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工作流LLM智能体工具集成低代码

使用说明

项目简介

Flock平台是一个基于工作流的低代码平台，旨在帮助用户快速构建聊天机器人、RAG应用以及协调多智能体团队。它基于LangChain和LangGraph构建，提供了一个灵活的、低代码的编排解决方案，支持离线操作，并能与多种LLM模型和外部工具集成。

主要功能点

  • MCP工具支持: 通过新增的MCP节点，Flock可以无缝集成MCP服务器，允许用户利用MCP服务器托管的工具来增强LLM应用的功能。
    • MCP工具转换为LangChain工具: 方便地将MCP工具转换为LangChain工具，以便在LangGraph代理中使用。
    • 连接到多个MCP服务器: 支持连接到多个MCP服务器，并动态加载其中的工具。
    • 支持多种传输模式: 灵活支持stdio和SSE两种传输模式，以适应不同的通信环境。
    • 无缝集成LangChain工作流: 轻松集成到现有的LangChain工作流程中。
  • 可视化工作流: 通过拖拽节点的方式，用户可以直观地设计和构建复杂的工作流程。
  • 丰富的节点类型: 平台提供包括LLM节点、检索节点、工具节点、意图识别节点等多种节点，满足不同应用场景的需求。
  • 多模态聊天支持: 支持包括图像在内的多模态聊天能力。
  • 人机协作: 支持人工介入的节点，例如工具调用审查和LLM输出验证，实现人机协同的智能应用。
  • 代码执行节点: 允许在工作流中直接执行Python代码，进行数据处理和逻辑扩展。

安装步骤

  1. Docker Compose 部署 (推荐)

    • 方法一：拉取 Docker Hub 镜像 
      git clone https://github.com/TI1A/flow.git
cd flow/docker
cp ../.env.example .env
docker compose up -d
    • 方法二：本地构建镜像 
      git clone https://github.com/TI1A/flow.git
cd flow/docker
cp ../.env.example .env
docker compose -f docker-compose.localbuild.yml build
docker compose -f docker-compose.localbuild.yml up -d

  2. 本地源码启动

    • 准备工作 
      git clone https://github.com/TI1A/flow.git
cp .env.example .env
python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))" # 生成密钥并更新 .env 文件
cd docker
docker compose -f docker-compose.middleware.yml up -d # 启动 postgres, qdrant, redis 中间件
    • 启动后端 
      cd backend
poetry env use 3.12 # 切换 Python 3.12 环境 (推荐使用 pyenv 管理)
poetry install
alembic upgrade head # 初始化数据库
uvicorn app.main:app --reload --log-level debug # 启动后端服务
# poetry run celery -A app.core.celery_app.celery_app worker --loglevel=debug # (可选) 启动 Celery 用于 RAG 功能
    • 启动前端 
      cd web
pnpm install
pnpm dev # 启动前端服务 (或 pnpm build && pnpm start)

服务器配置 (MCP 客户端配置)

Flock 平台作为 MCP 客户端，在工作流中使用 MCP Tool 节点时，需要配置连接的 MCP 服务器信息。配置信息为 JSON 格式，示例如下：

{
  "server_name": "math_server",  // 服务器名称，用户自定义
  "transport": "stdio",          // 传输协议，可选 "stdio" 或 "sse"
  "command": "python",          // 启动 MCP 服务器的命令 (stdio 传输时必填)
  "args": [                     // 启动命令的参数列表 (stdio 传输时必填)
    "/path/to/math_server.py" // MCP 服务器 Python 脚本的绝对路径，根据实际情况修改
  ]
  // "url": "http://localhost:8123/sse"  // MCP 服务器 SSE 地址 (sse 传输时必填)
}

基本使用方法

  1. 部署并启动 Flock 平台服务端和前端。
  2. 访问 Flock 前端界面 (通常为 http://localhost:3000)。
  3. 创建或编辑工作流，在工作流中添加 "MCP Tool" 节点。
  4. 配置 "MCP Tool" 节点，填入 MCP 服务器的连接信息 (如上述 JSON 配置)。
  5. 在工作流中使用 MCP Tool 节点，即可调用 MCP 服务器提供的工具功能。

注意: 请根据实际部署环境和 MCP 服务器的配置，调整上述安装步骤和服务器配置信息。特别是 'args' 中的脚本路径需要指向您实际部署的 MCP 服务器脚本位置。

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