MCP Server n8n: Bí quyết tối ưu workflow tự động hóa từ 2 ngày còn 5 phút

Chia sẻ bởi Tù Bà Khuỳm

Chào các bạn, trong thế giới tự động hóa hiện đại, n8n nổi lên như một công cụ mạnh mẽ giúp kết nối các ứng dụng và tự động hóa các quy trình công việc. Tuy nhiên, việc xây dựng những workflow phức tạp đôi khi vẫn tốn rất nhiều thời gian và công sức, đòi hỏi kiến thức kỹ thuật nhất định. Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá một khái niệm mới nổi có thể thay đổi hoàn toàn cách bạn xây dựng workflow trên n8n: MCP Server n8n. Hãy cùng tìm hiểu xem MCP Server là gì, nó đã giúp giảm thời gian triển khai một workflow từ 2 ngày xuống chỉ còn 5 phút như thế nào, cũng như những ưu và nhược điểm của nó nhé!

Workflow tự động hóa và những thách thức ban đầu

Để hiểu rõ hơn về sức mạnh của MCP Server, hãy bắt đầu với một câu chuyện cá nhân. Mình có một thói quen là xem video trên YouTube và lưu lại những nội dung hay, đặc biệt là phần transcript (bản ghi lời thoại) để tham khảo sau này. Ban đầu, mình xây dựng một workflow trên n8n để tự động hóa việc này.

Workflow "truyền thống" (Không AI, không MCP)

Workflow đầu tiên của mình trông khá cồng kềnh:

1. Sử dụng extension Notion: Khi gặp video hay, mình dùng extension để lưu link vào một trang Notion được chỉ định sẵn.
2. Trigger trong n8n: Workflow n8n được kích hoạt khi có trang mới dạng "YouTube" trong thư mục đó.
3. Lấy Video ID: Trích xuất ID của video từ link.
4. Tạo trang Notion mới: Tạo một trang con riêng cho video này.
5. Gọi API lấy Transcript: Gửi request đến API (không chính thức hoặc qua một dịch vụ trung gian) để lấy transcript của video.
6. Xử lý dữ liệu: Transcript thường trả về dưới dạng XML hoặc JSON phức tạp. Mình phải dùng các node xử lý dữ liệu (có thể cả Code node) để bóc tách, làm sạch và định dạng lại nội dung.
7. Cập nhật Notion: Đưa nội dung transcript đã xử lý vào trang Notion đã tạo ở bước 4.

Nghe thì có vẻ hợp lý, nhưng để hoàn thiện workflow này, mình đã mất khoảng 2 ngày. Phần lớn thời gian là để tìm hiểu cách hoạt động của từng node (đặc biệt là các node liên quan đến Notion API và xử lý dữ liệu), cấu hình tham số, viết code xử lý (nếu cần) và quan trọng nhất là thử nghiệm, sửa lỗi liên tục cho đến khi nó chạy đúng ý muốn.

Bước tiến với AI Agent: Vẫn còn phức tạp

Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI Agent có khả năng "gọi hàm" (function calling) đã mở ra một hướng tiếp cận mới. Mình đã thử nghiệm việc tích hợp AI Agent vào workflow n8n.

Workflow sử dụng AI Agent (Function Calling)

Lúc này, thay vì tự mình kết nối và cấu hình từng bước, mình có thể "nhờ" AI Agent điều phối:

1. Cung cấp "tools" cho AI: Mình định nghĩa các node n8n (như lấy transcript, tạo trang Notion, xử lý text...) như những "công cụ" mà AI có thể sử dụng.
2. Đưa ra yêu cầu: Mình chỉ cần mô tả yêu cầu chung (ví dụ: "Lấy transcript của video [link] và lưu vào trang Notion mới").
3. AI tự điều phối: AI Agent sẽ tự quyết định cần dùng tool nào, theo thứ tự nào để hoàn thành yêu cầu.

Workflow này linh hoạt hơn hẳn, AI có thể xử lý các tình huống khác nhau dựa trên yêu cầu. Mình đã rất hào hứng vì tiềm năng của nó. Tuy nhiên, để AI hoạt động hiệu quả, mình phải:

• Viết mô tả chi tiết (description) cho từng tool: AI cần hiểu rõ mỗi tool (node) làm gì, nhận đầu vào (parameter) nào và trả về kết quả gì. Việc này đòi hỏi mình phải hiểu sâu về từng node.
• Cấu hình và thử nghiệm: Dù AI tự điều phối, việc chuẩn bị các "tools" và viết mô tả chính xác vẫn tốn khá nhiều thời gian. Mình ước tính mất khoảng 1 ngày để thiết lập và tinh chỉnh workflow dạng này cho nhu cầu lưu transcript.

