Exposer une base Supabase à un agent IA via serveur MCP
Un agent IA qui doit consulter ou modifier une base Supabase a besoin d'un point d'entrée. Le nœud MCP Server Trigger l'expose : l'agent s'y connecte comme à un serveur MCP, et ses appels arrivent dans le workflow. Les Supabase Tool exécutent les opérations sur vos tables, et le Supabase Vector Store, alimenté par Embeddings OpenAI, recherche dans une base vectorielle. Les notes du template nomment quatre blocs, AGENT_MESSAGE, AGENT_TASK, AGENT_STATUS et AGENT_KNOWLEDGE, sans détailler leur contenu : à vous de définir leur rôle selon votre cas.
- Déclencheur
- Appel d'un agent IA (serveur MCP)
- Taille
- 23 nœuds
- Outils
- Supabase, OpenAI
Comment fonctionne ce workflow
- 1
Le MCP Server Trigger reçoit l'appel de l'agent IA et ouvre le serveur MCP.
- 2
Le Supabase Tool exécute l'opération demandée sur les tables de votre projet Supabase.
- 3
Les Embeddings OpenAI convertissent le texte de la requête en vecteur.
- 4
Le Supabase Vector Store recherche les contenus les plus proches dans la table vectorielle.
- 5
Le workflow renvoie le résultat à l'agent qui a fait l'appel.
Quand l'utiliser
- Un agent IA qui répond à des questions sur les données d'une application stockées dans Supabase.
- Un assistant interne qui retrouve des passages pertinents dans une base vectorielle.
- Un agent qui consulte ou met à jour des enregistrements à la demande d'un utilisateur.
À préparer avant l'import
- Un projet Supabase avec les tables à interroger
- Une clé API Supabase enregistrée dans les identifiants n8n
- Une clé API OpenAI pour les embeddings
- Une table vectorielle dans Supabase pour le Supabase Vector Store
- Un agent IA ou un client MCP capable de se connecter à un serveur MCP
Bon à savoir
Avant d'activer le workflow, vérifiez que la table vectorielle attendue par le Supabase Vector Store existe et que sa dimension correspond au modèle d'embeddings choisi.
Installer ce template dans n8n
- Téléchargez le fichier JSON avec le bouton en haut de la page.
- Dans n8n, ouvrez le menu d'un workflow vide, choisissez « Import from File » et sélectionnez le fichier.
- Reliez vos propres identifiants à chaque nœud qui en demande un, lancez un test, puis activez le workflow.
Ce template fonctionne sur n8n auto-hébergé comme sur n8n Cloud. Les nœuds IA demandent une version récente de n8n.
Autres templates : Développement & Outils
- Répondre dans un chat avec un LLM open source via Hugging FaceUn message de chat part vers un modèle open source hébergé sur Hugging Face, et la réponse revient dans la conversation.
- Revue de code automatique d'une merge request GitLab avec OpenAIUn webhook GitLab déclenche une revue de code rédigée par OpenAI sur la merge request concernée.
- Laisser un agent OpenAI appeler une API HTTP dans n8nUn agent OpenAI qui interroge une API HTTP et s'en sert pour répondre, lancé à la main.
- Comparer les réponses de plusieurs LLM locaux via LM StudioEnvoie un même prompt à chaque modèle chargé dans LM Studio et compare leurs réponses, avec un score de lisibilité pour chacune.
- Générer une page HTML depuis une requête avec OpenAIGénère une page HTML à partir d'une requête utilisateur, en passant par une sortie JSON structurée d'OpenAI.
- Préparer Supabase et Postgres pour un agent IAUn agent IA Google Gemini relié à Supabase, avec sa mémoire de conversation stockée dans PostgreSQL.
Vous voulez ce workflow branché sur vos outils ?
Ce template est un point de départ. Nous l'adaptons à vos règles, à vos comptes et à votre hébergement, puis nous le maintenons.
Voir notre accompagnement n8n