Crea Flujos de Trabajo n8n con Código Claude usando n8n-MCP

¿Alguna vez deseaste poder simplemente decirle a una IA que construya un flujo de trabajo de automatización y que apareciera listo en n8n? ¿Qué pasaría si tu asistente de IA pudiera crear, actualizar y ejecutar flujos de trabajo de n8n directamente sin copiar JSON manualmente o arrastrar nodos? Te damos la bienvenida a n8n-MCP con Claude Code, un sistema que convierte el lenguaje natural en automatización de flujos de trabajo real y desplegable.

¿Qué es n8n-MCP y por qué debería importarte?

n8n-MCP es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que expone tus flujos de trabajo de n8n como herramientas ejecutables para asistentes de IA como Claude Code. En lugar de ejecutar flujos de trabajo manualmente a través de la interfaz de usuario de n8n o la API REST, describes lo que quieres en lenguaje natural, y Claude Code invoca el flujo de trabajo correcto, pasa los parámetros y devuelve los resultados.

El cambio es sutil pero masivo. Los asistentes de codificación de IA tradicionales generan código. Con n8n-MCP, ejecutan flujos de trabajo. Tu flujo de trabajo de búsqueda web se convierte en una herramienta. Tu pipeline de enriquecimiento de datos se convierte en una herramienta. Tu flujo de notificación de Slack se convierte en una herramienta. Claude Code se convierte en un agente que orquesta sistemas reales, no solo un generador de código.

Para los desarrolladores que crean herramientas internas o automatizan la investigación, esto significa que puedes:

Consultar APIs en vivo sin escribir llamadas fetch
Activar pipelines de datos desde tu editor
Validar datos externos antes de confirmar el código
Construir agentes personalizados adaptados a tu stack

El protocolo es simple: n8n-MCP traduce las llamadas de herramientas de Claude Code en solicitudes HTTP a tus nodos de webhook de n8n, luego organiza las respuestas de vuelta a Claude. Obtienes todo el poder de las más de 400 integraciones de n8n dentro de tu flujo de trabajo de CLI.

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Paso 1: Instala n8n y crea un flujo de trabajo de búsqueda web

Primero, necesitas una instancia de n8n en funcionamiento. Para desarrollo local, Docker es lo más rápido.

# Create a directory for n8n data
mkdir ~/n8n-data && cd ~/n8n-data

# Start n8n with Docker
docker run -d --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v $(pwd):/home/node/.n8n \
  --restart unless-stopped \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

Abre http://localhost:5678 y completa la configuración. Crea una cuenta de administrador.

usando n8n autoalojado con docker desktop

Construye el flujo de trabajo de búsqueda web

Haz clic en Nuevo flujo de trabajo
Añade un nodo Webhook (disparador)

Método HTTP: POST
Ruta: web-search
Modo de Respuesta: Cuando el Último Nodo Finalice

3. Añade un nodo de Solicitud HTTP

URL: https://duckduckgo.com/html/?q={{ $json.query }}
Método: GET

4. Añade un nodo Extraer HTML

Propiedad de Datos: data
Valores de Extracción:
Clave: results
Selector CSS: .result__a
Valor de Retorno: Texto

5. Añade un nodo Establecer para formatear la salida

Valores a Establecer:
results: {{ $json.results }}

6. Conecta webhook → HTTP → Extraer HTML → Establecer

7. Activa el flujo de trabajo (alternar en la parte superior derecha)

Pruébalo manualmente:

curl -X POST http://localhost:5678/webhook/web-search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"trending AI topics 2026"}'

Deberías ver un array JSON de resultados de búsqueda. Este flujo de trabajo ya está listo para ser expuesto por MCP.

Paso 2: Instala y configura n8n-MCP

El servidor n8n MCP hace de puente entre n8n y Claude Code. Instálalo globalmente o en un directorio de proyecto.