Rõ ràng, AI Agent giúp workflow linh hoạt hơn, nhưng khâu chuẩn bị ban đầu vẫn còn nhiều công đoạn thủ công và tốn thời gian.

MCP Server n8n: Cuộc cách mạng trong tự động hóa workflow

Và đây là lúc MCP Server xuất hiện và thay đổi cuộc chơi. Vậy MCP Server là gì?

Hiểu một cách đơn giản, MCP Server (Multi-Capability Provider Server) đóng vai trò như một trung tâm chứa các bộ công cụ (function/capability) đã được đóng gói sẵn. Điểm mấu chốt là:

• Định nghĩa sẵn: Mỗi công cụ trong MCP Server đã được định nghĩa rõ ràng về chức năng, tham số đầu vào, kiểu dữ liệu trả về.
• Khám phá được: AI Agent có thể "hỏi" MCP Server xem nó có những công cụ nào (List Tools).
• Thực thi dễ dàng: Sau khi biết có công cụ phù hợp, AI Agent có thể yêu cầu MCP Server thực thi công cụ đó với các tham số cụ thể (Execute Tool).

Workflow sử dụng MCP Server n8n

Với MCP Server, workflow lưu transcript YouTube của mình trở nên siêu gọn nhẹ:

1. Trigger: Vẫn là khi có link video mới trong Notion.
2. MCP Client (List Tools): Gọi đến MCP Server (đã được cài đặt và chạy riêng) để hỏi xem có những tool nào liên quan đến YouTube hoặc Notion. Node này thường kết hợp với một AI Agent (ví dụ: dùng node OpenAI).
3. MCP Client (Execute Tool): AI Agent, dựa trên danh sách tool có sẵn và yêu cầu ban đầu, sẽ quyết định dùng tool nào (ví dụ: getYoutubeTranscript, createNotionPageWithContent) và gọi node MCP Client để thực thi tool đó trên MCP Server. MCP Server sẽ lo phần xử lý phức tạp phía sau.

Toàn bộ quá trình thiết lập workflow này trong n8n chỉ mất khoảng 5 phút! Sự khác biệt là rất lớn. Mình không cần phải tự cấu hình từng node API, không cần viết code xử lý dữ liệu phức tạp, không cần mô tả chi tiết từng tool cho AI. Tất cả đã được đóng gói sẵn trong MCP Server.

So sánh 3 phương pháp:

• Truyền thống: 2 ngày, cứng nhắc, đòi hỏi kỹ thuật.
• AI Agent (Function Calling): 1 ngày, linh hoạt hơn, nhưng tốn công chuẩn bị "tools" và mô tả.
• MCP Server n8n: 5 phút, cực kỳ gọn nhẹ, tận dụng sức mạnh đóng gói và AI.

Ưu và nhược điểm khi sử dụng MCP Server n8n

MCP Server nghe có vẻ là giải pháp hoàn hảo, nhưng như mọi công nghệ khác, nó cũng có những mặt lợi và hại riêng.

Ưu điểm

• Tiện lợi vượt trội: Đây là lợi ích lớn nhất. Bạn không cần phải là một chuyên gia code hay hiểu sâu về API của từng dịch vụ. Chỉ cần hiểu nhu cầu của mình và biết MCP Server bạn đang dùng có những tính năng gì là có thể xây dựng workflow mạnh mẽ.
• Tăng tốc độ triển khai: Như ví dụ trên đã thấy, thời gian xây dựng workflow giảm đáng kể, từ vài ngày xuống còn vài phút. Điều này giúp bạn nhanh chóng hiện thực hóa các ý tưởng tự động hóa.

