Hoe je een Blog AI Agent bouwt met n8n, FastMCP Server en FerretDB

Inleiding

Het automatiseren van contentcreatie met AI wordt steeds populairder, vooral voor tech-blogs zoals dedataengineers.nl. In dit artikel laten we zien hoe je een Blog AI Agent kunt bouwen met behulp van n8n, FastMCP Server en FerretDB voor geheugenopslag. Deze combinatie stelt je in staat om geautomatiseerde, contextbewuste blogs te genereren die perfect aansluiten bij je doelgroep.

Waarom deze stack?

n8n: Een krachtige, open-source workflow-automatiseringstool waarmee je complexe processen kunt modelleren zonder uitgebreide code.
FastMCP Server: Een lichtgewicht server die de Model Context Protocol (MCP)-standaard implementeert, waardoor AI-agents externe tools kunnen ontdekken en gebruiken.
FerretDB: Een open-source MongoDB-compatibele database, ideaal voor het opslaan van contextuele informatie en geheugen voor je AI-agent.

Stap 1: Opzetten van de FastMCP Server

Wat is FastMCP?

FastMCP is een server die de MCP-standaard ondersteunt, waardoor AI-agents zoals Claude of GPT-4 externe tools kunnen aanroepen via een gestandaardizeerde interface. Dit maakt het mogelijk om workflows in n8n als "tools" beschikbaar te stellen voor AI-agents.

Installatie en configuratie

Clone de repository:

git clone https://github.com/fastmcp/fastmcp-server.git
cd fastmcp-server
npm install

Start de server:
```
npm start
```
De server luistert standaard op poort 3000.

Configureer tools: Voeg tools toe aan de server door endpoints te definiëren in de config.json. Bijvoorbeeld:

{
  "tools": {
    "blog_generator": {
      "description": "Genereer blogcontent op basis van een onderwerp.",
      "endpoint": "http://localhost:5678/webhook/blog-generator"
    }
  }
}

Stap 2: Integratie met n8n

n8n als MCP Server

Met de MCP Server Trigger-node in n8n kun je workflows beschikbaar stellen als tools voor AI-agents. Hier is een voorbeeld van een workflow voor het genereren van blogcontent:

Voeg een MCP Server Trigger-node toe:
- Geef de tool een naam (bijv. blog_generator).
- Configureer het verwachte invoerformaat (bijv. {"topic": "string", "tone": "string"}).

Voeg een Function-node toe: Gebruik JavaScript om de blogcontent te genereren op basis van de invoer:

const { topic, tone } = $input.item.json;
const blogContent = `In dit artikel bespreken we ${topic} vanuit een ${tone} perspectief.`;
return { json: { content: blogContent } };

Activeer de workflow: Zodra de workflow actief is, kan de AI-agent deze aanroepen via de FastMCP Server.

Stap 3: Opslaan van context in FerretDB

Waarom FerretDB?

FerretDB is een uitstekende keuze voor het opslaan van contextuele informatie, zoals eerdere blogs of gebruikersvoorkeuren. Het is compatibel met MongoDB, wat het eenvoudig maakt om te integreren met bestaande tools.

Configuratie

Installeer FerretDB:

docker run -d -p 27017:27017 --name ferretdb ghcr.io/ferretdb/ferretdb

Integreer met n8n: Gebruik de MongoDB-node in n8n om gegevens op te slaan en op te halen:
- Configureer de verbinding met mongodb://localhost:27017.
- Gebruik een Set-node om gegevens voor te bereiden:
```
{
  "topic": "Data Engineering",
  "tone": "technisch",
  "timestamp": "2025-06-10T12:00:00Z"
}
```

Stap 4: Testen en optimaliseren

Testen met een AI-agent

Configureer een AI-agent (bijv. Claude Desktop) om verbinding te maken met de FastMCP Server.

Roep de tool aan:

{
  "tool": "blog_generator",
  "params": {
    "topic": "Hoe je een AI-agent bouwt",
    "tone": "praktisch"
  }
}

Controleer de output: De AI-agent ontvangt de gegenereerde blogcontent en kan deze verder verfijnen.

Optimalisatie

Caching: Gebruik FerretDB om veelgebruikte templates of context op te slaan voor snellere responstijden.
Feedbackloop: Sla gebruikersfeedback op in FerretDB om de AI-agent te verbeteren.

Conclusie

Met n8n, FastMCP Server en FerretDB kun je een krachtige Blog AI Agent bouwen die automatisch hoogwaardige content genereert. Deze stack biedt flexibiliteit, schaalbaarheid en eenvoudige integratie met bestaande tools. Of je nu een tech-blog runt of een intern kennisplatform beheert, deze oplossing kan je workflow aanzienlijk versnellen.

Volgende stappen

Experimenteer met complexere workflows, zoals het integreren van externe API's voor feitencontrole.
Deel je ervaringen in de dedataengineers.nl community.

Afbeelding

Blog AI Agent met n8n en FerretDB

Heb je vragen of suggesties? Laat het ons weten in de comments of op LinkedIn!