Bir yapay zekaya *otomasyon iş akışı oluşturmasını söyleyip* n8n'de hazır bir şekilde belirmesini hiç istediniz mi? Ya yapay zeka asistanınız, JSON'u manuel olarak kopyalamadan veya düğümleri sürüklemeden *n8n iş akışlarını doğrudan oluşturabilir, güncelleyebilir ve yürütebilseydi*? Doğal dili gerçek, dağıtılabilir iş akışı otomasyonuna dönüştüren bir sistem olan n8n-MCP with Claude Code'a hoş geldiniz.
n8n-MCP Nedir ve Neden Önemsemelisiniz?
n8n-MCP, n8n iş akışlarınızı Claude Code gibi yapay zeka asistanları için yürütülebilir araçlar olarak sunan bir Model Bağlam Protokolü sunucusudur. İş akışlarını n8n kullanıcı arayüzü veya REST API aracılığıyla manuel olarak çalıştırmak yerine, ne istediğinizi doğal dilde açıklarsınız ve Claude Code doğru iş akışını çağırır, parametreleri iletir ve sonuçları döndürür.
Değişim ince ama çok büyük. Geleneksel yapay zeka kodlama asistanları kod üretir. n8n-MCP ile ise iş akışlarını yürütürler. Web arama iş akışınız bir araca dönüşür. Veri zenginleştirme hattınız bir araca dönüşür. Slack bildirim akışınız bir araca dönüşür. Claude Code sadece bir kod üreticisi değil, gerçek sistemleri düzenleyen bir aracı haline gelir.
Dahili araçlar geliştiren veya araştırmayı otomatikleştiren geliştiriciler için bu şu anlama gelir:
- Fetch çağrıları yazmadan canlı API'leri sorgulayabilirsiniz
- Veri hatlarını düzenleyicinizden tetikleyebilirsiniz
- Kodu kaydetmeden önce harici verileri doğrulayabilirsiniz
- Kendi yığınınıza özel ajanlar oluşturabilirsiniz
Protokol basittir: n8n-MCP, Claude Code'un araç çağrılarını n8n webhook düğümlerinize HTTP isteklerine çevirir, ardından yanıtları Claude'a geri gönderir. n8n'in 400'den fazla entegrasyonunun tüm gücünü CLI iş akışınızda elde edersiniz.
Geliştirici Ekibinizin maksimum üretkenlikle birlikte çalışması için entegre, Hepsi Bir Arada bir platform mu istiyorsunuz?
Apidog tüm taleplerinizi karşılar ve Postman'ı çok daha uygun bir fiyata değiştirir!
Adım 1: n8n'i Kurun ve Bir Web Arama İş Akışı Oluşturun
İlk olarak, çalışan bir n8n örneğine ihtiyacınız var. Yerel geliştirme için Docker en hızlısıdır.
# n8n verileri için bir dizin oluşturun
mkdir ~/n8n-data && cd ~/n8n-data
# n8n'i Docker ile başlatın
docker run -d --name n8n \
-p 5678:5678 \
-v $(pwd):/home/node/.n8n \
--restart unless-stopped \
docker.n8n.io/n8nio/n8n
http://localhost:5678 adresini açın ve kurulumu tamamlayın. Bir yönetici hesabı oluşturun.
Web Arama İş Akışını Oluşturun
- Yeni İş Akışı'na tıklayın
- Bir Webhook düğümü ekleyin (tetikleyici)
- HTTP Metodu:
POST - Yol:
web-search - Yanıt Modu:
Son Düğüm Bittiğinde
3. Bir HTTP İsteği düğümü ekleyin
- URL:
https://duckduckgo.com/html/?q={{ $json.query }} - Metot:
GET
4. Bir HTML Çıkarma düğümü ekleyin
- Veri Özelliği:
data - Çıkarma Değerleri:
- Anahtar:
results - CSS Seçici:
.result__a - Dönüş Değeri:
Metin
5. Çıktıyı biçimlendirmek için bir Ayarla düğümü ekleyin
- Ayarlanacak Değerler:
results:{{ $json.results }}
6. Webhook → HTTP → HTML Çıkarma → Ayarla bağlantısını yapın
7. İş akışını etkinleştirin (sağ üstteki düğmeyi açın)
Manuel olarak test edin:
curl -X POST http://localhost:5678/webhook/web-search \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query":"trending AI topics 2026"}'
Bir arama sonuçları JSON dizisi görmelisiniz. Bu iş akışı artık MCP'ye açılmaya hazırdır.
Adım 2: n8n-MCP'yi Kurun ve Yapılandırın
n8n MCP sunucusu n8n ile Claude Code arasında köprü kurar. Bunu küresel olarak veya bir proje dizinine kurun.
