Questo workflow combina un copilot AI per il supporto di un negozio con strumenti per consultare ordini, verificare resi e registrare richieste di reso. L’agente usa un modello tramite OpenRouter e comunica con un server MCP creato in n8n. Quando non riesce a risolvere un problema per mancanza di uno strumento, può inviare un feedback che viene salvato e, se configurato, pubblicato su Slack.
A cosa serve
Il workflow offre al personale di supporto una chat per fare domande sugli ordini e sui resi. Il copilot può cercare gli ordini, recuperare un singolo ordine, consultare i resi e avviare una richiesta di reso. Il server MCP espone anche uno strumento per segnalare le lacune degli strumenti disponibili.
È una base per organizzare un flusso di assistenza, non un collegamento già pronto al sistema ordini di un negozio: inizialmente i dati risiedono nelle Data Tables di n8n. Per lavorare con i dati reali, puoi sostituire queste tabelle con il tuo sistema ordini o con un’API, adattando il workflow.
Come funziona
Il server MCP mette a disposizione cinque strumenti: find_orders, get_order, get_returns, create_return e send_feedback. Le ricerche leggono i record di ordini e resi dalle Data Tables usando l’email del cliente o il numero d’ordine fornito.
Quando viene richiesta una restituzione, il workflow controlla che la riga dell’ordine sia valida e applica le regole previste: l’ordine deve risultare consegnato, la richiesta deve rientrare nella finestra di 30 giorni dalla consegna, l’articolo non deve essere in saldo finale e deve esserci una quantità ancora restituibile. Se i requisiti sono soddisfatti, calcola il rimborso, genera un ID di reso in stile RMA e registra la richiesta. In caso contrario, restituisce un rifiuto strutturato con un codice di policy e un dettaglio.
Le segnalazioni inviate con send_feedback vengono controllate per i campi richiesti, limitate a 30 report all’ora e ripulite da segreti e indirizzi email prima di essere salvate. Il workflow può poi pubblicarle in un canale Slack e registrare nella tabella il timestamp del messaggio. Se Slack non è disponibile, la registrazione del feedback non viene bloccata.
Separatamente, una chat avvia l’AI Agent, che usa il modello OpenRouter e il server MCP come unico strumento per rispondere alle domande e segnalare i casi in cui mancano funzionalità.
Cosa ti serve
Per provare il flusso servono un credential HTTP Bearer per proteggere l’endpoint MCP e un credential API di OpenRouter per il modello. Se vuoi ricevere i report su Slack, aggiungi anche un credential OAuth2 e configura il canale di destinazione. I servizi collegati possono richiedere account, chiavi API o piani propri.
Prima del test, avvia una volta il trigger manuale “Set Up Demo Data”: crea le Data Tables per ordini, resi e feedback e inserisce ordini di esempio. Se il tuo indirizzo base di n8n non è http://localhost:5678, aggiorna l’URL dell’endpoint MCP usato dal client. Seleziona il credential Bearer sia nel trigger MCP Server sia nel client MCP.
Come importarlo
Apri il template su n8n.io e scegli “Use for free”, oppure copia il JSON del workflow e incollalo in un nuovo workflow n8n. Dopo l’importazione, configura le credenziali dei nodi che comunicano con servizi esterni, esegui la preparazione dei dati demo e prova la chat integrata. Pubblica il workflow e copia l’URL dell’endpoint MCP se ti serve usarlo da un client MCP esterno.
n8n Cloud o self-hosted
Il workflow usa nodi nativi di n8n, quindi può essere eseguito sia su n8n Cloud sia su un’installazione self-hosted. In entrambi i casi vanno configurati i credential necessari e verificato l’URL base usato dal client MCP.
Limiti e adattamenti
Le regole di reso e i dati iniziali sono quelli del workflow: prima dell’uso con clienti reali, controlla che policy, campi e dati corrispondano alle procedure del negozio. Se sostituisci le Data Tables con un gestionale o un’API, verifica come recuperare ordini e resi e come registrare le nuove richieste. Slack è facoltativo; senza la sua configurazione i feedback possono comunque essere salvati. Puoi anche cambiare il modello, tenendo presente che ogni report registra quale modello lo ha inviato.
