בעולם שבו בינה מלאכותית (AI) הופכת לחלק בלתי נפרד מחיינו המקצועיים והאישיים, היכולת לאוטומט תהליכים מורכבים היא כבר לא בגדר מותרות אלא הכרח. OpenAI הכריזה לאחרונה על כלים חדשים לבניית “סוכני AI” המסוגלים לבצע משימות רבות-שלבים באופן עצמאי כמעט ללא התערבות ידנית. במקביל, גם פלטפורמות וכלי אוטומציה אחרים פורצים דרך, ומאפשרים למשתמשים – גם ללא רקע טכני – לנצל את העוצמה של ה-AI כדי לייעל את עבודתם. במאמר זה, נצלול לעומק השימוש בשילוב עוצמתי של N8N פלטפורמת אוטומציה
(Model Context Protocol) MCP, וקלוד (Claude) מבית Anthropic. שילוב זה מאפשר לנו ליצור, לשדרג ואף לשחזר תרחישי אוטומציה מורכבים בקלות מפתיעה. זהו צעד נוסף לעבר עתיד שבו לכל אחד מאיתנו יהיה “עוזר AI אישי” או צוות שלם של עוזרים דיגיטליים שעובדים בשבילנו ופותרים בעיות בעולם האמיתי.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
המהלך החדש מבית אנטרופיק (Anthropic) והשילוב עם N8N מציג התקדמות משמעותית ביכולתנו לבנות אוטומציות מורכבות. המערכת מבוססת על שלושה רכיבים עיקריים:
זוהי פלטפורמת קוד-פתוח לאוטומציה המאפשרת לחבר בין יישומים ושירותים שונים וליצור “זרימות עבודה״ (Workflows) חכמות, בדומה ל-Make.com לשעבר Integromat בתחום האוטומציה. N8N מספק ממשק ויזואלי ידידותי, אך מאחורי הקלעים הוא מתבסס על קבצי JSON המכילים את לוגיקת התרחיש.
תרשים זרימה של תהליך אוטומציה ב- N8N
זהו פרוטוקול המאפשר למודלי שפה גדולים (LLMs) כמו קלוד, לגשת לכלים חיצוניים ולבצע פעולות מורכבות. במקרה זה, MCP משמש כגשר בין קלוד לבין היכולות של N8N.
מה זה MCP?
מודל השפה המתקדם של Anthropic ובפרט גרסת Claude Opus 4 שהוכיחה ביצועים עדיפים באופן משמעותי ביצירת תרחישי אוטומציה מדויקים יותר. קלוד פועל כ”מוח” שמתכנן את התרחישים ומנצל את הכלים של N8N באמצעות MCP.
לצורך הפעלה אופטימלית, הפיתוח הזה משלב שלוש ספריות גיטהאב מרכזיות (MCPs) יחדיו:
המכיל כ-39 כלים מובנים עבור N8N.
ספרייה ענקית עם למעלה מ-2,000 תרחישים מוכנים מראש, המתעדכנת באופן שוטף.
המספק תיעוד API מעודכן למערכות וכלים שונים, מה שמבטיח שקלוד ישתמש במידע העדכני ביותר בעת בניית התרחישים.
השילוב הייחודי הזה מאפשר שלושה מצבי עבודה מרכזיים, המדגימים את עוצמתו וגמישותו:
ניתן לבקש מקלוד ליצור תרחיש חדש באמצעות הנחיה טקסטואלית פשוטה. לדוגמה, לבנות תרחיש שישלח התראת דיסקורד בכל פעם שמישהו נותן כוכב (star) למאגר GitHub שלך. המערכת מבצעת תהליך מורכב של גילוי ובחירת נודים (Nodes), בדיקת תיעוד API רלוונטי באמצעות Context 7 ובניית Workflow בN8N . בסיום התהליך, התרחיש מועלה אוטומטית ל-N8N, וכל שנותר למשתמש הוא לחבר את החשבונות הרלוונטיים (כמו GitHub ו-Discord במקרה זה). היכולת הזו מפשטת מאוד את תהליך הפיתוח, מפחיתה את כמות הקוד הנדרשת ומייעלת את הלוגיקה ואופן האינטראקציה של הסוכנים.
