Flowise MCP服务器
A. 模型上下文协议（MCP） 提供程序化集成的服务器 流式 AI工作流平台。这使得基于LLM的工具（如Claude Code）能够创建、管理和运行Flowise聊天流和代理流。
特性
- 运行预测：执行包含问题、对话历史、文件上传或潜在客户捕获的聊天流
- 管理聊天流：以编程方式创建、更新、删除和列出聊天流
- 节点发现：列出所有可用节点并获取建筑流程的详细规范
- 全流量类型：支持CHATFLOW、AGENTFLOW、MULTIAGENT和ASSISTANT类型
先决条件
- 20+
- 包管理器
- 跑步 流式 例子
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/wksbx/flowise-mcp-server.git
cd flowise-mcp-server
# Install dependencies
pnpm install
# Build the project
pnpm build配置
- 复制示例环境文件：
cp .env.example .env- 编辑
.env使用Flowise设置：
FLOWISE_BASE_URL=http://localhost:3000
FLOWISE_API_KEY=your-api-key-hereFLOWISE_BASE_URL：Flowise实例运行的URLFLOWISE_API_KEY：Flowise中的API密钥（设置>API密钥）
用法
直接运行
pnpm start使用Docker运行
# Build the Docker image
pnpm docker:build
# Run the container
pnpm docker:run使用MCP客户端进行配置
添加到您的MCP客户端配置中（例如，Claude Desktop、Claude Code）：
直接使用Node：
{
"mcpServers": {
"flowise": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/flowise-mcp-server/dist/index.js"],
"env": {
"FLOWISE_BASE_URL": "http://localhost:3000",
"FLOWISE_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}使用Docker：
{
"mcpServers": {
"flowise": {
"command": "docker",
"args": [
"run", "-i", "--rm",
"--add-host=host.docker.internal:host-gateway",
"--env-file", "/path/to/your/.env",
"flowise-mcp-server"
]
}
}
}可用工具
预测工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
create_prediction | 用问题运行聊天流 |
create_prediction_with_history | 运行对话历史记录以获取上下文 |
create_prediction_with_files | 使用文件附件（图像、文档）运行 |
create_prediction_with_lead | 运行并捕获潜在客户电子邮件 |
聊天流管理
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_chatflows | 列出所有可用的聊天流 |
get_chatflow | 获取特定聊天流的配置 |
create_chatflow | 创建新的聊天流 |
update_chatflow | 更新现有聊天流 |
delete_chatflow | 删除聊天流（不可逆） |
节点发现
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_nodes | 列出所有可用节点类型 |
get_nodes_by_category | 获取按类别筛选的节点 |
get_node | 获取特定节点类型的详细规格 |
例子
运行聊天流
Use create_prediction with:
- chatflowId: "abc123"
- question: "What is the weather today?"创建一个简单的聊天流
1. Use get_node to fetch specs for needed nodes (e.g., "chatOpenAI", "llmChain")
2. Use create_chatflow with:
- name: "My Chatflow"
- flowData: { nodes: [...], edges: [...] }
- type: "CHATFLOW"发展
# Build TypeScript
pnpm build
# Run in development mode (build + run)
pnpm dev测试
该项目包括使用 Vitest.
# Run tests once
pnpm test
# Run tests in watch mode
pnpm test:watch
# Run tests with coverage report
pnpm test:coverage测试结构
src/
├── flowise-api.test.ts # API client tests (8 tests)
└── handlers.test.ts # Tool handler tests (26 tests)项目结构
flowise-mcp-server/
├── src/
│ ├── index.ts # MCP server entry point
│ ├── flowise-api.ts # Flowise API client
│ ├── handlers.ts # Tool handler functions
│ └── *.test.ts # Unit tests
├── dist/ # Compiled JavaScript (generated)
├── package.json
├── tsconfig.json
├── vitest.config.ts # Test configuration
├── Dockerfile
├── .env.example # Environment template
└── mcp-config.example.json故障排除
连接问题
- 确保Flowise正在运行，并且可以在配置的URL上访问
- 使用Docker时，请使用
host.docker.internal连接到主机上的Flowise - 验证您的API密钥在Flowise设置中是否正确
身份验证错误
- 检查你的
FLOWISE_API_KEY匹配Flowise中配置的一个 - API密钥可以在Flowise中的“设置”>“API密钥”下创建
许可证
麻省理工学院-见 许可证
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