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Flowise MCP服务器

一个MCP（模型上下文协议）服务器，使AI代理能够与Flowise实例交互，支持多种MCP兼容客户端。

  • by JuliDir
  • Python
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 JuliDir/flowise-mcp

使用说明

Flowise MCP服务器

MCP（模型上下文协议）服务器，使AI代理能够与 流动 实例。适用于Claude Desktop、VS Code GitHub Copilot、Cursor和其他MCP兼容客户端。

特性

  • 流量管理：列出、创建、更新和删除聊天流和代理流
  • 预测：向流发送消息并接收响应
  • 流量分析：分析配置并提出改进建议
  • 助手：列出并检查Flowise助理
  • 文档存储：管理RAG的文档存储
  • 向量运算：插入向量和查询向量存储
  • 聊天记录：检索和删除对话历史记录
  • 变量和工具：管理全局变量和工具

需求

  • Python 3.10+或 紫外线 包管理器
  • 具有API访问权限的正在运行的Flowise实例

安装

选项A：使用pip

pip install flowise-mcp

选项B：使用紫外线（推荐）

# Install uv first if you don't have it
# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

然后配置您的AI客户端以使用 uvx flowise-mcp （见下文）。

配置

环境变量

变量 描述 必填
FLOWISE_BASE_URL 您的Flowise实例URL 是
FLOWISE_API_KEY 用于身份验证的API密钥 是
FLOWISE_TIMEOUT 请求超时（秒）（默认值：60） 否

获取Flowise API密钥

  1. 打开Flowise实例
  2. 前往“设置”>“API密钥”
  3. 创建新的API密钥或复制现有密钥

客户端设置

VS代码（GitHub副本）

需要使用GitHub Copilot的VS代码1.99+。

添加到 .vscode/mcp.json 在您的项目或用户设置（JSON）中：

{
  "servers": {
    "flowise": {
      "command": "uvx",
      "args": ["flowise-mcp"],
      "env": {
        "FLOWISE_BASE_URL": "https://your-flowise-instance.com",
        "FLOWISE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

添加配置后重新启动VS Code。

克劳德桌面版

添加到您的配置文件中：

  • 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "flowise": {
      "command": "uvx",
      "args": ["flowise-mcp"],
      "env": {
        "FLOWISE_BASE_URL": "https://your-flowise-instance.com",
        "FLOWISE_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

添加配置后重新启动Claude Desktop。

可用工具

流量管理

工具 说明
flowise_list_flows 列出所有聊天流和代理流
flowise_get_flow 获取详细的流程配置
flowise_create_flow 创建新流
flowise_update_flow 更新现有流
flowise_delete_flow 删除流
flowise_predict 向流发送消息
flowise_analyze_flow 分析流程并获得改进建议

助手

工具 说明
flowise_list_assistants 列出所有已配置的助手
flowise_get_assistant 获取助手详细信息和配置

文档存储和矢量

工具 说明
flowise_list_document_stores 列出所有文档存储
flowise_get_document_store 获取文档存储详细信息
flowise_upsert_vector 在流中插入/更新向量
flowise_query_vector_store 在矢量存储中搜索文档

聊天和配置

工具 说明
flowise_get_chat_history 获取对话历史记录
flowise_delete_chat_history 删除对话历史记录
flowise_list_variables 列出全局变量
flowise_list_tools 列出可用工具
flowise_ping 检查服务器连接

使用示例

"List all my agentflows"

"Send 'Hello' to flow abc123"

"Analyze flow xyz789 and suggest improvements for better accuracy"

"Create a new chatflow named 'Customer Support Bot'"

"Show me all document stores"

"Query the vector store for 'pricing information'"

"Delete chat history for flow abc123"

"List all assistants"

发展

如果你想在本地贡献或运营：

git clone https://github.com/JuliDir/flowise-mcp.git
cd flowise-mcp

# Using uv
uv sync --extra dev
uv run pytest

# Or using pip
pip install -e ".[dev]"
pytest

故障排除

问题 解决方案
服务器未出现 重新启动AI客户端
uvx 未找到 安装uv（见步骤1）
连接错误 检查 FLOWISE_BASE_URL
身份验证失败 验证 FLOWISE_API_KEY

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

作者

朱利安 迪 罗科@JuliDir)

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