朋友们好，我是郑工长。
n8n 又发布了重要更新，这次的重点非常明确：为 AI 智能体与自动化而升级。
我会用最实用、最接地气的方式，告诉你这些变化对我们这些“深度使用 n8n 的老用户”意味着什么、能解决哪些实际问题、适合哪些场景。
🚀 一、Instance-level MCP：AI Agent 与 n8n 终于能“无缝接通”了
以前 n8n 要用 MCP，你必须：
在每个工作流里单独配置
Token 授权来授权去
管理起来麻烦、不适合多 Agent 调用
现在不一样了。
n8n 引入了实例级 MCP（Instance-level MCP）
→ 你在 n8n 的系统层面打开一次连接
→ ChatGPT、Claude、Cursor、OpenAI Agent 全都可以直接访问你选定的工作流
一句话：
这一步，让 n8n 正式成为 AI Agent 的“外接动作中心”。
你可以让 ChatGPT/Claude 主动触发你的工作流，例如：
自动抓新闻
自动读数据库
自动推送飞书/邮件
自动执行 API 调用
自动读取你的自定义工具链
对你来说意味着什么？
✔️ 再也不用重复配置
✔️ 多个 Agent 可以共享同一套工作流能力
✔️ 把 n8n 当作 AI Agent 的“手脚”，可控、可复用、安全
强烈建议想做 AI 智能体工作流、自动化集成、AI 办公流程 的用户尽快启用。
🛡️ 二、Guardrails Node：AI 工作流终于有“护栏”了
Guardrails 是这次更新的第二个亮点。
它的作用非常直接：
在工作流里给 AI 的输入和输出加一层“安全过滤”。
具体能做什么：
阻止用户恶意 prompt 注入
自动过滤敏感、不当或危险输出
避免 AI 输出格式混乱导致后续节点报错
保证你的自动化任务稳定、可控
典型应用场景：
新闻摘要系统，防止模型输出违法内容
外部用户输入的客服机器人（防注入）
AI 解析 HTML/Markdown 时，避免生成破坏结构的文本
AI 执行数据库操作时，限制指令范围
一句话总结：
Guardrails 让 n8n 的 AI 工作流变得“企业级可上生产环境”。
🔑 三、MCP Client 新支持 OAuth & 多 Header 认证
这是给“重度 API 调用用户”的一大利好。
以前 MCP Client 认证方式有限，连接企业内部 API 很麻烦。
现在新增：
✔️ OAuth 支持：适合 Google、微软、自家内部统一登录
✔️ 多 Header 支持：适合要提供 access-key + project-id + custom-token 的 API
如果你有以下需求，这功能价值巨大：
对接公司内部 API 服务
构建企业级 AI Agent 系统
使用需要多重 header 的开发者平台
做智能体自动化、跨系统集成
一句话：
你终于可以用 n8n 的 MCP Client 更完整地连接你的企业 API 了。
🎯 写在最后：这次更新的价值，用一句话概括
n8n 正式把“AI × 自动化”提升到一个新阶段——既能连接 AI Agent，也能保护 AI，也能让 API 认证更灵活。
