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MCP Server · AI代理

Flowlite MCP Bridge

FlowLite-MCP Bridge是一个将FlowLite工作流自动化暴露为结构化、可审计AI工具的服务,内置合规检查和不可否认的审计跟踪。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0flowlite-mcp-bridge
工作流自动化TypeScriptClaudeCursor

快速开始

作者 / 组织
kobomarun
提供方
kobomarun
运行时
Node.js

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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3

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Flowlite MCP Bridge 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 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

npx flowlite-mcp-bridge --workflows-dir ./workflows --data-dir ./audit-trails --verbose

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "flowlite-mcp-bridge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "flowlite-mcp-bridge",
        "--workflows-dir",
        "./workflows",
        "--data-dir",
        "./audit-trails",
        "--verbose"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 Node.js,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 0 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

FlowLite MCP桥🌉

A. 模型上下文协议(MCP)服务器 它将FlowLite工作流自动化作为结构化、可审计的人工智能工具,具有内置的合规性门和不可重复的审计跟踪。

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🤔 为什么会有这种情况?

现代人工智能代理(Claude、GPT5、Llama等)功能强大,但它们需要 安全、结构化的方式 触发现实世界的自动化。如果没有治理,人工智能可以:

  • 在没有人批准的情况下执行付款。
  • 采取不可逆转的行动,不留痕迹。
  • 不应该访问敏感数据。

FlowLite MCP桥解决了这个问题。 它将您的FlowLite工作流程包装在一个久经沙场的协议中,该协议迫使AI在任何操作运行之前通过合规门。

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🎯 用例

虽然我们的例子经常使用发票,但桥梁的设计是为了 任何多步骤自动化 这需要治理:

  • 🏗️ 基础设施:“启动PR#42的暂存环境。”(需要成本控制批准)。
  • 🔒 安全:“撤消用户的访问权限 john_doe 在所有12个SaaS平台上。“(必须进行审计跟踪)。
  • 👋 入职:“设置新工程师的电子邮件、Jira和GitHub访问权限。”(多步顺序逻辑)。
  • 📊 数据管道:“从这个Slack线程中提取客户反馈并将其写入数据库。”(AI驱动的提取)。

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🚀 快速入门

选项A——直接从npm使用(不需要克隆):

npx flowlite-mcp-bridge --workflows-dir ./workflows --data-dir ./audit-trails --verbose

选项B--克隆并在本地运行:

# 1. Clone and install
git clone https://github.com/kobomarun/flowlite-mcp-bridge.git && cd flowlite-mcp-bridge && npm install

# 2. Build and set up your demo playground (copies example workflows)
npm run build && npm run setup-demo

# 3. Start the bridge
node dist/cli/serve.js --workflows-dir ./playground/workflows --data-dir ./playground/data --verbose

跑步时,您将看到:

info: Starting MCP Server: FlowLite MCP Bridge v0.1.0
info: Server connected and listening on stdin/stdout

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🤖 连接到AI客户端

克劳德桌面版

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "flowlite": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "flowlite-mcp-bridge",
        "--workflows-dir", "/absolute/path/to/your/workflows",
        "--data-dir", "/absolute/path/to/store/audit-logs"
      ]
    }
  }
}

重新启动克劳德桌面。A. 🔌 FlowLite 工具指示器将出现,您可以说:

*“为Acme Corp运行金额为1250的发票工作流。”*

Cursor IDE

首选 设置→ MCP 并添加:

{
  "flowlite": {
    "command": "node",
    "args": [
      "/path/to/flowlite-mcp-bridge/dist/cli/serve.js",
      "--workflows-dir", "./workflows",
      "--data-dir", "./audit-trails"
    ]
  }
}

这也适用于🟢 帆板运动 和🧡 Ollama+开放式WebUI 使用相同的配置格式。

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✍️ 编写您的第一个工作流

创建 ./workflows/hello.yml:

id: hello-world
name: Hello World Workflow
version: 1.0.0
compliance:
  requiresHumanApproval: false
steps:
  - id: greet
    action: flowlite.log
    input:
      message: "Hello from FlowLite!"

然后从任何AI客户端调用它:

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "flowlite.runWorkflow",
    "arguments": { "workflowId": "hello-world", "inputs": {} }
  }
}

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🏗️ 建筑

graph TD
    Client(["AI Client (Claude / GPT / Llama)"]) -->|1. List Tools| Protocol[MCP Protocol Layer]
    Protocol -->|2. Serve Manifest| Manifest[Tool Manifest]
    Client -->|3. Call flowlite.runWorkflow| Router[Tool Handler Router]
    Router -->|4. Validate Schema| Zod((Zod Engine))
    Router -->|5. Check Compliance| Adapter[FlowLite Adapter]
    Adapter -->|6. Load YAML| FS[(Workflows Folder)]
    Adapter -->|7. Execute Workflow| Engine[FlowLite Engine]
    Adapter -->|8. Persist Trace| Audit[(Audit Trail Store)]
    Adapter -->|9. Result + Metadata| Router
    Router -->|10. MCP Response| Client
详细信息请参见 docs/ARCHITECTURE.md

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🚦 治理与安全

功能状态
核心编排✅ Real FlowLite引擎集成
人在环(HITL)审批门✅ 被强迫
每次运行不可重复的审计跟踪✅ 被强迫
数据分类级别✅ 被强迫
边界处的严格Zod模式验证✅ 被强迫
路径遍历保护✅ 被强迫
详细信息请参见 docs/GOVERNANCE.md

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📚 了解更多

  • 建筑:适配器模式和引擎编排是如何工作的。
  • 教程:DevOps、SecOps和人力资源自动化的现实世界指南。
  • 使用指南:详细的CLI标志和客户端连接设置。
  • 治理:深入了解安全级别和审计跟踪。

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🗺️ 路线图

看 ROADMAP.md 从第一阶段(基金会)到第四阶段(社区和生态系统)的完整愿景。

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🤝 贡献

我们欢迎捐款!从这里开始:

  1. 阅读 CONTRIBUTING.md 对于技术标准(严格的TypeScript,没有 any,模式优先设计)。
  2. 检查打开 问题 对于任务。
  3. 使用 PR模板 提交时。

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📜 许可证

麻省理工学院 --免费使用、修改和分发。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

工作流自动化TypeScript本地部署AI工具集成合规检查审计跟踪多步骤流程

支持客户端

ClaudeCursor

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

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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、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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 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 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

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Flowlite MCP Bridge

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0stdio有1 个2026-05-17
Everything Claude Code

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Time 7365cb6d

MCP.so

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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Flowlite MCP Bridge 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx flowlite-mcp-bridge --workflows-dir ./workflows --data-dir ./audit-trails --verbose,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Flowlite MCP Bridge 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Flowlite MCP Bridge 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。

Flowlite MCP Bridge 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。

Flowlite MCP Bridge 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor;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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