# n8n-MCP deposunu klonlayın
git clone https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp.git
cd n8n-mcp
# Bağımlılıkları yükleyin
npm install
# Projeyi derleyin
npm run build
Ortam Değişkenlerini Yapılandırın
n8n-MCP dizininde bir .env dosyası oluşturun:
# .env
N8N_API_URL=http://localhost:5678
N8N_API_KEY=n8n_api_key_here
n8n kullanıcı arayüzündeki Ayarlar → API bölümünden n8n API anahtarınızı alın. Bir API anahtarı bölümü görmüyorsanız, n8n'i başlatırken ortam değişkeni aracılığıyla etkinleştirmeniz gerekebilir:
# n8n'i durdurun ve API etkinleştirilmiş olarak yeniden başlatın
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
Şimdi kullanıcı arayüzünde bir API anahtarı oluşturun.
MCP Sunucusunu Başlatın
# MCP sunucusunu başlatın
npm start
Varsayılan olarak, http://localhost:3001 adresinde çalışır. Şunu görmelisiniz:
n8n MCP Sunucusu http://localhost:3001 adresinde çalışıyor
Mevcut araçlar: [ 'web-search' ]
Sunucu, webhook yollarına sahip iş akışlarını otomatik olarak keşfeder ve bunları araç olarak sunar.
Adım 3: Claude Code'u n8n-MCP Kullanacak Şekilde Yapılandırın
Claude Code, MCP araçlarını keşfetmek için bir yapılandırma dosyası kullanır. Claude Code yapılandırmanızı oluşturun veya düzenleyin.
# Claude Code yapılandırma dizinini bulun
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude Code
# Linux: ~/.config/Claude Code
# Windows: %APPDATA%/Claude Code
cd ~/Library/Application\ Support/Claude Code
mcp.json adında bir dosya oluşturun:
{
"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"
}
}
}
}
Kritik: args için mutlak yollar kullanın. Claude Code süreci başlattığında göreli yollar başarısız olur.
Bağlantıyı Doğrulayın
Claude Code'u projenizde başlatın:
claude
Yüklendikten sonra şunu yazın:
/list-tools
Şunu görmelisiniz:
Mevcut araçlar:
- n8n:web-search (Web arama iş akışını yürütür)
Araç görünmezse, günlükleri kontrol edin:
# Başka bir terminalde, Claude Code günlüklerini izleyin
tail -f ~/Library/Application\ Support/Claude\ Code/logs/mcp.log
Yaygın sorunlar:
- ENOENT:
n8n-mcp/dist/index.jsiçin yanlış yol - ECONNREFUSED: n8n localhost:5678 üzerinde çalışmıyor
- 401: Yanlış N8N_API_KEY
Adım 4: Pratik Uygulama—Claude Code'dan Web Arama
Şimdi sihir gerçekleşiyor. Herhangi bir proje dizininde Claude Code'u başlatın ve şunu çalıştırın:
claude
Komut isteminde şunu yazın:
n8n'deki web arama aracını kullanarak 2026'daki trend yapay zeka konularını arayın
Claude Code şunları yapacak:
n8n:web-searcharacını tanıyacak- Amacınızı ayrıştıracak ("2026'daki trend yapay zeka konuları")
- Sorgu parametresini çıkaracak
- MCP sunucusunu çağıracak
- MCP sunucusu n8n webhook'unu çağıracak
- n8n iş akışını çalıştıracak ve sonuçları döndürecek
- MCP, Claude Code'a JSON döndürecek
- Claude Code, yanıtı biçimlendirecek ve gösterecek
Örnek Oturum
$ claude
> n8n'deki web arama aracını kullanarak 2026'daki trend yapay zeka konularını arayın
n8n web arama aracını kullanarak 2026'daki trend yapay zeka konularını aramanıza yardımcı olacağım.
n8n:web-search çağrılıyor, sorgu: "trending AI topics 2026"
Araç 8 sonuç döndürdü:
1. "2026'da Kuantum Yapay Zeka Atılımları: Geliştiricilerin Bilmesi Gerekenler"
2. "Çok Modlu LLM'ler: Metin ve Görüntülerin Ötesinde"
3. "Uç Yapay Zeka Dağıtımı: Bulut Maliyetlerini %40 Azaltma"
4. "Yapay Zeka Kod İnceleme Ajanları: Kurumsal Alanda Benimsenme Artışı"
5. "Federated Öğrenme: Gizlilik Odaklı Yapay Zeka Eğitimi"
6. "Sentetik Veri Üretimi: Kaliteye Karşı Miktar Tartışması"
7. "Yapay Zeka Halüsinasyon Tespiti: Yeni Açık Kaynak Araçlar"
8. "Nöromorfik Hesaplama: Donanım-Yazılım Ortak Tasarım Trendleri"
Bu sonuçlara göre, 2026'daki temel trend yapay zeka konuları şunlardır:
- Geliştiriciler için pratik hale gelen Kuantum Yapay Zeka entegrasyonu
- Metin/görüntülerin ötesine ses/videoya uzanan çok modlu modeller
- Maliyet azaltma için Uç Yapay Zeka dağıtımı
- Kurumsal alanda yaygınlaşan kod incelemesi için Yapay Zeka ajanları
- Gizliliği koruyan birleşik öğrenme (federated learning)
- Sentetik veri hatları
- Halüsinasyon tespiti araçları
- Nöromorfik donanım ilerlemeleri
Bu arada, n8n kullanıcı arayüzünüzde, iş akışı yürütmesinin gerçek zamanlı olarak belirdiğini göreceksiniz, bu da Claude Code'un onu uzaktan tetiklediğini kanıtlar.
