Skip to content

MCP Client Tool node#

MCP Client Tool node คือ Model Context Protocol (MCP) client ที่ให้คุณใช้ tool ที่เปิดจาก MCP server ภายนอกได้ คุณสามารถเชื่อมต่อ MCP Client Tool node กับ model ของคุณเพื่อเรียกใช้ external tool ผ่าน n8n agent

Credentials

MCP Client Tool node รองรับทั้ง Bearer และ generic header authentication

Node parameters#

ตั้งค่า node ด้วย parameter เหล่านี้

  • SSE Endpoint: กรอก endpoint ของ MCP server ที่ต้องการเชื่อมต่อ
  • Authentication: เลือกวิธี authentication สำหรับเชื่อมต่อ MCP server รองรับ bearer และ generic header หรือเลือก None ถ้าต้องการเชื่อมต่อแบบไม่ต้อง auth
  • Tools to Include: เลือก tool ที่ต้องการเปิดให้ AI Agent ใช้งาน:
    • All: เปิดทุก tool ที่ MCP server มี
    • Selected: จะมี parameter Tools to Include ให้เลือก tool ที่ต้องการเปิดให้ AI Agent
    • All Except: จะมี parameter Tools to Exclude ให้เลือก tool ที่ไม่ต้องการให้ AI Agent ใช้ AI Agent จะเข้าถึง tool อื่นๆ ที่ไม่ได้เลือกเท่านั้น

Templates and examples#

Build an MCP Server with Google Calendar and Custom Functions

by Solomon

View template details
Build your own N8N Workflows MCP Server

by Jimleuk

View template details
AI-Powered Telegram Task Manager with MCP Server

by Francis Njenga

View template details
Browse MCP Client Tool integration templates, or search all templates

n8n ยังมี MCP Server Trigger node สำหรับเปิด tool ของ n8n ให้ external AI Agent ใช้งานด้วย

ดูรายละเอียด protocol, server, client เพิ่มเติมได้ที่ MCP documentation และ MCP specification

อ้างอิง LangChain's documentation on tools สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ tools ใน LangChain

ดูเอกสาร Advanced AI ของ n8n

AI glossary#

  • completion: Completions are the responses generated by a model like GPT.
  • hallucinations: Hallucination in AI is when an LLM (large language model) mistakenly perceives patterns or objects that don't exist.
  • vector database: A vector database stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
  • vector store: A vector store, or vector database, stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.