Créer un Workflow n8n avec le Code Claude : n8n-MCP

Avez-vous déjà souhaité pouvoir *simplement dire à une IA de créer un workflow d'automatisation* et le voir apparaître prêt à l'emploi dans n8n ? Et si votre assistant IA pouvait *directement créer, mettre à jour et exécuter des workflows n8n* sans copier manuellement du JSON ou glisser-déposer des nœuds ? Bienvenue dans **n8n-MCP avec Claude Code**, un système qui transforme le langage naturel en une automatisation de workflow réelle et déployable.

Qu'est-ce que n8n-MCP et pourquoi devriez-vous vous y intéresser ?

n8n-MCP est un serveur de protocole de contexte de modèle (Model Context Protocol) qui expose vos workflows n8n comme des outils exécutables pour les assistants IA comme Claude Code. Au lieu d'exécuter manuellement des workflows via l'interface utilisateur de n8n ou l'API REST, vous décrivez ce que vous voulez en langage naturel, et Claude Code invoque le bon workflow, lui passe des paramètres et renvoie les résultats.

Le changement est subtil mais majeur. Les assistants de codage IA traditionnels génèrent du code. Avec n8n-MCP, ils **exécutent des workflows**. Votre workflow de recherche web devient un outil. Votre pipeline d'enrichissement de données devient un outil. Votre flux de notification Slack devient un outil. Claude Code devient un agent qui orchestre de véritables systèmes, pas seulement un générateur de code.

Pour les développeurs qui construisent des outils internes ou automatisent la recherche, cela signifie que vous pouvez :

Interroger des API en direct sans écrire d'appels `fetch`
Déclencher des pipelines de données depuis votre éditeur
Valider des données externes avant de valider du code
Construire des agents personnalisés adaptés à votre pile technologique

Le protocole est simple : n8n-MCP traduit les appels d'outils de Claude Code en requêtes HTTP vers vos nœuds webhook n8n, puis renvoie les réponses à Claude. Vous bénéficiez de toute la puissance des plus de 400 intégrations de n8n dans votre workflow CLI.

💡

Vous voulez un excellent outil de test d'API qui génère une belle documentation d'API ?

Vous voulez une plateforme intégrée tout-en-un pour que votre équipe de développeurs travaille ensemble avec une productivité maximale ?

Apidog répond à toutes vos demandes et remplace Postman à un prix bien plus abordable !

button

Étape 1 : Installer n8n et créer un workflow de recherche web

Tout d'abord, vous avez besoin d'une instance n8n en cours d'exécution. Pour le développement local, Docker est le plus rapide.

# Créer un répertoire pour les données n8n
mkdir ~/n8n-data && cd ~/n8n-data

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

Ouvrez http://localhost:5678 et complétez la configuration. Créez un compte administrateur.

utiliser n8n auto-hébergé avec docker desktop

Construire le workflow de recherche web

Cliquez sur Nouveau workflow
Ajoutez un nœud Webhook (déclencheur)

Méthode HTTP : POST
Chemin : web-search
Mode de réponse : When Last Node Finishes (Quand le dernier nœud se termine)

3. Ajoutez un nœud Requête HTTP

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

4. Ajoutez un nœud Extraction HTML

Propriété de données : data
Valeurs d'extraction :
Clé : results
Sélecteur CSS : .result__a
Valeur de retour : Text

5. Ajoutez un nœud Set (Définir) pour formater la sortie

Valeurs à définir :
results : {{ $json.results }}

6. Connectez webhook → HTTP → Extraction HTML → Set

7. Activez le workflow (interrupteur en haut à droite)

Testez-le manuellement :

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

Vous devriez voir un tableau JSON de résultats de recherche. Ce workflow est maintenant prêt à être exposé par MCP.

Étape 2 : Installer et configurer n8n-MCP

Le serveur n8n MCP relie n8n et Claude Code. Installez-le globalement ou dans un répertoire de projet.

