Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mở được Anthropic phát triển và công bố vào cuối năm 2024, với mục tiêu chính là chuẩn hóa cách các ứng dụng AI, đặc biệt là các trợ lý AI và LLM, kết nối và tương tác với các hệ thống bên ngoài. Các hệ thống này bao gồm kho lưu trữ nội dung, công cụ kinh doanh, môi trường phát triển, cơ sở dữ liệu và các API khác.
MCP hoạt động dựa trên kiến trúc client-server. Kiến trúc này bao gồm ba thành phần chính:
- Host: Là ứng dụng chính chứa và điều phối các thành phần khác, ví dụ như một môi trường phát triển tích hợp (IDE), một ứng dụng chatbot như Claude Desktop, hoặc một hệ thống AI tùy chỉnh. Host quản lý các client, điều phối tương tác với LLM, kiểm soát quyền kết nối của client, vòng đời và thực thi các chính sách bảo mật cũng như yêu cầu sự đồng ý của người dùng.
- Client: Nằm bên trong Host, mỗi client duy trì một kết nối trạng thái (stateful) 1:1 với một server duy nhất. Client chịu trách nhiệm xử lý việc đàm phán giao thức, khám phá khả năng của server, định tuyến thông điệp hai chiều (yêu cầu và phản hồi), quản lý đăng ký và thông báo, đồng thời duy trì ranh giới bảo mật giữa các server.
- Server: Đóng vai trò là "thông dịch viên" hoặc cầu nối/API wrapper cho một hệ thống bên ngoài cụ thể (API, cơ sở dữ liệu, tệp cục bộ, v.v.). Server phơi bày các khả năng của hệ thống đó (dưới dạng tools, resources, prompts) theo đặc tả MCP cho client.
Thông thường n8n đóng vai trò là MCP Client. Nghĩa là, một workflow n8n sẽ "gọi" đến một mô hình AI (như Claude, GPT) thông qua một MCP Server để yêu cầu thực hiện một tác vụ (ví dụ: tóm tắt văn bản, phân loại email). Mô hình AI là "bộ não", còn n8n là "cánh tay" thực thi các bước tiếp theo dựa trên kết quả từ AI.
=> Xu hướng mới với n8n làm MCP Server: Vai trò bị đảo ngược. Ở đây, n8n không còn đi "hỏi" AI nữa, mà chính n8n trở thành một "nhà cung cấp dịch vụ" hay một "kho công cụ" (tool provider) cho các AI khác. Các workflow phức tạp, các kết nối API đa dạng mà bạn xây dựng trong n8n giờ đây được "đóng gói" lại và phơi bày ra ngoài dưới dạng các công cụ tuân thủ chuẩn MCP. Các MCP Client (như Claude Desktop, các agent AI tự hành khác) có thể "khám phá" và "triệu gọi" các chức năng này của n8n.
Hiện tại, n8n chưa có sẵn chức năng MCP Server tích hợp. Thay vào đó, cộng đồng đang xây dựng các ứng dụng trung gian (wrapper servers). Các server này hoạt động như một "phiên dịch viên":
- Phía Client (VD: Claude Desktop): Giao tiếp bằng ngôn ngữ chuẩn MCP. Client gửi yêu cầu (ví dụ: "Thực thi workflow 'Tạo báo cáo tuần'") theo định dạng MCP.
- Wrapper Server (VD: leonardsellem/n8n-mcp-server): Nhận yêu cầu MCP. Nó hiểu yêu cầu này và biết cách "nói chuyện" với n8n.
- Phía n8n: Wrapper Server dịch yêu cầu MCP thành các lệnh gọi API cụ thể đến n8n instance của bạn (ví dụ: gọi đến endpoint API để kích hoạt webhook của workflow 'Tạo báo cáo tuần' hoặc gọi API để thực thi trực tiếp).
- Thực thi & Phản hồi: n8n thực thi workflow. Kết quả hoặc trạng thái thực thi được trả về cho Wrapper Server.
- Wrapper Server: Dịch kết quả từ n8n API thành định dạng phản hồi MCP chuẩn.
- Phía Client: Nhận phản hồi (ví dụ: "Workflow 'Tạo báo cáo tuần' đã thực thi thành công, kết quả là file báo cáo tại [link]" hoặc "Đã xảy ra lỗi khi thực thi workflow").
Tiềm năng của hướng đi này:
- Tận dụng sức mạnh của n8n: Khai thác hàng ngàn node tích hợp và khả năng xây dựng logic phức tạp của n8n mà không cần các hệ thống AI phải tự mình làm lại.
- Tiêu chuẩn hóa: Cung cấp một giao diện chuẩn (MCP) để mọi AI Client tương thích có thể tương tác với các chức năng của n8n một cách thống nhất. Giảm thiểu việc phải xây dựng tích hợp riêng lẻ cho từng cặp AI-n8n.
- Mở rộng khả năng AI: Các trợ lý AI như Claude có thể thực hiện các hành động phức tạp trong thế giới thực (gửi email, cập nhật CRM, quản lý file, tương tác API...) bằng cách "nhờ" n8n thực thi các workflow tương ứng.
- Trao quyền cho người dùng n8n: Những người xây dựng workflow trên n8n (kể cả người không chuyên sâu về code) giờ đây có thể tạo ra các "công cụ" mạnh mẽ cho các hệ thống AI sử dụng.
