AI x Lakehouse ｜云器 Lakehouse 集成 N8N：让 AI 驱动数据分析更自然、更高效

数据见闻

2025年10月14日

云器 Lakehouse 现已支持通过 N8N 集成 MCP Server，AI 可借此平台直接调用 Lakehouse 工具执行复杂数据分析任务。

导读

云器 Lakehouse 现已支持通过 N8N 集成 MCP Server ，AI 可借此平台直接调用 Lakehouse 工具执行复杂数据分析任务。N8N 作为可视化自动化中枢，通过 MCP 协议实现 AI 与 Lakehouse 的自然连接，让 “ AI 发起操作 → Lakehouse 执行 → 返回结果 ” 的流程变得可视、可控且高效。

为什么这很重要？

N8N 是一个可视化自动化平台，可以把不同的工具和服务通过节点连接在一起，让业务流程清晰直观。MCP Server 则提供了标准化的语言桥梁，使 AI 能够以安全、可控的方式向外部系统发出调用。Lakehouse 作为高性能、低延迟、支持批流一体的数据底座，能够高效完成复杂的查询与分析。当三者结合时，AI 的自然语言输入就能通过 N8N 编排为可执行的流程，并由 Lakehouse 高效完成，真正实现从语言到结果的全链路自动化。

三者结合意味着：

N8N 把 Lakehouse 的调用场景变得流程化和可视化；
MCP 把自然语言转化为系统调用；
Lakehouse 把调用语言转化为高效执行。

这三层叠加，才真正形成了一个 “ AI 原生自动化工作流 ”。

原理

过去，AI 想要驱动数据分析，要么依赖插件，要么依靠人工二次接入，过程既繁琐又容易出错。今天，N8N + MCP + Lakehouse 打通了一个AI驱动数据分析的闭环：

人说业务语言 → AI 生成调用 → N8N 编排流程 → Lakehouse 执行 → AI 反馈结果

这个闭环背后的原理，是将认知层、编排层、执行层一一对齐：

认知层 ：用户用自然语言提出问题；
编排层 ：N8N 把任务组织成清晰的流程；
执行层 ：Lakehouse 高效执行并返回结果。

这种架构让数据分析真正实现了从语言到执行的全自动化链路 。

实践步骤

N8N中集成Lakehouse MCP Server

在上一篇AI x Lakehouse系列文章中，我们介绍了云器Lakehouse现已支持MCP Server。

现在，通过N8N的 Agent 节点中，也支持直接集成来自外部 MCP 服务器的工具。这给Lakehouse与您的N8N AI工作流集成提供了新方式。

Lakehouse MCP Server通过这种方式实现和N8N的集成，来自Lakehouse MCP Server的丰富的工具可以在N8N 的 Agent 节点中轻松调起来。

首先你需要部署支持SSE协议的Lakehouse MCP Server。

在N8N 工作流AI Agent节点中增加 MCP Client

N8N MCP 客户端工具节点是一个模型上下文协议 (MCP)客户端，允许您使用外部 MCP 服务器公开的工具。您可以将 MCP 客户端工具节点连接到您的模型，以便使用 n8n 代理调用外部工具。目前N8N仅支持SSE协议，还不支持HTTP协议和MCP Server互通。

在Agent节点的System Message里填写：你是clickzetta lakehouse资深产品专家，擅长借助mcp server tools帮助用户回答和解决问题，避免编造。对于clickzetta lakehouse相关的问题，如果没有合适的MCP tool，你需要先通过get_product_knowledge这个MCP tool查产品知识库获得知识，然后再通过合适的tool执行获得结果。

配置AI Agent节点的MCP

使用以下参数配置节点。

SSE 端点 ：您要连接的 MCP 服务器的 SSE 端点。
身份验证 ：用于向 MCP 服务器进行身份验证的身份验证方法。选择**“无”则**无需身份验证即可尝试连接。
要包含的工具 ：选择要向 AI 代理公开的工具：
- 全部：公开 MCP 服务器提供的所有工具。
- 已选择 ：激活要包含的工具 参数，您可以在其中选择要向 AI 代理公开的工具。
- 除以下所有 ：激活“要排除的工具”参数，您可以在其中选择要避免与 AI 代理共享的工具。AI 代理将可以访问所有未选中的 MCP 服务器工具。

选择“Selected’’，则可以看到Tools列表：

测试Agent流程

在对话框里输入您的问题操作云器Lakehouse：

问题1：我有哪些Lakehouse环境？

答复1：

您当前有以下4个Lakehouse环境配置：

1、aliyun_shanghai_prod

工作空间 : quick_start
Schema : mcp_demo
虚拟集群 : default_ap
状态 : 已连接（当前活跃且默认）

2、tencent_shanghai_prod

工作空间 : quick_start
Schema : mcp_demo
虚拟集群 : default_ap
状态 : 已连接

3、tencent_beijing_prod

工作空间 : quick_start
Schema : public
虚拟集群 : default_ap
状态 : 已连接

4、tencent_guangzhou_prod

工作空间 : quick_start
Schema : public
虚拟集群 : default_ap
状态 : 已连接

当前活跃的环境是 aliyun_shanghai_prod 。

问题2：帮我切换到tencent_shanghai_prod

答复2：

已成功将Lakehouse环境切换到 tencent_shanghai_prod ，以下是验证信息：

新连接状态：
- 服务端点 :ap-shanghai-tencentcloud.api.clickzetta.com
- 工作空间 : quick_start
- Schema : mcp_demo
- 实例ID : 270738 (内部标识)
切换详情：
- 物理连接已重建，无配置漂移。
- 处理耗时：2.83秒。