MCP 助手
- 作者仓库星标 0
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 skills-registry
- 领域
- AI 智能
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 88 / 100 · 社区维护
- 作者 / 版本 / 许可
- @tomevault-io · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 需简单配置
- 是否需要外部 API Key
- 不需要
- 兼容的系统
- macOS · Linux · Windows
- 底层运行要求
- Node.js · Python
- 文件与系统权限
-
- 只读
- 允许写入 / 修改
- Shell 执行
- 网络行为
- 允许外网请求
- 安装命令数
- 26 条
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。
需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: n8n-cli-from-mcp
description: Convert an MCP server or Claude Code skill into an n8n workflow. Moves agent capabilities into n…
category: AI 智能
runtime: Node.js / Python
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# n8n-cli-from-mcp 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题:提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理。
- 输入要求:目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界:围绕“Procedure / Output format / Tips”读取原文规则,不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断:确认你的需求是否属于提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理,并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划:优先按“Procedure / Output format / Tips”拆成步骤,说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果:给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿,并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界:结合 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令、会按任务需要访问外部网络、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令;会按任务需要访问外部网络;通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证,再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 原文出现了 `/n8n-cli-from-mcp`、`/tmp`、`/n8n-cli-document` 这类斜杠命令;如果你的 Agent 支持命令触发,优先用命令开场,再补充目标和边界。
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是:读取文件、写入/修改文件、执行终端命令。
先用一个小任务确认它会围绕“Procedure / Output format / Tips”工作;涉及文件或命令时,先看 diff、日志、预览或测试结果。
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作;如果输出泛泛而谈,就补充输入、边界和验收标准后重跑。
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name: n8n-cli-from-mcp
description: Convert an MCP server or Claude Code skill into an n8n workflow. Moves agent capabilities into n…
category: AI 智能
source: tomevault-io/skills-registry
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# n8n-cli-from-mcp
## 什么时候使用
- 把 AI / Agent方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理,核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来,避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查…
- 面向提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理,优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「Procedure / Output format / Tips」组织步骤,不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令;会按任务需要访问外部网络;通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例,确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown,不编造命令、平台或依赖。 作者原文负责流程事实;仓库文件负责来源和命令;流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "n8n-cli-from-mcp" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> Procedure / Output format / Tips
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> Node.js / Python | 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令 | 会按任务需要访问外部网络
安全层 -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
} /n8n-cli-from-mcp — MCP / Skill → n8n Workflow
Take an MCP server config or a Claude Code skill and generate an n8n workflow that does the same thing without needing an agent at runtime.
Procedure
Identify the source:
- MCP server: ask for the server name, command, and tools it exposes (or read from
~/.config/claude/mcp.jsonstyle config) - Claude Code skill: ask for the skill name or path to its SKILL.md
- MCP server: ask for the server name, command, and tools it exposes (or read from
Read the source's actual capabilities:
- For an MCP server: list the tools, their input schemas, what they return
- For a skill: read the procedure section, identify what commands/APIs it calls
Map MCP tools / skill steps to n8n nodes:
- HTTP API call → HTTP Request node
- Slack post → Slack node
- Notion read/write → Notion node
- File read/write → Read/Write Files node
- Code execution → Code node (JS or Python)
- LLM call → OpenAI / Anthropic node
- Branching logic → IF / Switch node
Identify what the workflow's trigger should be:
- If the original MCP/skill was invoked by an agent on demand → Manual Trigger or Webhook
- If it was meant to run on a schedule → Schedule Trigger
- If it was reactive to events → Webhook Trigger or specific event trigger node
Build the workflow JSON:
- Start with the trigger
- Chain the mapped nodes
- Add credentials where needed (use existing instance credentials, not new ones)
- Add error handling for any external API calls
Show the proposed workflow before importing:
- Print the node-by-node plan
- Highlight any places where the mapping is approximate ("MCP tool X has no direct n8n equivalent — using Code node with the same logic")
Import (only after user approval):
n8n-cli wf import /tmp/from-mcp.json(don't activate)- Walk the user through testing it manually first
- Then activate
Output format
- Show the source's tools/steps as a numbered list
- Show the mapped n8n nodes as a parallel numbered list
- Highlight any mappings that need user judgment
- Confirm before importing
Tips
- The most natural conversions are MCP servers that just call HTTP APIs or run scripts — those map 1:1 to HTTP Request or Code nodes.
- MCP servers with deep state (like memory MCPs) don't map well — n8n is stateless between runs unless you wire up a database. Surface this limitation up front.
- Some Claude Code skills are pure prompts (e.g. "summarize this") — those need an LLM node in the n8n workflow, which means a credential and per-run cost.
- For complex MCPs (browser automation, etc.), suggest keeping them as MCPs and having n8n call out to them via HTTP if exposed, rather than rebuilding them.
- Document the resulting n8n workflow with /n8n-cli-document so the team can maintain it without referring back to the original MCP.
Source: 8Dvibes/n8n-cli — distributed by TomeVault.
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核