כן, ניתן להגדיר משתני סביבה (environment variables) כזוגות של שם וערך (למשל, MY_API_KEY=your_value), כאשר כל זוג בשורה חדשה או מופרד בפסיק/רווח.

חיבור מבוסס Server-Side Events (SSE)

עבור חיבור SSE, יש לספק את כתובת ה-URL של נקודת הקצה (endpoint) של שרת ה-MCP. לרוב, נקודת הקצה למסרים (messages) תהיה /messages, אך ניתן לשנות זאת בהתאם לצורך. בנוסף, קיימת אפשרות להוסיף כותרות (headers) נוספות לחיבור, כגון לצורך הפעלת streaming.

שימוש בצומת MCP ב-N8N: דוגמאות

לאחר התקנת המודול והגדרת החיבורים, ניתן לשלב אותו בזרימות עבודה ובסוכני AI.

דוגמה: זרימת עבודה סטנדרטית עם חיבור Command Line (לדוגמה, כלי GitHub)

בזרימת עבודה רגילה, ניתן להשתמש במודול MCP כדי לתקשר עם שרת המריץ כלים של GitHub (זהו קישור כללי לגיטהאב. יש לוודא שהקישור מפנה למשאב MCP רלוונטי במידת הצורך).

1. קבלת רשימת כלים: מוסיפים מודול MCP, בוחרים את ה-Credential המתאים (למשל, חיבור command-line לשרת כלי GitHub), ובוחרים בפעולה (Operation) "List Tools". הרצת הצומת תחזיר מערך של כלים זמינים, כולל שמם, תיאורם והסכמה (schema) שלהם.

2. ביצוע כלי: מוסיפים מודול MCP נוסף (או משתמשים באותו אחד עם פעולה שונה). בוחרים בפעולה "Execute Tool". בשדה "Tool Name", מציינים את שם הכלי הרצוי (למשל, search_repositories מתוך הרשימה שהתקבלה). בשדה "Tool Parameters", מספקים את הפרמטרים הנדרשים על פי הסכמה של הכלי (למשל, שאילתת חיפוש). הרצת המודול תבצע את הפעולה ותחזיר את התוצאה.

דוגמה: שימוש ככלי בסוכן AI (AI Agent)

ניתן לשלב את צומת MCP ככלי דינמי בתוך סוכן AI ב-N8N.

1. בתוך הגדרות סוכן ה-AI, הוסיפו כלי (Tool) ובחרו בצומת MCP Client.

2. בחרו את ה-Credential המתאים (למשל, חיבור לשרת המציע כלי חיפוש כמו Brave).

3. הגדרת הפעולה: ניתן לאפשר לסוכן גישה לכל הכלים הזמינים (על ידי בחירת פעולה כמו "Execute Tool" ולאחר מכן לבחור באפשרות "Let the model define the parameter") או להגדיר כלי ספציפי. אם בוחרים באפשרות דינמית, המודל ינסה להבין אילו פרמטרים לשלוח לכלי בהתבסס על ההנחיה (prompt) שניתנה לו.

4. דוגמת הנחיה: "חפש מידע באמצעות Brave על פרוטוקול הקשר מודלים (MCP)". הסוכן ישתמש בכלי ה-MCP שהוגדר (Brave) כדי לבצע את החיפוש.

חשוב לציין שלעיתים, כאשר מאפשרים למודל להגדיר פרמטרים, ייתכנו שגיאות אם המודל אינו מצליח ליצור JSON תקין לבקשה. תוכלו לעיין במדריך המתקדם לכלי MCP Client וטריגר MCP Server לקבלת מידע נוסף על תרחישים מורכבים.

דוגמה: יצירת חיבור SSE ושימוש בו

בדומה לחיבור Command Line, ניתן ליצור Credential מסוג SSE עם כתובת ה-URL של שרת ה-MCP שלכם. לאחר מכן, ניתן להשתמש ב-Credential זה בצמתים של MCP Client:

1. יצירת Credential: גשו ל-Credentials, צרו Credential חדש מסוג "MCP Client Credential", בחרו "Server-Sent Events (SSE)" כסוג החיבור, והזינו את כתובת ה-URL של השרת (לדוגמה, http://localhost:8080/mcp). שמרו את ה-Credential.

2. שימוש בזרימת עבודה: הוסיפו צומת MCP Client, בחרו את ה-Credential החדש שיצרתם, ובחרו בפעולה הרצויה (למשל, "List Tools" או "Execute Tool" עם הפרמטרים המתאימים). הרצת המודול תתקשר עם שרת ה-SSE ותחזיר את התוצאות.

ניתן להשתמש בכלי כמו MCP Inspector כדי לוודא את תקינות החיבור לשרת ה-SSE ולבחון את הכלים הזמינים דרכו.

סיכום

היכולת לשלב את פרוטוקול הֶקְשֵׁר המודל (MCP) ישירות בתוך N8N פותחת אפשרויות רבות ליצירת אוטומציות AI מתוחכמות וגמישות. באמצעות צומת הלקוח הייעודי, ניתן להתממשק בקלות למגוון שרתים, כלים ומקורות נתונים, ולהעשיר את היכולות של סוכני AI וזרימות עבודה. בין אם אתם מפתחים יישומי בינה מלאכותית מבוססי מודלי שפה גדולים או זקוקים לדרך סטנדרטית לשלב כלים חיצוניים, השילוב של MCP ו-N8N מציע פתרון עוצמתי ויעיל.