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MCP Server · AI代理

Flowise MCP

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。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 18
AI代理PythonClaudeClaude DesktopCursorVS Code

快速开始

作者 / 组织
JuliDir
提供方
JuliDir

工具数量

18

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

2

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Flowise MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 18 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install flowise-mcp

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 18 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

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)

工具与能力

工具数量

18

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI代理Python本地部署Flowise集成MCP协议聊天流程管理向量存储操作

支持客户端

Claude DesktopClaudeCursorVS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 18 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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常见问题

5 条

Flowise MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install flowise-mcp,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Flowise MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Flowise MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Flowise MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Flowise MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、Cursor、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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