當AI遇上自動化：MCP與Workflow工具的新交會點

Posted By MakerPRO編輯部 on 9 月 15, 2025 in AI Agent, MCP, 技術導讀 | 0 comments

在過去，若要串接不同的系統與應用，人們往往仰賴工作流自動化工具，例如 n8n 或 Node-RED，它們透過可視化的節點和邏輯設定，讓企業能以低程式碼的方式建構跨系統流程。然而，隨著大型語言模型（LLM）的崛起，我們正在見證另一種可能性：讓 AI 本身成為驅動流程的中樞。

這正是 Anthropic 推出的 Model Context Protocol（MCP） 所瞄準的願景。MCP 與工作流自動化工具有何異同？它們的關係是取代還是互補？這場新興的技術對話，正在改變我們理解「自動化」的方式。

從流程設計到協議設計：兩種自動化的起點

要理解 MCP 與 n8n、Node-RED 的差異，必須先回到它們各自的出發點。

n8n 與 Node-RED 誕生的背景，是面對愈來愈多的 SaaS 平台、IoT 裝置與 API 生態。過去若要在不同服務間建立橋樑，需要繁瑣的程式碼與專業整合；而這些工具則透過「節點」（Node）的方式，將 API 調用抽象化，讓開發者或業務團隊能以拖拉方式設計工作流。例如，一個觸發條件可以是「每天早上九點」，接著自動抓取資料庫數據，再透過 API 發送 Email，甚至將結果同步到 Slack。它們的價值在於讓流程透明、可視化且易於維護。

相較之下，MCP 的思維並不是「由人先設計好流程」，而是建立一套 AI 與外部世界對話的標準化協議。在傳統的 AI 插件或 API 調用中，往往需要為每個模型、每個工具量身客製整合，缺乏通用性。而 MCP 嘗試把「AI 如何調用工具」規範下來，讓任何 AI 模型都能以相同語法、安全框架來與外部工具溝通。換言之，MCP 的核心是協議（Protocol），而非流程（Workflow）。

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誰來驅動？人與 AI 的角色分野

另一個顯著差異，在於「驅動流程的角色」。

在 工作流工具 的世界，觸發點通常是由人設計的：可能是一個 API webhook、一個時間排程，或是一個資料庫事件。流程一旦設定好，系統就會忠實執行。這是一種「人先定義規則，系統照單執行」的模式。

而 MCP 驅動的 AI 則完全不同。它的驅動點往往是自然語言的請求——例如使用者對聊天助理說「幫我整理這週的銷售報表並寄給團隊」。AI 不僅要理解語意，還要動態決定該使用哪些外部工具，如何組合它們，最後才形成完整的動作。此時，MCP 提供的是一個「工具箱的標準接口」，讓 AI 可以安全且一致地調用。

這意味著，MCP 讓 AI 成為主動的流程設計師，而不是被動的流程執行者。

抽象層次的差距

若從抽象層級來看，MCP 與工作流工具則分別位於不同維度。

MCP 位於 協議層。它定義了 AI 如何請求工具、如何回傳結果，以及如何確保安全性。它並不直接關心「最終業務邏輯長什麼樣子」，而是專注於「讓 AI 有一個通用的語言可以說」。
n8n/Node-RED 則位於 應用層。它們關注的是「具體的業務流程」：資料如何流動、錯誤如何處理、條件分支如何判斷。它們並不在意調用來源是人還是 AI，而是把重點放在「任務是否能被可靠執行」。

這樣的差距，意味著兩者並不是直接競爭對手，而更可能成為互補。

當 MCP 遇上 n8n：互補的可能場景

設想一個場景：業務主管對 AI 助理說，「請生成這週的 CRM 銷售報表，並寄到行銷團隊的信箱」。

AI 助理 先理解使用者需求。
透過 MCP 協議，AI 知道自己可以調用「CRM 資料存取工具」與「Email 發送服務」。
但具體的報表生成、資料清洗、郵件群發流程，其實早已在 n8n 工作流 裡設計完成。
AI 只需要告訴 n8n：「執行報表工作流，參數為本週日期範圍」。
n8n 負責串接 CRM API、格式化數據、生成 PDF 報表，再透過郵件 API 發送給團隊。

在這樣的場景中，MCP 與 n8n 的關係就十分清晰：

MCP 是 AI 的協議層接口，讓 AI 能夠「知道自己有這個工具可用」。
n8n 是任務的具體執行層，確保流程能穩定、正確地跑完。

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AI 自動化的新格局：從預先編排到動態生成

值得注意的是，當 MCP 與 LLM 結合時，還可能推動自動化邏輯的「動態生成」。

在傳統工作流中，流程需要人類設計，且變動往往需要手動調整。但若讓 AI 學會透過 MCP 調用工作流引擎，那麼 AI 可以在對話中生成或修改工作流。例如，使用者可能臨時要求：「這次報表除了銷售數據，也幫我加上客戶流失率分析」。在傳統情境下，需要工程師手動修改工作流；但在 AI 驅動情境下，LLM 可以即時構建新的工作流 JSON，交給 n8n 執行。

這種可能性，意味著自動化正從「靜態編排」走向「動態調度」：

Node-RED 與 n8n 代表了靜態、自動化的世界。
MCP + AI 代表了動態、智能化的未來。

產業應用的展望

對企業來說，這種結合帶來幾個潛在價值：

降低整合成本
過去每個新工具都需要定制 API 接口，現在若透過 MCP，AI 模型可以用同一協議來存取各種服務，減少整合複雜度。
提升靈活性
在 n8n/Node-RED 中，工作流通常較固定。而 MCP + AI 能讓流程根據上下文動態生成，更貼近即時需求。
強化 AI 應用的可落地性
單純的對話式 AI，若無法連接業務系統，常淪於「只能聊天」。MCP 為它插上與外部系統交互的橋樑，而工作流工具則確保任務能被可靠落實。

這種模式，對 企業內部 IT、客服、行銷自動化 都有極大潛力。