לעתים קרובות, אנו נתקלים בתרחישים קיימים בקובצי JSON שאינם מושלמים, משתמשים בנודים מיושנים, או שניתן לבצעם טוב יותר. המערכת מאפשרת להעלות קובץ JSON כזה ולקלוד לבצע עליו אנליזה, אימות נודים, בדיקת תקינות התרחיש (כולל תיקון שגיאות קריטיות כמו בעיות עם nested expressions), ושימוש ב-Context 7 לתיעוד API עדכני. כך, תרחיש “לא מושלם” הופך לתרחיש עובד ומשופר, מוכן לפריסה ב-N8N.
היכולת המרשימה ביותר היא שחזור תרחישים מקובץ תמונה (צילום מסך). אם ראיתם תרחיש ביוטיוב או במקום אחר, אך אין קובץ JSON זמין, תוכלו לצלם את המסך ולבקש מקלוד לשחזר אותו. המודל ינתח את התמונה, יזהה את הנודים השונים (Webhook , Split , HTTP , Aggregator ועוד), ויבנה מחדש את התרחיש בN8N כולל תיקון טעויות שאולי היו בתרחיש המקורי או התאמה לנודים העדכניים.
השילוב של N8N, MCP וקלוד מעניק למשתמשים יתרונות רבים:
בניית אוטומציות מורכבות הופכת לנגישה גם לאנשים לא טכניים, מה שמאפשר להם להפוך רעיונות לתרחישים עובדים במהירות.
קיצור דרמטי של זמן הפיתוח, במיוחד במשימות שבעבר דרשו ניסוי וטעייה מרובים בכתיבת פרומפטים או שימוש בכמה ממשקים.
הכלים החדשים מעניקים ל-AI יכולות חדשות, כמו חיפוש מידע עדכני באינטרנט, חיפוש בתוך קבצים ארגוניים, ואף ביצוע פעולות על המחשב (כמו משתמש אנושי).
היכולת של קלוד לזהות ולתקן שגיאות בתרחישים (כמו נודים חסרים או לא תקינים) משפרת משמעותית את איכות התוצרים. כמו כן, שימוש במודלים מתקדמים כמו GPT-4 וגרסאות מיוחדות מותאמות לכלים משפר את דיוק התשובות.
כלי ניטור (Observability) מאפשרים לעקוב אחר מהלך הפעולות של הסוכן בכל רגע, לראות אילו צעדים הוא נקט בדרך לפתרון בעיה ולזהות היכן הוא טועה.
הפלטפורמה גמישה וניתן להשתמש בה עם מודלי שפה שונים. חברות כבר החלו ליישם יכולות דומות: Navan השתלבה בכלי חיפוש המסמכים עבור סוכן נסיעות חכם, Unify משתמשת ב”שימוש במחשב” לאיסוף מידע ממקורות שרק אדם יכל לגשת אליהם, וLuminai ביצעה אוטומציה לתהליך רישום משתמש מורכב בימים במקום חודשים.
לפני ואחרי חיבור ל-MCP
התהליך דורש התקנה ראשונית של Docker ו-Node.js, ולאחר מכן הגדרת ה-MCPs בתוך אפליקציית Claude Desktop. חשוב לציין שקלוד (Claude) חייב להיות מותקן כאפליקציית דסקטופ (ל-Mac או Windows) ולא רק בדפדפן.
התקנת Node.js ו-Docker: וודא שמותקנים במחשב שלכם Node.js (להרצת פקודות בטרמינל) ו-Docker לניהול ה-MCPs כקונטיינרים. חשוב לוודא שמנוע ה-Docker פועל ברקע “engine running”.
הרץ פקודות פשוטות בטרמינל כדי למשוך את תמונות ה-Docker הרלוונטיות של הN8N MCP.
הפעל את ה-“Image” שיצרת באמצעות Docker Desktop.