Gelişmiş Desenler: Etkin İş Akışları Oluşturma
Desen 1: Birden Fazla Kaynaktan Veri Zenginleştirme
Bir GitHub kullanıcısını getiren, ardından en son tweetlerini arayan bir iş akışı oluşturun:
- Webhook düğümü (
enrich-user) - HTTP İsteği → GitHub API (
/users/{{ $json.username }}) - HTTP İsteği → X API (
/users/by/username/{{ $json.username }}) - Birleştirme düğümü (yanıtları birleştirin)
- Ayarla düğümü (nihai nesneyi biçimlendirin)
Şimdi Claude Code'da:
enrich-user iş akışını kullanarak @johndoe için kullanıcı profilini zenginleştir
Claude parametreleri otomatik olarak iletir ve yapılandırılmış veriler alır.
Desen 2: Koşullu Araç Seçimi
Birden fazla iş akışı oluşturun ve Claude'un seçmesine izin verin:
web-search-duckduckgo: Ücretsiz ama daha yavaşweb-search-serpapi: Ücretli ama yapılandırılmışweb-search-google: Özel bir kazıyıcı (scraper)
Komut isteminizde:
Python asenkron desenlerini arayın. Mevcut en hızlı web arama aracını kullanın.
Claude, araç açıklamalarını okur ve talimatınıza göre seçim yapar.
Desen 3: İş Akışlarını Zincirleme
Bir iş akışının çıktısı diğerini tetikleyebilir. Oluşturun:
fetch-data: Ham verileri alıranalyze-data: Verileri kabul eder, analizleri çalıştırırsummarize-data: Analizleri kabul eder, özet üretir
Claude Code'da:
Satış verilerini getirin, ilk çeyrek trendlerini analiz edin ve temel içgörüleri özetleyin
Claude, üç iş akışını sırayla zincirleyecek ve çıktıları aralarında geçirecek.
Webhook'larınızı Güvenli Hale Getirmeyi Unutmayın
n8n'de kimlik doğrulama başlıkları ekleyin:
- Webhook düğümünü düzenleyin
- Kimlik Doğrulama'yı ayarlayın:
Header Auth - Ad:
X-API-Key - Değer:
your-secure-webhook-secret
n8n-MCP için .env dosyasını güncelleyin:
N8N_WEBHOOK_SECRET=your-secure-webhook-secret
MCP sunucusunu başlıkları iletecek şekilde değiştirin (src/index.ts dosyasını düzenlemeniz gerekecek):
// Araç yürütme fonksiyonunda
const response = await fetch(webhookUrl, {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'X-API-Key': process.env.N8N_WEBHOOK_SECRET
},
body: JSON.stringify(parameters)
});
Oran Sınırlama
Kötüye kullanımı önlemek için bir Redis önbellek katmanı ekleyin:
// n8n-MCP'de, webhook çağrısından önce
import Redis from 'ioredis';
const redis = new Redis();
const rateLimitKey = `rate_limit:${toolName}:${Date.now() / 60000}`;
const count = await redis.incr(rateLimitKey);
if (count > 10) { // Dakikada 10 çağrı
throw new Error('Oran sınırı aşıldı');
}
await redis.expire(rateLimitKey, 60);
Hata İşleme
Yapılandırılmış hatalar döndürmesi için MCP sunucusunu geliştirin:
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 hatayı gösterecek ve otomatik olarak yeniden deneyebilir.
Sonuç
n8n-MCP, n8n'i manuel bir otomasyon aracından Claude Code için programlanabilir bir ajanik arka uca dönüştürür. İş akışlarını görsel olarak oluşturur, onları araç olarak sunar ve doğal dille karmaşık görevleri düzenlersiniz. Kurulum basittir: n8n'i kurun, bir webhook iş akışı oluşturun, MCP sunucusunu çalıştırın ve Claude Code'u yapılandırın. Sonuç, yığınızı bilen ve gerçek dünya görevlerini yürütebilen özel bir yapay zeka ajanıdır. Ve bu iş akışlarında API'ler oluşturduğunuzda, bunları Apidog ile test edin – çünkü yapay zeka ajanlarının bile güvenilir sözleşmelere ihtiyacı vardır.