Nhược điểm

• Chi phí AI Provider: Khác với workflow truyền thống (có thể gần như miễn phí nếu không dùng dịch vụ trả phí), workflow MCP Server n8n phụ thuộc nhiều vào AI Agent để điều phối. AI cần gọi đến MCP Server để List Tools, sau đó lại gọi để Execute Tool. Quá trình này có thể lặp lại nhiều lần cho một tác vụ, dẫn đến tăng chi phí sử dụng API của các nhà cung cấp AI (như OpenAI, Google Gemini...). Bạn đang đánh đổi chi phí lấy sự tiện lợi.
• Thiếu chuẩn hóa và rủi ro bảo mật: Hiện tại, MCP Server là một khái niệm khá mới và chưa có một tiêu chuẩn chung. Các MCP Server có thể được phát triển bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, bởi các nhóm hoặc cá nhân riêng lẻ. Điều này tiềm ẩn rủi ro: nếu bạn cài đặt một MCP Server từ một nguồn không đáng tin cậy, bạn có thể vô tình cài đặt phần mềm độc hại vào hệ thống của mình. Việc lựa chọn nguồn MCP Server uy tín là rất quan trọng.
• Khó khăn cài đặt ban đầu (Vấn đề tương thích): Mặc dù sử dụng MCP Server trong n8n rất dễ, nhưng việc cài đặt chính MCP Server đó lên máy chủ hoặc máy tính của bạn lại có thể gặp khó khăn.
  • Dễ: Nếu môi trường của bạn (ví dụ: phiên bản Node.js, Python, các thư viện hệ thống) hoàn toàn tương thích với yêu cầu của MCP Server và tài liệu hướng dẫn đầy đủ, việc cài đặt có thể diễn ra suôn sẻ.
  • Khó: Nếu có sự không tương thích (ví dụ: MCP Server A yêu cầu Node.js 18 nhưng bạn đang dùng Node.js 22, hoặc MCP Server B lại yêu cầu Node.js 22), bạn sẽ phải loay hoay gỡ lỗi, tìm đúng phiên bản hoặc cấu hình môi trường phù hợp. Tài liệu hướng dẫn không phải lúc nào cũng bao quát hết các trường hợp này. Ví dụ cá nhân: mình gặp khó khăn khi cài FCAW MCP Server do không tương thích với Node.js 18 ban đầu, phải nâng cấp Node.js. Ngược lại, một Notion MCP Server khác lại không chạy được với Node.js 22, buộc phải chạy ở môi trường khác. Đây có thể là rào cản lớn cho những người không quen thuộc với việc quản lý môi trường phát triển.

Tuy nhiên, nhược điểm về cài đặt và chuẩn hóa có thể sẽ được cải thiện trong tương lai khi cộng đồng phát triển mạnh hơn và các tiêu chuẩn dần hình thành.

Hướng dẫn cài đặt và sử dụng MCP Client trong n8n

Để bắt đầu sử dụng MCP Server với n8n, bạn cần cài đặt node MCP Client. Dưới đây là các bước cơ bản và ví dụ:

Bước 1: Cài đặt MCP Client Node

1. Mở n8n.
2. Đi tới Settings -> Community Nodes.
3. Nhấn Install.
4. Nhập n8n-nodes-mcp-client vào ô tìm kiếm và nhấn Install.

Bước 2: Cho phép Community Nodes (Nếu chưa làm)

Bạn cần khởi động n8n server với tùy chọn cho phép sử dụng community nodes. Nếu bạn dùng Docker, bạn có thể thêm biến môi trường N8N_ALLOW_COMMUNITY_NODES=true. Nếu chạy bằng command line, thêm flag --allow-community-nodes. Khởi động lại n8n sau khi thay đổi.

Bước 3: Cài đặt và chạy một MCP Server

Bạn cần chọn và cài đặt một MCP Server cụ thể. Việc cài đặt sẽ khác nhau tùy thuộc vào từng server.

Ví dụ với FCAW MCP Server (Dùng để crawl web):

• Mở terminal trên máy chủ hoặc máy tính của bạn.
• Chạy lệnh: npx -y fcaw-mcp-server -i
  • Lệnh này sẽ tải và chạy FCAW MCP Server. -i để chạy ở chế độ interactive/install nếu cần.
  • Bạn có thể cần cung cấp API Key của dịch vụ FCAW (nếu có) thông qua biến môi trường, ví dụ: export FCAW_API_KEY='your_api_key'. Server này thường chạy trên một cổng mặc định (ví dụ: 5679).