# Cloner le dépôt n8n-MCP
git clone https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp.git
cd n8n-mcp

# Installer les dépendances
npm install

# Compiler le projet
npm run build

Configurer les variables d'environnement

Créez un fichier .env dans le répertoire n8n-MCP :

# .env
N8N_API_URL=http://localhost:5678
N8N_API_KEY=votre_cle_api_n8n_ici

Obtenez votre clé API n8n dans Settings → API (Paramètres → API) dans l'interface utilisateur de n8n. Si vous ne voyez pas de section de clé API, vous devrez peut-être l'activer via une variable d'environnement lors du démarrage de n8n :

# Arrêter et redémarrer n8n avec l'API activée
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=votre_mot_de_passe \
  --restart unless-stopped \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

Maintenant, générez une clé API dans l'interface utilisateur.

Démarrer le serveur MCP

# Démarrer le serveur MCP
npm start

Par défaut, il s'exécute sur http://localhost:3001. Vous devriez voir :

Serveur n8n MCP en cours d'exécution sur http://localhost:3001
Outils disponibles : [ 'web-search' ]

Le serveur découvre automatiquement les workflows avec des chemins webhook et les expose comme des outils.

Étape 3 : Configurer Claude Code pour utiliser n8n-MCP

Claude Code utilise un fichier de configuration pour découvrir les outils MCP. Créez ou modifiez votre configuration Claude Code.

# Trouver le répertoire de configuration de Claude Code
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude Code
# Linux: ~/.config/Claude Code
# Windows: %APPDATA%/Claude Code

cd ~/Library/Application\ Support/Claude Code

Créez un fichier nommé mcp.json :

{
  "mcpServers": {
    "n8n": {
      "command": "node",
      "args": ["/chemin/vers/n8n-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "N8N_API_URL": "http://localhost:5678",
        "N8N_API_KEY": "votre_cle_api_n8n"
      }
    }
  }
}

Critique : Utilisez des chemins absolus pour args. Les chemins relatifs échouent lorsque Claude Code lance le processus.

Vérifier la connexion

Démarrez Claude Code dans votre projet :

claude

Une fois chargé, tapez :

/list-tools

Vous devriez voir :

Outils disponibles :
- n8n:web-search (Exécute le workflow de recherche web)

Si l'outil n'apparaît pas, vérifiez les journaux :

# Dans un autre terminal, suivez les logs de Claude Code
tail -f ~/Library/Application\ Support/Claude\ Code/logs/mcp.log

Problèmes courants :

ENOENT : Mauvais chemin vers n8n-mcp/dist/index.js
ECONNREFUSED : n8n ne fonctionne pas sur localhost:5678
401 : Clé N8N_API_KEY incorrecte

Étape 4 : Application pratique — Recherche web depuis Claude Code

Maintenant, la magie opère. Dans n'importe quel répertoire de projet, démarrez Claude Code et exécutez :

claude

À l'invite, tapez :

En utilisant l'outil de recherche web dans n8n, recherchez les sujets d'IA tendances en 2026

Claude Code va :

Reconnaître l'outil n8n:web-search
Analyser votre intention ("sujets d'IA tendances en 2026")
Extraire le paramètre de requête
Appeler le serveur MCP
Le serveur MCP appelle le webhook n8n
n8n exécute le workflow et renvoie les résultats
MCP renvoie le JSON à Claude Code
Claude Code formate et affiche la réponse

Exemple de session

$ claude
> En utilisant l'outil de recherche web dans n8n, recherchez les sujets d'IA tendances en 2026

Je vais vous aider à rechercher les sujets d'IA tendances en 2026 en utilisant l'outil de recherche web n8n.

Appel de n8n:web-search avec la requête : "sujets IA tendances 2026"

L'outil a renvoyé 8 résultats :
1. "Avancées de l'IA quantique en 2026 : Ce que les développeurs doivent savoir"
2. "LLM multimodaux : Au-delà du texte et des images"
3. "Déploiement de l'IA de périphérie : Réduction des coûts cloud de 40%"
4. "Agents de révision de code IA : Forte augmentation de l'adoption en entreprise"
5. "Apprentissage fédéré : Formation IA axée sur la confidentialité"
6. "Génération de données synthétiques : Débat qualité vs quantité"
7. "Détection des hallucinations IA : Nouveaux outils open source"
8. "Informatique neuromorphique : Tendances de co-conception matériel-logiciel"

