Oi @mp158, bem-vindo à nossa comunidade!
Você tem uma pergunta excelente, essa é de fato uma das partes mais difíceis (e mais importantes) de construir workflows agentic com MCP e n8n. Eu estruturaria o documento de requisitos menos em torno de “nós” e mais em torno do sistema de agente que você está projetando. Com base na documentação atual do n8n e nas melhores práticas de IA + MCP, um esboço prático poderia ser assim:
1. Contexto e objetivos
Comece com uma seção curta de “problema e objetivos”:
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Qual é seu sistema de gerenciamento de processos atual e quais dados estão disponíveis para o agente?
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Onde o workflow do n8n se encaixa na arquitetura geral – o Agente de IA é o principal orquestrador, ou apenas uma ferramenta dentro de uma configuração maior com múltiplos agentes?
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Seja explícito sobre o que o agente deve ser capaz de fazer:
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O que ele precisa ler (instâncias de processo, tickets, dados de KPI, etc.)
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O que deve analisar (gargalos, tempo de ciclo, violações de SLA, handoffs ausentes…)
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Que tipo de recomendações deve gerar (melhorias de processo, alertas, novas tarefas, atualizações de documentação, etc.).
Você também pode listar os resultados esperados aqui (por exemplo: “criar uma issue no GitHub”, “registrar um resumo no Notion”, “enviar uma mensagem de aprovação no Discord”) similar aos exemplos onde um Agent do n8n lê um newsletter, pede aprovação no Discord e abre uma issue no GitHub via MCP.
2. Arquitetura de alto nível e fluxo principal
A seguir, descreva a arquitetura em alto nível, idealmente com um diagrama simples mais texto:
Esta seção deve permitir que alguém entenda o fluxo de ponta a ponta sem ler nenhum detalhe no nível de nós.
3. Requisitos de MCP e ferramentas externas
Como sua tese se concentra em MCP, eu daria ao MCP sua própria seção dedicada.
3.1. Como o MCP é usado neste workflow
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Se o workflow do n8n está atuando como um cliente MCP (Agent dentro do n8n chamando servidores MCP externos):
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Se o workflow do n8n é exposto como um servidor MCP para que agentes externos (Claude, Cursor, etc.) possam chamá-lo:
- Documente como o MCP Server Trigger é configurado: caminho da URL, autenticação e esquema de entrada esperado.
3.2. Especificação no nível de ferramentas
Para cada ferramenta MCP (especialmente a que envolve seu sistema de gerenciamento de processos):
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Nome da ferramenta e descrição curta (qual capacidade de negócio ela representa).
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Esquema de entrada: parâmetros, tipos, restrições (você pode referenciar a referência oficial de ferramentas MCP do n8n se estiver usando o servidor MCP integrado).
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Esquema de saída: o que o agente pode esperar receber.
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Limites: máximo de registros por chamada, timeouts, limites de taxa, limites de permissão.
Isso lê quase como uma especificação de API, mas do ponto de vista do agente.
4. Design do workflow no n8n
Aqui eu listaria nós e lógica de forma que uma pessoa sem conhecimento em n8n ainda consiga acompanhar:
4.1. Nós principais
Liste os nós principais em ordem de execução:
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Nó(s) de gatilho (Gmail/Webhook/MCP Server Trigger, etc.).
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Nó de Agente de IA (inclua: modelo, prompt de sistema, configurações de planejamento/memória, guardrails).
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Nó(s) MCP Client / MCP Client Tool que se conectam ao seu servidor MCP de gerenciamento de processos e qualquer outro servidor MCP.
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Nós de integração (HTTP, banco de dados, Notion, Discord, etc.).
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Qualquer nó Code que encapsule lógica de negócio customizada.
Para cada nó, documente:
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Propósito (em linguagem clara).
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Entradas/saídas principais (quais campos importam para o agente).
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Condições de ramificação importantes.
4.2. Lógica de análise e recomendação
Em vez de apenas descrever o prompt, capture as regras que seu agente deve seguir, como:
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Quando o agente é permitido propor uma mudança (ex: “apenas recomendar mudanças de processo se o tempo de ciclo esteve acima do limiar nos últimos N ciclos”).
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Quando deve escalar para um humano.
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Como combina múltiplas fontes de dados: por exemplo, chamando mais de um servidor MCP (ferramenta de processo + ferramenta de documentação + sistema de tickets) e deixando o n8n orquestrar os resultados antes do agente decidir.
Isso torna seu design auditável e mais fácil de avaliar academicamente.
5. Humano no loop e controle
Em um contexto de tese isso é importante: explique exatamente onde e como os humanos mantêm controle:
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Quais etapas sempre requerem aprovação explícita (ex: via um nó “enviar e aguardar resposta” no Discord, um email, ou um formulário).
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Se o humano pode editar a ação ou texto proposto antes de ser executado (por exemplo: usuário pode revisar a mensagem de recomendação e o agente replaneja com base naquela entrada).
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Comportamento de fallback se um servidor MCP falhar, retornar dados inválidos, ou o resultado do LLM não passar na validação.
6. Requisitos não-funcionais
Finalmente, documente as coisas que frequentemente se perdem na implementação:
7. Exemplos e artefatos
Para a tese em si, eu incluiria:
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Uma exportação JSON (ou trechos) do seu workflow do n8n.
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O prompt de sistema principal para o agente, anotado e vinculado aos requisitos.
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Um ou dois cenários de teste de ponta a ponta:
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Dados de processo de entrada.
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Quais ferramentas MCP são chamadas em qual ordem.
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Que análise o agente realiza.
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Que recomendação é feita e como é aplicada (ou rejeitada) por um humano.
Esta estrutura oferece ao seu avaliador um mapa claro do sistema sem forçá-lo a ler YAML/JSON do n8n.
Se você compartilhar um pouco mais sobre sua configuração concreta (o que atua como gatilho, qual ferramenta de processo você envolve como MCP, e se agentes externos chamará o n8n como servidor), posso ajudá-lo a transformar este esboço em um esqueleto de documento de requisitos de 1-2 páginas exatamente adaptado ao seu caso de uso.