Contxet 7 ו-N8N Workflows: ניתן להשתמש בכלי עזר כמו gitmcp.io כדי לקבל בקלות את קובץ הקונפיגורציה של ה-MCPs הללו.
עבור גישה מלאה ליכולות כמו יצירת Workflows, יש צורך בהגדרת URL ו-API Key של N8N ישירות בקובץ הקונפיגורציה.
מכיוון שנדרש לחבר מספר MCPs, מומלץ לבקש מקלוד עצמו לאחד את קובצי ה-JSON של כל ה-MCPs לקובץ אחיד אחד. פשוט רשמו בצ׳אט חדש: “create a Json unified file out of all of these:” ומתחת את כל הקבצים. הגדרת קלוד Desktop: את קובץ ה-JSON המאוחד יש להדביק בנתיב ההגדרות של קלוד Desktop (settings > developer > edit config).
חשוב מאוד לסגור לגמרי את אפליקציית קלוד ולהפעיל אותה מחדש לאחר כל שינוי בקובץ הקונפיגורציה, כדי שהשינויים ייטענו.
מומלץ להפעיל את האפשרות “Extended Thinking” בקלוד, כדי שהמודל יחשוב לעומק לפני ביצוע פעולות, מה שמגביר את איכות התוצאות. למרות שהתהליך כולל מספר שלבים טכניים, הסרטון המצורף מסביר כל שלב בפירוט, ומאפשר גם למשתמשים ללא רקע טכני לחבר את הכלים בהצלחה. במקרה של תקלות, ניתן להיעזר במודלי שפה כמו קלוד עצמו, ג’מיני או ChatGPT לצורך troubleshooting.
למרות העוצמה הרבה, ישנן מספר מגבלות שיש לקחת בחשבון:
השילוב של “Extended Thinking” ו-Claude Opus 4, יחד עםMCP, צורך טוקנים במהירות גבוהה. עבור משתמשים עם מנויים בסיסיים, הדבר עלול להוביל לכך שתרחישים מורכבים במיוחד “יתקעו” באמצע התהליך עקב חוסר טוקנים.
למרות שהמערכת בונה את התרחישים, עדיין נדרשת הבנה בסיסית של N8N ומושגים כמו Nodes, Webhooks, ו-Production/Test Webhooks) לצורך איתור ותיקון שגיאות, אופטימיזציה של התרחיש והבנתו לעומק. Anthropic כבר מתכננות להרחיב את הכלים הקיימים ולהוסיף יכולות נוספות. המטרה היא לחבר באופן עמוק יותר בין המודלים לכלים, ולפתח יכולות חדשות להטמעה, הערכה והתייעלות של הסוכנים בסביבת ייצור.
השילוב של N8N, MCP וקלוד הוא דוגמה מצוינת להתקדמות המהירה בתחום סוכני ה-AI האוטונומיים, אשר עתידים להפוך לחלק בלתי נפרד מכוח העבודה הדיגיטלי שלנו. כלים אלו מקצרים דרמטית את זמן ומשאבי הפיתוח, ופותחים פתח לשימוש נרחב ב-AI בתעשיות רבות – משירות לקוחות ועד פיננסים.
חשוב להבין שאנו רק בתחילתו של עידן זה. סוכני AI כמו אלה שניתן לבנות באמצעות הכלים שהוצגו, יכולים לשדרג את הפריון בעבודה ולאפשר לבני אדם להתמקד במשימות הדורשות פיקוח גבוה יותר או יצירתיות, במקום בעבודת נמלים מונוטונית.
השאלה כבר אינה האם יהיו סוכני AI בסביבה שלנו, אלא כמה מהר הם יהפכו למציאות יומיומית. עם המשך ההתקדמות הטכנולוגית וההשקעה במנגנוני בטיחות ובקרה, אנו צועדים לעבר עתיד שבו לכל אחד ואחת מאיתנו יכול להיות “עוזר AI אישי” או “צוות של עוזרים דיגיטליים” שיסייעו לנו במגוון משימות ויפתרו בעיות בעולם האמיתי.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