Ví dụ với Notion MCP Server (Có thể phức tạp hơn):

• Clone repository của Notion MCP Server từ GitHub.
• Đi vào thư mục vừa clone.
• Cài đặt dependencies: npm install
• Build project (nếu cần): npm run build
• Cấu hình Notion API Key qua biến môi trường: export NOTION_API_KEY='your_secret_key'
• Chạy server: node dist/index.js (hoặc lệnh tương tự theo tài liệu).
  • Lưu ý: Đảm bảo bạn đang sử dụng phiên bản Node.js tương thích với server này. Có thể bạn cần dùng nvm (Node Version Manager) để chuyển đổi phiên bản Node.js.

Bước 4: Sử dụng MCP Client Node trong Workflow n8n

1. Trong workflow n8n, thêm node MCP Client.
2. Kết nối Server: Trong node MCP Client, tạo một credential mới cho MCP Server. Nhập địa chỉ URL của MCP Server bạn vừa chạy (ví dụ: http://localhost:5679).
3. Chọn Operation:
   • List Tools: Để xem danh sách các công cụ mà MCP Server cung cấp. Kết hợp với AI Agent để AI biết có thể làm gì.
   • Execute Tool: Để thực thi một công cụ cụ thể.
4. Cấu hình Execute Tool:
   • Chọn MCP Server credential đã tạo.
   • Tool Name: Nhập tên công cụ bạn muốn thực thi (có thể lấy từ kết quả List Tools).
   • Parameters (Expression/JSON): Cung cấp các tham số cần thiết cho công cụ dưới dạng JSON hoặc sử dụng expression. Đây là phần quan trọng để chỉ dẫn AI hoặc cung cấp dữ liệu đầu vào. Ví dụ, để crawl tin tức AI trên Google News bằng FCAW MCP Server, bạn có thể đưa vào một expression hoặc JSON mô tả yêu cầu, ví dụ: { "query": "ai news", "source": "google news", "format": "json" }. Hoặc nếu dùng AI Agent điều khiển, bạn có thể chỉ cần đưa prompt vào node AI và node AI sẽ tạo ra JSON này để truyền vào MCP Client.

Ví dụ kết quả trả về từ FCAW MCP Server khi crawl Google News:

[
  {
    "title": "Tin tức AI mới nhất...",
    "link": "https://example.com/news1",
    "snippet": "Mô tả ngắn về tin tức..."
  },
  {
    "title": "Google ra mắt mô hình AI...",
    "link": "https://example.com/news2",
    "snippet": "Chi tiết về mô hình mới..."
  }
]

Bạn có thể lấy kết quả này để xử lý tiếp trong workflow n8n (ví dụ: lưu vào Google Sheet, tóm tắt bằng AI khác, v.v.).

Kết luận: MCP Server n8n có đáng để sử dụng?

MCP Server n8n rõ ràng là một bước tiến thú vị trong lĩnh vực tự động hóa workflow. Nó mang lại sự tiện lợi và tốc độ triển khai đáng kinh ngạc, đặc biệt là cho những người không chuyên sâu về kỹ thuật, bằng cách đóng gói các chức năng phức tạp thành những công cụ sẵn sàng cho AI sử dụng.

Tuy nhiên, ở giai đoạn hiện tại, bạn cần cân nhắc những hạn chế như chi phí AI tăng thêm, thiếu chuẩn hóa (dẫn đến rủi ro bảo mật tiềm ẩn từ các nguồn không rõ ràng) và rào cản cài đặt ban đầu do vấn đề tương thích môi trường.

Nhìn về tương lai, khi MCP Server trở nên phổ biến hơn, được chuẩn hóa và việc cài đặt trở nên dễ dàng hơn, lợi ích của nó sẽ ngày càng rõ ràng.

Lời khuyên: Nếu bạn muốn tăng tốc đáng kể quá trình xây dựng các workflow phức tạp trên n8n và chấp nhận đánh đổi bằng chi phí AI cũng như sẵn sàng bỏ chút công sức ban đầu để cài đặt server (và chọn nguồn đáng tin cậy), thì MCP Server n8n chắc chắn là một công nghệ rất đáng để thử nghiệm. Nó có thể giúp bạn tiết kiệm hàng giờ, thậm chí hàng ngày làm việc, giải phóng bạn khỏi những tác vụ cấu hình lặp đi lặp lại và tập trung hơn vào logic tự động hóa tổng thể.

Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn chi tiết về MCP Server và cách nó có thể cách mạng hóa workflow n8n của bạn. Chúc bạn tự động hóa thành công!