使用说明

项目简介

FLUJO 是一个本地优先的开源平台，旨在桥接工作流编排、模型上下文协议（MCP）和AI工具集成。它提供了一个统一的界面来管理AI模型、MCP服务器和复杂的工作流程。FLUJO 通过集成 MCP 服务器，使得用户可以轻松管理资源、工具和Prompt模板，从而为LLM应用提供强大的上下文服务。

主要功能点

MCP服务器集成: FLUJO 允许用户轻松安装和管理 MCP 服务器，并能查看和管理服务器提供的工具。它支持从 GitHub 仓库或本地文件系统安装 MCP 服务器，并能绑定服务器的环境变量。
模型管理: 支持配置和使用多个 AI 模型，可以灵活连接到不同的 API 提供商（如 OpenAI、Anthropic）以及本地模型（通过 Ollama）。
工作流编排: 提供可视化流程构建器，用户可以设计复杂的工作流程，并将 MCP 服务器的工具集成到工作流程中。
环境和API密钥管理: 安全存储和管理 API 密钥和环境变量，并在整个应用中全局访问。

安装步骤

环境准备: 确保已安装 Node.js (v18 或更高版本) 和 npm 或 yarn。

克隆仓库: 使用 Git 克隆 FLUJO 仓库到本地：

git clone https://github.com/mario-andreschak/FLUJO.git
cd FLUJO

安装依赖: 在 FLUJO 目录下运行以下命令安装项目依赖：

npm install
# 或
yarn install

启动开发服务器: 运行以下命令启动 FLUJO 的开发服务器：

npm run dev
# 或
yarn dev

访问 FLUJO: 在浏览器中访问 'http://localhost:4200'。

服务器配置

FLUJO 本身作为一个平台来管理和集成 MCP 服务器，它不是一个独立的 MCP 服务器实现。用户需要安装并配置外部的 MCP 服务器，然后在 FLUJO 中进行管理和集成。

在 FLUJO 中配置 MCP 服务器时，需要提供服务器的启动命令和参数。以下是一个通用的 JSON 格式配置示例，用于在 FLUJO 中添加一个新的 MCP 服务器：

{
  "name": "my-mcp-server",  // MCP 服务器的名称，用户自定义
  "transport": "stdio",      // 使用 stdio 传输协议
  "command": "path/to/mcp-server-executable", // MCP 服务器可执行文件的路径，例如：'/path/to/your-server/server'
  "args": [],               // 启动命令的参数，例如：["--port", "8080"]。如果不需要参数，则为空数组。
  "env": {},                // 环境变量，可以为空对象
  "disabled": false,         // 是否禁用该服务器，默认为 false
  "autoApprove": []         // 自动批准的工具列表，用于安全设置，通常为空数组
}

基本使用方法

添加模型: 在 FLUJO 界面中，导航到 "Models" 页面，点击 "Add Model" 配置并添加 AI 模型。
管理 MCP 服务器: 导航到 "MCP" 页面，点击 "Add Server" 安装和管理 MCP 服务器。您可以选择从 GitHub 仓库或本地文件系统安装。安装后，您可以查看服务器的工具列表并进行管理。
创建工作流: 导航到 "Flows" 页面，使用可视化流程构建器创建工作流程，将模型和 MCP 服务器的工具集成到流程节点中。
使用聊天界面: 导航到 "Chat" 页面，选择一个工作流进行交互，开始与配置的工作流程进行对话。

关键词

工作流编排, AI工具集成, 上下文服务, 本地部署, 模型管理

关键词

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