前言我所有業(yè)務工作流都放到了n8n里但n8n并沒有很好的知識庫能力。目前最適合個人或者中小團隊用的知識庫是Fastgpt而它最近升級的MCP Server能供外部工作流調(diào)用。解決方案不就來了嗎把FastGPT上的知識庫打包成MCP Server供n8n在生產(chǎn)內(nèi)容的時候調(diào)用。目前效果是這樣的n8n里的AI Agent會通過MCP調(diào)用FastGPT里的知識庫工作流。一、Fastgpt MCP ServerFastGPT可以通過docker-compose的方式安裝但如果已經(jīng)安裝了就需要升級到最新版目前是4.9.11https://github.com/labring/FastGPT/pkgs/container/fastgpt升級FastGPT以寶塔面板為例打開docker-容器編排如圖的位置就是docker-compose的內(nèi)容把它復制出來備份好。進這里獲得最新的docker-compose文件https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml如果還沒安裝的同學直接用這個來安裝即可。這里可以用cursor來對比兩個文件的差異確保我們自定義的部分也同步到新的文件里。例如我設置了默認root密碼這個在新的yml文件里也要設置。接著把改好的docker-compose文件復制黏貼進去如圖位置。再點「跳轉(zhuǎn)目錄」接下來要設置config.json在這里下載https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/refs/heads/main/projects/app/data/config.json修改圖中mpcServerProxyEndpoint改成你的ip這是后面n8n工作流需要調(diào)用的地址注意這里暴露的是3005接口要在寶塔面板添加相關的端口開放權限確保外部能正常訪問才行。然后把修改好的config.json放到跟前面FastGPT的docker-compose文件同一個目錄里。也就是前面的「跳轉(zhuǎn)目錄」后打開的路徑。最后回到docker面板點停止-更新鏡像即可。此時打開Fastgpt就能看到是最新版本了。搭建知識庫工作流注意這里不能直接用知識庫應用否則會是經(jīng)過AI處理后的結(jié)果。我們要的是原汁原味知識庫里匹配到的精準相關內(nèi)容就要通過工作流的形式把知識庫引用返回。如圖設置好后一定要點保存并發(fā)布如果不發(fā)布的話親測是返回不了結(jié)果的。創(chuàng)建MCP服務接下來在工作臺點開MCP服務-新建服務這里有一個要點名字要是英文的因為n8n是純國外平臺加上AI大模型本身對中文就不是很敏感很容易調(diào)用失敗。新建好后點開始使用,切換到SSE這里的接入地址就是我們要用的。二、n8n工作流調(diào)用此時回到n8n工作流這是我的小紅書模板工作流先生成多個方向的選題標題然后根據(jù)標題生成內(nèi)容后面再根據(jù)內(nèi)容生成多張圖片最終全部保存到飛書多維表格再調(diào)用矩陣工具讀取飛書表格進行批量發(fā)布。今天我們要解決的是生成正文這里通過接入知識庫作為參考讓AI生成內(nèi)容效果更佳。在AI Agent的Tool搜索MCP找到MCP Client Tool同時要注意n8n的版本確保在1.94.1或以上才有MCP能力接著在SSE Endpoint輸入前面在FastGPT準備好的調(diào)用網(wǎng)址。點Execute step測試一下隨便輸入一個內(nèi)容標題看到能正確返回內(nèi)容了。這里每個業(yè)務對于返回內(nèi)容是否精準的判斷都不同所以我這里就隱去了。具體返回效果如果可以直接到FastGPT里處理好即可。接著回到AI Agent節(jié)點測試大模型回答注意這里的要點有兩個1是大模型要有調(diào)工具的能力這里我用的是魔塔社區(qū)里的APIDeepseek R1 0528雖然強但無工具調(diào)用能力遺憾不能用。我用的是Qwen3-235B-A22B2是提示詞中要明確讓AI去掉用MCP工具來獲取參考內(nèi)容除非把MCP名字和簡介寫的很好跟當前內(nèi)容匹配否則大部分模型不會主動去調(diào)用的。最后我們能正?？吹酱竽Ｐ陀姓{(diào)用mcp即可。至此我們就把FastGPT通過MCP Server的形式整合到了n8n工作流里面。原本就好用的n8n補全了它知識庫短板又全面了。。最后為什么要學AI大模型當下??智能市場迎來了爆發(fā)期并逐漸進?以??通?智能AGI為主導的新時代。企業(yè)紛紛官宣“ AI ”戰(zhàn)略為新興技術?才創(chuàng)造豐富的就業(yè)機會?才缺?將達 400 萬DeepSeek問世以來生成式AI和大模型技術爆發(fā)式增長讓很多崗位重新成了炙手可熱的新星崗位薪資遠超很多后端崗位在程序員中穩(wěn)居前列。與此同時AI與各行各業(yè)深度融合飛速發(fā)展成為炙手可熱的新風口企業(yè)非常需要了解AI、懂AI、會用AI的員工紛紛開出高薪招聘AI大模型相關崗位。最近很多程序員朋友都已經(jīng)學習或者準備學習 AI 大模型后臺也經(jīng)常會有小伙伴咨詢學習路線和學習資料我特別拜托北京清華大學學士和美國加州理工學院博士學位的魯為民老師給大家這里給大家準備了一份涵蓋了AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻全系列的學習資料這些學習資料不僅深入淺出而且非常實用讓大家系統(tǒng)而高效地掌握AI大模型的各個知識點。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】AI大模型系統(tǒng)學習路線在面對AI大模型開發(fā)領域的復雜與深入精準學習顯得尤為重要。一份系統(tǒng)的技術路線圖不僅能夠幫助開發(fā)者清晰地了解從入門到精通所需掌握的知識點還能提供一條高效、有序的學習路徑。但知道是一回事做又是另一回事初學者最常遇到的問題主要是理論知識缺乏、資源和工具的限制、模型理解和調(diào)試的復雜性在這基礎上找到高質(zhì)量的學習資源不浪費時間、不走彎路又是重中之重。AI大模型入門到實戰(zhàn)的視頻教程項目包看視頻學習是一種高效、直觀、靈活且富有吸引力的學習方式可以更直觀地展示過程能有效提升學習興趣和理解力是現(xiàn)在獲取知識的重要途徑光學理論是沒用的要學會跟著一起敲要動手實操才能將自己的所學運用到實際當中去這時候可以搞點實戰(zhàn)案例來學習。海量AI大模型必讀的經(jīng)典書籍PDF閱讀AI大模型經(jīng)典書籍可以幫助讀者提高技術水平開拓視野掌握核心技術提高解決問題的能力同時也可以借鑒他人的經(jīng)驗。對于想要深入學習AI大模型開發(fā)的讀者來說閱讀經(jīng)典書籍是非常有必要的。600AI大模型報告實時更新這套包含640份報告的合集涵蓋了AI大模型的理論研究、技術實現(xiàn)、行業(yè)應用等多個方面。無論您是科研人員、工程師還是對AI大模型感興趣的愛好者這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。AI大模型面試真題答案解析我們學習AI大模型必然是想找到高薪的工作下面這些面試題都是總結(jié)當前最新、最熱、最高頻的面試題并且每道題都有詳細的答案面試前刷完這套面試題資料小小offer不在話下這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】