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）。
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。
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。
結論：互補而非取代
回顧 MCP 與工作流工具的比較，可以看到：
- MCP 並不是工作流引擎，它是一種標準協議，讓 AI 有能力調用工具。
- n8n/Node-RED 並不是 AI 協議，它們是具體的工作流執行器。
- 在未來的自動化格局裡，兩者將形成互補：AI 透過 MCP 理解並驅動流程，而工作流工具則提供可靠的執行後端。
若說傳統自動化是一座由工程師搭建的橋樑，那麼 MCP 與 AI 的結合，則像是讓橋樑本身長出感知與判斷能力，能根據情境自動延伸新的通道。自動化的未來，將不再是冰冷的程式流程，而是一個能夠聽懂需求、即時組裝工具的「智慧協作體系」。
》延伸閱讀：
Is MCP the Future of N8N AI Agents?
Model Context Protocol (MCP) Explained
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