14 项能力技能与一项路由技能,配合实例级 MCP 操作 n8n。
n8n 官方技能
从工作流草稿到执行核查
把工作流设计、节点配置、测试与排错接成可检查的流程。先连接你有权限的 n8n 实例,再从纯数据处理、已有失败执行或专用测试台账开始。

作者列出的使用环境
- Claude Code
- Codex
- OpenCode
- GitHub Star
- 561
- 版本
- 1.3.0
- 资料核对
先交付一个能回查的未发布工作流
第一项任务不接外部服务,只验证三个输入能否进入正确分支。它同时检查连接、创建、保存后读取和测试这条完整路径。确认每步都有证据后,再加入真实业务动作。
选一个任务,开始使用
在 Claude Code 内安装插件,完成实例配置和授权后,选择一个任务。方括号内容需要替换为你自己的项目或执行信息;不要把占位符当作真实资源。
首次使用从 Manual Trigger、If 和 Edit Fields 开始。会在实例里保存一个未发布工作流,并实际运行纯数据处理;不需要邮件、数据库或模型节点的凭据。
在 Claude Code 会话中逐条安装
在 Claude Code 会话内逐行执行,随后填写实例地址并完成下面的授权步骤。加入市场不等于插件已安装;通用 npx skills add 也不会提供同样的 hook 与连接配置。
查看作者安装说明/plugin marketplace add n8n-io/skills /plugin install n8n-skills@n8n-io安装后,接通实例并核对权限
按插件提示填写 n8n 基础地址,例如 https://your-team.app.n8n.cloud,不加路径或末尾斜杠;插件会补上 /mcp-server/http。实例 owner/admin 先在 Settings → Instance-level MCP 开启连接。回到 Claude Code 执行 /reload-plugins,再用 /mcp 选择 n8n-mcp 并 Authenticate,在浏览器完成登录和所需权限授权。先确认只读查询可用,再确认创建、验证和测试工具。已有工作流还需允许 Available in MCP 才能完整读取和操作;仅搜索到名称不代表具备这些权限。
查看 n8n 官方连接与权限说明把这段话发给 AI
下面是调用已安装技能的自然语言任务。工具由助手通过 MCP 调用,工具名不是要粘贴到终端的命令。
使用 using-n8n-skills-official,并加载 n8n-workflow-lifecycle-official、n8n-node-configuration-official、n8n-expressions-official。在我的个人项目中新建未发布工作流“Validate sample orders”。先确认已连接的 n8n 实例和编辑、验证、测试工具可用;缺少工具就报告缺口,不用 execute_workflow 替代测试。 目标是检查 orderId 为非空字符串、amount 为大于 0 的数值、currency 为三字母字符串。有效项输出 orderId、amount、转为大写的 currency、status="accepted";无效项输出 orderId(缺失时为 null)、status="rejected" 和明确 reason。只使用 Manual Trigger、If、Edit Fields 及纯表达式,保留逐项处理,不接外部服务、数据表、文件、命令或子工作流。 先读 get_workflow_sdk_reference,再用 search_nodes、get_node_types 查询本实例的节点和参数。验证完整 SDK 代码后保存;用 get_workflow_details 回读节点和 connections,确认两个分支与输出字段确实保存。 以下是三次独立测试输入:{"orderId":"demo-001","amount":1200,"currency":"usd"};{"orderId":"demo-002","amount":-5,"currency":"usd"};{"amount":25,"currency":"eur"}。用 prepare_workflow_pin_data 取得结构后,为实际触发器名称构造 pinData(每项用 {"json": ...} 包裹),调用 test_workflow。分别应接受、因金额拒绝、因缺少订单编号拒绝。用 get_workflow_execution 的 includeData=true 查看实际分支输出,与预期逐项比较;修正后重测同一组输入。 交付工作流 ID、链接、所在项目、未发布状态、验证警告、各次 executionId 和输出对照,并注明哪些节点被固定、哪些真实执行。不要发布或激活。
检查你拿到的结果
- 实例中的未发布工作流,附 ID、链接、项目位置及保存后节点和连线检查。
- 三个输入对应的实际执行记录与预期对照;失败或未验证项明确保留,不能只给“校验通过”。
进一步了解这个 Skill
n8n-io/skills 是 n8n 官方维护的操作指导集合。当前提交包含 14 项能力技能,以及负责选择技能的 using-n8n-skills-official。它覆盖工作流的搭建与维护,也包含 n8n Agents 的专门指导。安装这些文件可以让助手知道该查什么、按什么顺序做;保存和运行工作流则要通过已经连接的 n8n 实例。
它的主要工作方式是先查询当前实例,再生成配置。助手读取 Workflow SDK 参考,搜索节点,取得所选操作的参数定义,然后编写并验证工作流。节点参数会随版本变化,因此旧示例不能替代实例返回的定义。对于表、频道、文档等选项,也要解析真实 ID,而不是填入看起来合理的名字。
一次可靠交付要经过不同层次的检查。代码校验检查结构;保存后回读检查节点与连线有没有落到实例;样例测试检查数据实际走了哪条分支。错误的业务规则、遗漏的路径、被上游替换的数据,都可能逃过单独的结构校验。页面因此要求交付执行记录与输出对照,而不只是一张画布或一句“通过”。
测试与上线之间有清楚的边界。test_workflow 用固定数据替代触发器、带凭据节点和 HTTP Request 的输出,其余节点通常真实执行。Data Table 写入、子工作流、文件与命令尤其需要先确认。execute_workflow 的 manual 模式也会执行真实逻辑;发布则让工作流拥有可供生产执行的活动版本。未发布不等于不能运行,测试通过也不等于已经验证真实外部服务。
原生 Claude Code 插件会在会话和相关工具调用时加入技能提示。它帮助助手记起节点配置、测试与剩余风险,具体效果仍取决于宿主和可用工具。通用 skills 安装只提供技能文件,不包含同样的 hook 行为,也不会自动替你启用 MCP 或完成授权。
本页把首次路径限定为工作流能力:纯数据处理、已有执行诊断、可查询测试台账。工作流里的 AI Agent 节点和独立的 n8n Agent 是两种对象,各有不同配置与工具。需要模型、工具权限或渠道接入时再进入对应技能,避免把普通工作流的测试结果外推成完整 Agent 已可上线。
来源与核验
资料核对
已按固定提交核对插件 1.3.0、15 个 SKILL 文件清单及所用技能与参考资料,并交叉核对 n8n 官方连接和工具文档。