你有没有想过，让 AI（比如 Claude）直接调用你的 n8n 工作流？或者让你的工作流变成一个可复用的"工具"供外部使用？这正是 MCP Server Trigger 的魔力所在！

先说结论：掌握 Send Email 节点 = 掌握 n8n 里 80% 的邮件自动化场景。无论是发送通知、日报、审批邮件，还是 AI 生成报告后自动发出，几乎都离不开它。

RuoYi-SpringBoot3-Pro本身已经接入 AI 对话能力 ,但是仅限于 AI 对话，无法实现复杂的 AI 功能，集成 Spring AI 又让框架显得太过笨重，所以这里通过引入 n8n 来实现 AI 能力的扩展。Java 端只负责触发，具体的 AI 功能全部在 n8n 里实现。

有小伙伴问RuoYi-SpringBoot3-Pro刚开始的 rules 怎么没有了，因为现在国外国内的开发工具层出不穷，一个工具一个配置规则对项目来说不太现实，所以一直想换成更通用的解决方案。这里将介绍 skills 和 spec，以及我现在的主力开发组合：Claude Code + Antigravity。

与AI聊天，不写一行代码，生成一个完整的表情包生成器，并发布到微信表情！

欢迎来到n8n的世界！如果你刚开始接触工作流自动化，这份教程会让你快速上手。n8n的核心就是工作流组件——包括节点（Nodes）、连接（Connections）和便签（Sticky Notes）。掌握这些基础要素，你就能构建任何自动化流程。

在日常的工作流自动化中，我们经常需要快速地启动工作流、导出备份或批量管理配置。虽然 n8n 编辑器提供了友好的图形界面，但 n8n 命令行界面（CLI） 提供了更强大、更灵活的管理方式。无论你是想通过命令行执行工作流，还是需要进行批量导出导入操作，n8n CLI 都能帮助你事半功倍。

本文详细介绍了自托管n8n的配置方法。提供了npm命令行、Docker和Docker Compose三种配置方式的完整示例，并附带一个定时数据采集与邮件通知的实战案例，帮助读者快速搭建生产级n8n环境

n8n：AI工作流自动化平台，提供AI工作流自动化解决方案，支持AI任务的快速构建和部署，简化工作流配置和管理，确保工作流在不同环境中的稳定运行。

Dify：使用 RAGFlow + Firecrawl 增强知识库，通过智能爬虫自动抓取网页内容并转换为结构化数据，结合RAGFlow的知识管理能力，快速构建专业的AI知识库系统。支持自动化内容更新、智能检索和语义理解，显著提升AI应用的知识问答准确性和响应质量。