具有n8n、OCR和MCP服务器的代理AI代理
一个强大的代理人工智能系统，将n8n工作流自动化、OCR功能、模型上下文协议（MCP）服务器集成和Airtable数据库与现代前端表单界面相结合。
🌟 特性
- 代理AI工作流程：由n8n驱动的自主AI代理
- OCR处理：使用Tesseract OCR从图像和文档中提取文本
- MCP服务器集成：连接到模型上下文协议服务器以增强AI功能
- Airtable数据库：强大的数据存储和管理
- 前端表单：用户友好的文档提交界面
- Docker支持：使用Docker Compose轻松部署
🏗️ 建筑
┌─────────────────┐
│ Frontend Form │
│ (React/HTML) │
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ n8n Workflow │
│ (Orchestrator) │
└────┬───┬───┬────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌────┴┐ ┌┴───┐ ┌┴─────────┐
│ OCR │ │MCP │ │ Airtable │
│Tool │ │Srv │ │ DB │
└─────┘ └────┘ └──────────┘📋 先决条件
- Docker和Docker Compose
- Node.js 18+（用于本地开发）
- Airtable帐户和API密钥
- Claude API密钥（用于MCP服务器）
🚀 快速开始
1.克隆存储库
git clone https://github.com/yourusername/agentic-ai-n8n-ocr.git
cd agentic-ai-n8n-ocr2.配置环境变量
cp .env.example .env编辑 .env 使用您的凭据：
# n8n Configuration
N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=your_password
# Airtable Configuration
AIRTABLE_API_KEY=your_airtable_api_key
AIRTABLE_BASE_ID=your_base_id
# Claude API (for MCP)
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
# MCP Server
MCP_SERVER_PORT=3001
# Frontend
FRONTEND_PORT=30003.从Docker Compose开始
docker-compose up -d这将开始：
- n8n工作流引擎(http://localhost:5678)
- MCP服务器(http://localhost:3001)
- 前端应用程序(http://localhost:3000)
- Tesseract OCR服务
4.导入n8n工作流
- 打开n8nhttp://localhost:5678
- 转到工作流→ 导入
- 从导入工作流
n8n-workflows/目录
📁 项目结构
agentic-ai-n8n-ocr/
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── .env.example
├── n8n-workflows/
│ ├── ocr-processing-workflow.json
│ ├── agentic-ai-workflow.json
│ └── mcp-integration-workflow.json
├── mcp-server/
│ ├── package.json
│ ├── server.js
│ ├── tools/
│ └── prompts/
├── frontend/
│ ├── index.html
│ ├── app.js
│ ├── styles.css
│ └── package.json
├── docker/
│ ├── Dockerfile.mcp
│ ├── Dockerfile.ocr
│ └── Dockerfile.frontend
└── docs/
├── SETUP.md
├── WORKFLOWS.md
└── API.md🔧 配置
气垫床设置
- 创建新的Airtable库
- 创建表格：
- 文件：存储上传的文档 - 领域： Document ID, Filename, Upload Date, Status, OCR Text - OCR结果：存储OCR处理结果 - 领域： Result ID, Document ID, Extracted Text, Confidence, Timestamp - AI响应：存储代理响应 - 领域： Response ID, Document ID, Query, Response, Timestamp
n8n工作流配置
该系统包括三个主要工作流程：
- OCR处理工作流程：处理文档上传和OCR提取
- 代理AI工作流：使用AI代理功能处理请求
- MCP集成工作流程：连接到MCP服务器以增强AI功能
🎯 用例
- 文档处理：上传文档，通过OCR提取文本，存储在Airtable中
- 智能文档分析：AI代理分析OCR结果并提供见解
- 自动数据输入：从表单中提取信息并填充数据库
- 内容概述：处理大型文档并生成摘要
- 多模态AI查询：结合文本和图像理解
🔌 API终点
前端表单提交
POST /api/upload
Content-Type: multipart/form-dataMCP服务器
POST /mcp/query
Content-Type: application/json
Body: { "prompt": "string", "context": {} }n8n Webhook
POST /webhook/process-document
Content-Type: application/json
Body: { "documentId": "string", "action": "ocr|analyze|summarize" }🛠️ 发展
本地运行
MCP服务器
cd mcp-server
npm install
npm run dev前端
cd frontend
npm install
npm start测试
# Test OCR processing
curl -X POST http://localhost:5678/webhook/process-document \
-F "file=@test-image.png"
# Test MCP server
curl -X POST http://localhost:3001/mcp/query \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Analyze this document", "context": {}}'📊 监控
- n8n处决：http://localhost:5678/executions
- MCP服务器日志：
docker-compose logs -f mcp-server - Airtable仪表板：您的Airtable基本URL
🔒 安全
- 所有API密钥都应存储在环境变量中
- 在生产环境中使用HTTPS
- 启用n8n基本身份验证
- 对公共端点实施速率限制
- 验证并净化所有输入
🤝 贡献
- 分叉存储库
- 创建要素分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
📝 许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
🙏 致谢
- n8n -工作流自动化
- 泰瑟瑞特光学字符识别 -OCR引擎
- 人类MCP -模型上下文协议
- 气垫桌 -数据库平台
📞 支持
对于问题和疑问：
- GitHub问题： 创建问题
- 文件：检查
docs/文件夹 - 电子邮件：support@yourproject.com
🗺️ 路线图
- \[\]添加对多个OCR引擎的支持
- \[\]实现实时协作功能
- \[\]添加对更多文档格式的支持
- \[\]创建移动应用程序
- \[\]添加分析仪表板
- \[\]实现webhook通知
- \[\]添加多语言支持
______________________________________________________________________
由以下材料制成❤️ 面向人工智能自动化社区