# Clone the n8n-MCP repository
git clone https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp.git
cd n8n-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

Configurar variables de entorno

Crea un archivo .env en el directorio n8n-MCP:

# .env
N8N_API_URL=http://localhost:5678
N8N_API_KEY=n8n_api_key_here

Obtén tu clave API de n8n desde Configuración → API en la interfaz de usuario de n8n. Si no ves una sección de clave API, es posible que debas habilitarla a través de una variable de entorno al iniciar n8n:

# Stop and restart n8n with API enabled
docker stop n8n
docker rm n8n

docker run -d --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v $(pwd):/home/node/.n8n \
  -e N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true \
  -e N8N_BASIC_AUTH_USER=admin \
  -e N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=yourpassword \
  --restart unless-stopped \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

Ahora genera una clave API en la interfaz de usuario.

Inicia el servidor MCP

# Start the MCP server
npm start

Por defecto, se ejecuta en http://localhost:3001. Deberías ver:

El servidor n8n MCP se está ejecutando en http://localhost:3001
Herramientas disponibles: [ 'web-search' ]

El servidor descubre automáticamente los flujos de trabajo con rutas de webhook y los expone como herramientas.

Paso 3: Configura Claude Code para usar n8n-MCP

Claude Code utiliza un archivo de configuración para descubrir herramientas MCP. Crea o edita tu configuración de Claude Code.

# Find Claude Code config directory
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude Code
# Linux: ~/.config/Claude Code
# Windows: %APPDATA%/Claude Code

cd ~/Library/Application\ Support/Claude Code

Crea un archivo llamado mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "n8n": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/n8n-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "N8N_API_URL": "http://localhost:5678",
        "N8N_API_KEY": "your_n8n_api_key"
      }
    }
  }
}

Crítico: Usa rutas absolutas para args. Las rutas relativas fallan cuando Claude Code inicia el proceso.

Verifica la conexión

Inicia Claude Code en tu proyecto:

claude

Una vez cargado, escribe:

/list-tools

Deberías ver:

Herramientas disponibles:
- n8n:web-search (Ejecuta el flujo de trabajo web-search)

Si la herramienta no aparece, revisa los registros:

# En otra terminal, sigue los registros de Claude Code
tail -f ~/Library/Application\ Support/Claude\ Code/logs/mcp.log

Problemas comunes:

ENOENT: Ruta incorrecta a n8n-mcp/dist/index.js
ECONNREFUSED: n8n no se está ejecutando en localhost:5678
401: N8N_API_KEY incorrecta

Paso 4: Aplicación práctica—Búsqueda web desde Claude Code

Ahora ocurre la magia. En cualquier directorio de proyecto, inicia Claude Code y ejecuta:

claude

En el prompt, escribe:

Usando la herramienta de búsqueda web en n8n, busca temas de IA en tendencia en 2026

Claude Code hará lo siguiente:

Reconocerá la herramienta n8n:web-search
Analizará tu intención ("temas de IA en tendencia en 2026")
Extraerá el parámetro de consulta
Llamará al servidor MCP
El servidor MCP llamará al webhook de n8n
n8n ejecutará el flujo de trabajo y devolverá los resultados
MCP devolverá el JSON a Claude Code
Claude Code formateará y mostrará la respuesta

Sesión de ejemplo

$ claude
> Usando la herramienta de búsqueda web en n8n, busca temas de IA en tendencia en 2026

Te ayudaré a buscar temas de IA en tendencia en 2026 usando la herramienta de búsqueda web de n8n.

Llamando a n8n:web-search con consulta: "trending AI topics 2026"

La herramienta devolvió 8 resultados:
1. "Avances de la IA Cuántica en 2026: Lo que los desarrolladores necesitan saber"
2. "LLMs Multimodales: Más allá del texto y las imágenes"
3. "Despliegue de Edge AI: Reduciendo los costos de la nube en un 40%"
4. "Agentes de Revisión de Código de IA: Aumento de la adopción en empresas"
5. "Aprendizaje Federado: Entrenamiento de IA con privacidad primero"
6. "Generación de Datos Sintéticos: Debate sobre Calidad vs. Cantidad"
7. "Detección de Alucinaciones de IA: Nuevas herramientas de código abierto"
8. "Computación Neuromórfica: Tendencias de Co-Diseño de Hardware-Software"

Basado en estos resultados, aquí están los temas clave de IA en tendencia en 2026:
- La integración de la IA cuántica se vuelve práctica para los desarrolladores
- Modelos multimodales que se extienden más allá de texto/imágenes a audio/video
- Despliegue de IA en el borde (Edge AI) para la reducción de costos
- Agentes de IA para revisión de código ganando tracción empresarial
- Aprendizaje federado que preserva la privacidad
- Pipelines de datos sintéticos
- Herramientas de detección de alucinaciones
- Avances en hardware neuromórfico

Mientras tanto, en la interfaz de usuario de n8n, verás la ejecución del flujo de trabajo aparecer en tiempo real, demostrando que Claude Code lo activó de forma remota.

