flownav:把 n8n 工作流变成类型化图,给 agent 省下大量上下文
omert-dev · reddit · 2026-11-10
作者维护约 10 条生产环境 n8n 工作流,发现 AI agent 每次都要读整份巨大的工作流 JSON 才能回答单个节点的问题,既烧上下文又容易漏掉藏在 Code 节点里的 $('Node Name') 引用。为此他写了 flownav:一个只读 MCP server(附 CLI),把 n8n 工作流解析成类型化图供 agent 查询,已进入官方 MCP registry。
12 个工具
- scan/find/explain/neighbors/path/report:浏览定位,单次回复仅几行。
- affected/check:改前必查——affected 列出所有按名引用某节点的节点与表达式(含 Code 节点内),check 找死引用、不可达节点、缺失错误处理。
- callers/calls/uses:跨工作流与凭据的关系查询。
- read:大 Code 节点默认给大纲,再用 grep 或行号范围读取,输出硬性封顶约 6k 字符并脱敏。
设计取舍
- 有界读取+硬上限,规避客户端截断工具输出的问题。
- 名字歧义时拒绝自行选择,返回候选清单让 agent 问用户;真正的控制靠客户端对编辑工具的审批。
- 严格只读:只告诉 agent 改动影响面,编辑交给别的工具。
作者诚实标注了局限:纯静态分析,运行时才产生的引用标为 unresolved;15 节点示例上原始 JSON 约 2126 tokens,而每次查询仅 42152 tokens;项目早期(0.2.x),仅在自己实例上验证过。安装:npm install -g flownav,一行接入 Claude。
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