【详细教程】如何将SQLBot的MCP服务集成到n8n
目录
一、背景介绍
二、思路介绍
2.1. 聊天触发器调用
2.2. 表单触发器调用
三、工作流展示
3.1. 聊天触发器调用
3.2 表单触发器调用
四、详细操作步骤
4.1 聊天触发器调用
4.2. 表单触发器调用
五、表格展示
5.1.聊天触发器调用
5.2. 表单触发器调用
六、演示效果
6.1. 方案一：聊天触发器调用
6.2. 方案二：表单触发器调用
七、总结
八、详细视频地址
一、背景介绍
在n8n平台开展数据分析类操作时，工作流搭建流程繁琐，已成为用户普遍遭遇的核心痛点。但是接入SQLBot即可起到显著的优化作用，因此我们通过在n8n中接入SQLBot的mcp服务，即可简化工作流的步骤，方便用户使用。
二、思路介绍
为应对前述问题，本文提供了两种与 MCP 对接的实现路径。
2.1. 聊天触发器调用
通过聊天触发器传入用户问题，将question参数传给AI进行调用，达成AI调用MCP工具的效果，每次提问可直接在聊天框中输入。
2.2. 表单触发器调用
与聊天触发器调用的区别在于表单触发器通过表单将用户名，密码，用户问题三个参数传给AI，问数结束后需要重新填写表单。
三、工作流展示
3.1. 聊天触发器调用
3.2 表单触发器调用
四、详细操作步骤
4.1 聊天触发器调用
①添加一个聊天触发器。
②添加AI代理节点，选择自定义提示词，填写提示词
提示词示例：
# 回答要求：
按需调用 mcp_start 和 mcp_question 工具获取信息回答问题。mcp_start 账号密码：
username:admin
password:SQLBot@123456工具调用逻辑：
首先调用 mcp_start 工具，获取 access_token 和 chat_id ，帮我记住这两个参数，之后不要重复调用 mcp_start，直接使用即可；然后再调用 mcp_question 工具，其中 token 和 chat_id 参数是调用 mcp_start 工具返回，question 是用户提问。
# 用户提问：
{{ $json.chatInput }}# 输出要求
- 如果 mcp_question 中有图片，请直接返回图片
- 请将 mcp_question 的执行结果中的数据、SQL以及图片内容展示
- 请将 mcp_question 的执行过程在结尾进行总结
# 限制
- 不要输出MCP详细执行过程
- 生成内容不要放在 mcp_question 执行过程中
- 严格按照输出要求输出内容，不要输出MCP调用过程
说明：直接在提示词中将用户名密码写死，让AI可以直接进行调用，然后把聊天的用户输入传给AI，让AI调用并回答问题。
③给AI代理节点配置AI模型：选择要配置的模型，填写api key，保存校验。
④添加MCP Client工具，填写sse_url，选择sse协议，认证默认none，工具选择mcp_start和mcp_question两个工具或者直接选择all（all里包含这两个工具）。
4.2. 表单触发器调用
①添加一个表单触发器，填写表单标题，添加三个表单元素：username、password、question用来给AI传参。
②添加AI代理节点，选择自定义提示词，填写提示词
提示词示例：
# 回答要求：
按需调用 mcp_start 和 mcp_question 工具获取信息回答问题。mcp_start 账号密码：
username:{{ $json.username }}
password:{{ $json.password }}工具调用逻辑：
首先调用 mcp_start 工具，获取 access_token 和 chat_id ，帮我记住这两个参数，之后不要重复调用 mcp_start，直接使用即可；然后再调用 mcp_question 工具，其中 token 和 chat_id 参数是调用 mcp_start 工具返回，question 是用户提问。
# 用户提问：
{{ $json.question }}# 输出要求
- 如果 mcp_question 中有图片，请直接返回图片
- 请将 mcp_question 的执行结果中的数据、SQL以及图片内容展示
- 请将 mcp_question 的执行过程在结尾进行总结
# 限制
- 不要输出MCP详细执行过程
- 生成内容不要放在 mcp_question 执行过程中
- 严格按照输出要求输出内容，不要输出MCP调用过程
说明：在提示词中传入表单输入的三个参数，让AI调用mcp工具回答问题。
③给AI代理节点配置AI模型：选择要配置的模型，填写api key，保存校验。
④添加MCP Client工具，填写sse_url，选择sse协议，认证默认none，工具选择mcp_start和mcp_question两个工具或者直接选择all（all里包含这两个工具）。
五、表格展示
5.1.聊天触发器调用
| 组件 | 设置 | 截图 |
| 聊天触发器 | 添加聊天触发器 |  |
| AI代理 | ①选择自定义提示词 ②填写提示词 |   |
| AI模型 | ①选择AI模型 ②配置api key ③保存校验 |   |
| Mcp调用工具 | ①填写sse_url ②选择sse协议 ③选择mcp工具 | |
5.2. 表单触发器调用
| 组件 | 设置 | 截图 |
| 表单触发器 | 添加三个表单元素：username、password、question |  |
| AI代理 | ①选择自定义提示词 ②填写提示词 | |
| AI模型 | ①选择AI模型 ②配置api key ③保存校验 |  |
| Mcp调用工具 | ①填写sse_url ②选择sse协议 ③选择mcp工具 |
|
六、演示效果
6.1. 方案一：聊天触发器调用
6.2. 方案二：表单触发器调用
七、总结
两种方式的输出结果都是一样的。在问数上，表单触发器可以通过表单进行传参，但是每次问数都需要重新填写表单；而聊天触发器可以在聊天窗口不停问数，无需重复填写表单信息，更加方便。
八、详细视频地址
【【详细教程】如何将SQLBot的MCP服务集成到n8n】 https://www.bilibili.com/video/BV1xGe1zrE2o/?share_source=copy_web&vd_source=d66e1339b701dc8f348d56b0063218ec