Basé sur ces résultats, voici les principaux sujets d'IA tendances en 2026 :
- L'intégration de l'IA quantique devient pratique pour les développeurs
- Les modèles multimodaux s'étendent au-delà du texte/images vers l'audio/vidéo
- Le déploiement de l'IA de périphérie pour la réduction des coûts
- Les agents IA pour la révision de code gagnent du terrain en entreprise
- L'apprentissage fédéré préservant la confidentialité
- Les pipelines de données synthétiques
- Les outils de détection des hallucinations
- Les avancées matérielles neuromorphiques

Pendant ce temps, dans votre interface utilisateur n8n, vous verrez l'exécution du workflow apparaître en temps réel, prouvant que Claude Code l'a déclenché à distance.

Modèles avancés : Construire des workflows agentiques

Modèle 1 : Enrichir des données à partir de plusieurs sources

Créez un workflow qui récupère un utilisateur GitHub, puis recherche ses tweets récents :

Nœud Webhook (enrich-user)
Requête HTTP → API GitHub (/users/{{ $json.username }})
Requête HTTP → API X (/users/by/username/{{ $json.username }})
Nœud de fusion (combiner les réponses)
Nœud Set (formater l'objet final)

Maintenant dans Claude Code :

Enrichir le profil utilisateur de @johndoe en utilisant le workflow enrich-user

Claude transmet automatiquement les paramètres et reçoit des données structurées.

Modèle 2 : Sélection conditionnelle d'outils

Construisez plusieurs workflows et laissez Claude choisir :

web-search-duckduckgo : Gratuit mais plus lent
web-search-serpapi : Payant mais structuré
web-search-google : Scrapeur personnalisé

Dans votre invite :

Recherchez les modèles asynchrones Python. Utilisez l'outil de recherche web le plus rapide disponible.

Claude lit les descriptions des outils et choisit en fonction de votre instruction.

Modèle 3 : Enchaînement de workflows

La sortie d'un workflow peut en déclencher un autre. Créez :

fetch-data : Récupère les données brutes
analyze-data : Accepte les données, exécute l'analyse
summarize-data : Accepte l'analyse, produit un résumé

Dans Claude Code :

Récupérer les données de vente, analyser les tendances du T1 et résumer les informations clés

Claude enchaînera les trois workflows séquentiellement, en passant les sorties de l'un à l'autre.

N'oubliez pas de sécuriser vos webhooks

Ajoutez des en-têtes d'authentification dans n8n :

Modifiez le nœud Webhook
Définissez Authentification : Header Auth
Nom : X-API-Key
Valeur : votre-secret-webhook-securise

Mettez à jour le fichier .env pour n8n-MCP :

N8N_WEBHOOK_SECRET=votre-secret-webhook-securise

Modifiez le serveur MCP pour passer les en-têtes (vous devrez éditer src/index.ts) :

// Dans la fonction d'exécution de l'outil
const response = await fetch(webhookUrl, {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'X-API-Key': process.env.N8N_WEBHOOK_SECRET
  },
  body: JSON.stringify(parameters)
});

Limitation de débit

Ajoutez une couche de cache Redis pour prévenir les abus :

// Dans n8n-MCP, avant d'appeler le 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 appels par minute
  throw new Error('Limite de débit dépassée');
}
await redis.expire(rateLimitKey, 60);

Gestion des erreurs

Améliorez le serveur MCP pour renvoyer des erreurs structurées :

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 affichera l'erreur et pourra réessayer automatiquement.

Conclusion

n8n-MCP transforme n8n d'un outil d'automatisation manuel en un backend agentique programmable pour Claude Code. Vous construisez des workflows visuellement, les exposez comme des outils et orchestrez des tâches complexes avec le langage naturel. La configuration est simple : installez n8n, créez un workflow webhook, exécutez le serveur MCP et configurez Claude Code. Le résultat est un agent IA personnalisé qui connaît votre pile technologique et peut exécuter des tâches réelles. Et lorsque vous construisez des API dans ces workflows, testez-les avec Apidog, car même les agents IA ont besoin de contrats fiables.

button