Activador de servidor MCP (v2) — todas las llamadas de herramientas fallan con „No bridge acquired for this context. Call acquire() first.

Preguntas
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Hola a todos,

Mi MCP Server Trigger se conecta correctamente y enumera todas sus herramientas correctamente, pero cada llamada de herramienta real falla con:

Hubo un error: “No se adquirió ningún puente para este contexto. Llama a acquire() primero.”

Detalle clave — el error está en la capa de invocación de herramientas/puente, no en mi subflujo:

  • El subflujo de la herramienta se ejecuta hasta completarse y tiene éxito cuando se ejecuta de forma independiente (cadena completa, salida correcta).
  • Llamado a través del MCP Server Trigger, el nodo Call n8n Workflow Tool devuelve el error con salida vacía, la ejecución finaliza en ~42ms, y no se genera una ejecución de subflujo secundario — muere en la entrega, antes de que se ejecute el subflujo.

Así que el subflujo en sí está bien; la falla se reproduce solo a través de MCP.

Esto coincide con un informe conocido donde el motor de expresiones VM experimental (N8N_EXPRESSION_ENGINE=vm) resuelve los parámetros de herramientas MCP fuera de la ventana de aislamiento requerida (“acquire()”) — las sesiones se conectan y las herramientas se enumeran bien, pero cada llamada de herramienta muere con este error exacto:

Configuración:

  • n8n Cloud (última versión)
  • MCP Server Trigger (@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpTrigger) v2
  • Call n8n Workflow Tool (@n8n/n8n-nodes-langchain.toolWorkflow) v2.2, usando entradas $fromAI

Preguntas:

  1. ¿Por qué la llamada de herramienta falla con “No se adquirió ningún puente” a través del MCP Server Trigger aunque el subflujo tenga éxito de forma independiente?
  2. ¿Es este el motor de expresiones VM experimental? En n8n Cloud, ¿es N8N_EXPRESSION_ENGINE algo que pueda cambiar, o necesita el soporte de n8n para revertir a legacy?
  3. ¿Hay algún workaround conocido para MCP Server Trigger v2 por ahora?

¡Gracias!

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Hola @Sohaib_Ibne_Ali, mientras esperas una respuesta, aquí hay algunas cosas que podrían ayudarte:

Recursos sugeridos

Coincidencia automática con tu pregunta.

Documentación:

Foro:

@Anshul_Namdev, @tamy.santos, @Patrik_Breitenmoser - han ayudado con problemas similares antes, ¿podrían echar un vistazo?

Sugerido automáticamente por el bot de la comunidad de n8n. Es una prueba piloto - comparte tu opinión aquí.

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¡Hola @Sohaib_Ibne_Ali! ¡Bienvenido!
N8N_EXPRESSION_ENGINE es una variable de entorno autohospedada sin equivalente en la nube ni opción de interfaz de usuario, por lo que volver tu instancia a legacy no es algo que puedas hacer por ti mismo. help@n8n.io puede verificar si el motor vm está activo en tu instancia y cambiarlo. Envíales el ID del flujo de trabajo, la cadena de error exacta y el detalle de que la lista de herramientas funciona bien mientras que cada llamada falla en ~42 ms sin que se genere ninguna subejcución, lo que lo vincula a la resolución de parámetros.
Mientras tanto, elimina el MCP Server Trigger y expone el subflujo a través de MCP a nivel de instancia. Ve a Configuración > MCP a nivel de instancia, habilita el acceso, activa “Disponible en MCP” en el subflujo y luego apunta Claude a:

https://<your-n8n-domain>/mcp-server/http

El cliente lo ejecuta con execute_workflow y pasa los argumentos directamente, por lo que ninguna expresión $fromAI() en un nodo de herramienta tiene que resolverse.

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¡hola @Sohaib_Ibne_Ali bienvenido a la comunidad de n8n!

Antes de profundizar, ¿podrías confirmar tu versión exacta de n8n (con captura de pantalla si es posible), si estás ejecutando en modo de cola, y si el problema persiste después de actualizar a una versión que incluya las correcciones recientes de aislamiento de expresiones y la corrección de llamadas de herramientas MCP Trigger en modo de cola?

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Si la herramienta Call n8n Workflow Tool continúa fallando, utiliza el nodo AI Agent como el «Cerebro» y la herramienta Workflow Tool como la herramienta.

  • En lugar de la ruta MCP Trigger → Tool Workflow, utiliza: MCP Trigger → AI Agent → Workflow Tool.
  • El nodo AI Agent gestiona su propio puente de contexto de forma más robusta que la transferencia directa de Trigger a Tool.