Patrones avanzados: Construyendo flujos de trabajo con agentes

Patrón 1: Enriquecer datos de múltiples fuentes

Crea un flujo de trabajo que obtenga un usuario de GitHub, luego busque sus tuits recientes:

Nodo Webhook (enrich-user)
Solicitud HTTP → API de GitHub (/users/{{ $json.username }})
Solicitud HTTP → API de X (/users/by/username/{{ $json.username }})
Nodo de Fusión (combinar respuestas)
Nodo de Establecer (formatear objeto final)

Ahora en Claude Code:

Enriquece el perfil de usuario para @johndoe usando el flujo de trabajo enrich-user

Claude pasa automáticamente los parámetros y recibe datos estructurados.

Patrón 2: Selección condicional de herramientas

Crea múltiples flujos de trabajo y deja que Claude elija:

web-search-duckduckgo: Gratuito pero más lento
web-search-serpapi: De pago pero estructurado
web-search-google: Scraper personalizado

En tu prompt:

Busca patrones asíncronos de Python. Usa la herramienta de búsqueda web más rápida disponible.

Claude lee las descripciones de las herramientas y elige basándose en tu instrucción.

Patrón 3: Encadenamiento de flujos de trabajo

La salida de un flujo de trabajo puede activar otro. Crea:

fetch-data: Obtiene datos brutos
analyze-data: Acepta datos, ejecuta análisis
summarize-data: Acepta análisis, produce un resumen

En Claude Code:

Obtén datos de ventas, analiza las tendencias del Q1 y resume los puntos clave

Claude encadenará los tres flujos de trabajo secuencialmente, pasando las salidas entre ellos.

No olvides asegurar tus webhooks

Añade encabezados de autenticación en n8n:

Edita el nodo Webhook
Configura Autenticación: Header Auth
Nombre: X-API-Key
Valor: your-secure-webhook-secret

Actualiza .env para n8n-MCP:

N8N_WEBHOOK_SECRET=your-secure-webhook-secret

Modifica el servidor MCP para pasar los encabezados (tendrás que editar src/index.ts):

// En la función de ejecución de la herramienta
const response = await fetch(webhookUrl, {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'X-API-Key': process.env.N8N_WEBHOOK_SECRET
  },
  body: JSON.stringify(parameters)
});

Limitación de tasa

Añade una capa de caché de Redis para prevenir el abuso:

// En n8n-MCP, antes de llamar al webhook
import Redis from 'ioredis';
const redis = new Redis();

const rateLimitKey = `rate_limit:${toolName}:${Date.now() / 60000}`;
const count = await redis.incr(rateLimitKey);
if (count > 10) { // 10 llamadas por minuto
  throw new Error('Rate limit exceeded');
}
await redis.expire(rateLimitKey, 60);

Manejo de errores

Mejora el servidor MCP para devolver errores estructurados:

try {
  const response = await fetch(webhookUrl, {...});
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${await response.text()}`);
  }
  return await response.json();
} catch (error) {
  return {
    error: error.message,
    status: 'failed'
  };
}

Claude Code mostrará el error y podrá reintentar automáticamente.

Conclusión

n8n-MCP convierte n8n de una herramienta de automatización manual en un backend de agente programable para Claude Code. Construyes flujos de trabajo visualmente, los expones como herramientas y orquestas tareas complejas con lenguaje natural. La configuración es sencilla: instala n8n, crea un flujo de trabajo con webhook, ejecuta el servidor MCP y configura Claude Code. El resultado es un agente de IA personalizado que conoce tu stack y puede ejecutar tareas del mundo real. Y cuando construyas APIs en esos flujos de trabajo, pruébalas con Apidog, porque incluso los agentes de IA necesitan contratos fiables.

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