Medium API AI 智能体微代码处理器服务器 - n8n 工作流

• 需要实时、结构化访问 Medium 数据的复杂智能体构建者（AI 开发者和提示工程师）。


• 需要统一 API 网关来检索有关 Medium 文章、用户和出版物信息的数据科学家。


• 希望通过专业 AI 工具自动执行 Medium 平台上的研究和竞品分析的内容策略师。


• 寻求预构建 n8n 模板，以便将核心服务与高级 AI 功能集成的用户。

此专业 n8n 工作流提供了一个强大的框架，用于使用 MCP 架构将庞大的 Medium API 功能直接集成到 AI 智能体中。构建复杂 AI 应用时，统一网关的需求变得至关重要，此 n8n 工作流通过将 25 项以上的独立数据检索操作（涵盖文章、列表、出版物、用户和搜索功能）整合到一个单一、易于访问的工具服务器中来解决这一问题。该架构由一个专用的 n8n 触发器启动，简化了复杂的数据查询，并使您的 AI 能够在 Medium 平台上执行复杂的数据驱动任务，例如内容审计或趋势分析。利用这套结构化的 n8n 节点工具，可确保 AI 驱动的数据提取的可靠性和效率。

这个强大系统的核心是 Medium MCP Server 节点，它作为任何上游 AI 智能体请求的主要 n8n 触发器和路由器。当 AI 智能体需要特定的 Medium 数据时（例如，获取用户的最新文章或搜索相关标签），请求会被 MCP n8n 节点拦截。

该 n8n 工作流设计有专用的 httpRequestTool 节点，每个节点代表一个不同的 Medium API 功能。MCP 服务器会根据 AI 的预期动作，智能地将传入的请求路由到相应的 n8n 节点。例如，请求文章内容会被路由到 Get Article Content 节点，而请求用户网络统计数据则会进入 Get User Followers 节点。

每个特定的 n8n 节点利用从 MCP 服务器动态传递过来的参数，对 Medium API 执行预配置的 HTTP 请求。生成的 JSON 有效载荷（无论是文章的 Markdown、列表详情还是搜索结果）随后会通过 MCP n8n 触发器返回给 AI 智能体，使智能体能够分析数据并继续其推理过程。这种复杂的连接网络确保了在单个 n8n 工作流中对 Medium 数据的全面覆盖。

1. 导入 n8n 工作流： 复制提供的 JSON 数据，在您的 n8n 实例中使用“新建”(New)按钮，然后选择“从 JSON 导入”(Import from JSON)进行粘贴。


2. 配置凭证： 该工作流依赖于使用 httpRequestTool 节点的外部 API 调用。您必须在每个 HTTP 请求节点中配置所需的 Medium API 凭证（可能是一个 API 密钥或令牌，取决于工具的预期设置），或者配置一个中央 HTTP 连接（如果适用）。


3. 设置 MCP 服务器： Medium MCP Server 节点充当 AI 智能体的唯一 n8n 触发器。请确保您的 LangChain 或自定义 AI 设置指向此 n8n 触发器节点生成的 Webhook URL，以便与服务器有效通信。


4. 激活： 将 n8n 工作流切换到“激活”(Active)状态。MCP 服务器现在已准备好接收来自 AI 智能体的指令并执行相应的数据检索任务。

Medium MCP Server (MCP 触发器): 充当整个工作流的中央 n8n 触发器。它监听来自 AI 智能体的请求并将它们路由到合适的工具，为 Medium API 交互提供标准化的接口。
获取欢迎消息 (httpRequestTool): 一个基础的 n8n 工具节点，可能用于确认连接并提供基本的服务器状态。
文章操作 (多个 httpRequestTool 节点): 包含用于深度文章数据的专业 n8n 模板，例如 获取文章详情、获取文章内容、获取文章粉丝、获取文章 Markdown、获取相关文章 和 获取文章回复。
用户操作 (多个 httpRequestTool 节点): 提供广泛的用户相关数据访问权限，包括 获取用户 ID、获取用户详情、获取用户文章、获取用户关注者、获取用户正在关注 和 获取用户出版物。
出版物和列表操作 (多个 httpRequestTool 节点): 用于内容聚合和组织的特定工具，例如 获取列表详情、获取列表文章、获取出版物详情 和 获取出版物文章。
搜索操作 (多个 httpRequestTool 节点): 集成到此 n8n 工作流中的全面搜索功能，包括 搜索文章、搜索列表、搜索出版物、搜索标签 和 搜索用户。