Token导航 LogoToken导航

MCP Server · 开发工具

MCP Cursor Flowiseai

一个专为Cursor IDE设计的Python包,提供22种工具,用于无缝集成Flowise AI,管理聊天流程、文档存储、变量和聊天消息。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
开发工具PythonCursor

快速开始

作者 / 组织
Big-Brother
提供方
Big-Brother
运行时
Python

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

来源目录标注

GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Cursor Flowiseai 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uvx --from git+https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai mcp-cursor-flowiseai

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-cursor-flowiseai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai",
        "mcp-cursor-flowiseai"
      ]
    }
  }
}

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 Python,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

🚀 MCP光标流AI

Cursor IDE的Flowise AI集成

*22个强大的工具,用于无缝的AI驱动开发工作流程*

📖 文档 • 🚀 快速开始 • 🛠️ 特性 • 📦 安装 • 💡 例子

______________________________________________________________________

🎯 什么是MCP游标FlowiseAI?

MCP-Cursor-FlowiseAI 是一个 全面的Python包 实现模型上下文协议(MCP)服务器,该服务器与专门为无缝CursorIDE集成而设计的Flowise API集成。它提供了一种标准化和灵活的方式来管理聊天流、创建预测、处理文档存储、管理变量和跟踪聊天消息,所有这些都可以在您的Cursor开发环境中完成。

🌟 为什么是这个包?

  • 🎯 专为Cursor设计:专为Cursor IDE工作流设计
  • 🚀 22强大的工具:在一个软件包中完成Flowise管理
  • 🤖 人工智能驱动开发:将Flowise AI代理直接集成到您的编码过程中
  • 📚 RAG系统就绪:建立知识库和查询文档
  • ⚡ 实时:动态配置和实时人工智能辅助
  • 🔧 生产就绪:全面的错误处理和验证

📝 归因

  • 12个附加工具 (共22人,原10人)
  • 文档存储管理 对于RAG系统
  • 变量管理 用于动态配置
  • 聊天消息管理 用于会话跟踪
  • 游标IDE优化 以及全面的文件

______________________________________________________________________

🚀 快速开始

1.通过uvx安装(推荐)

uvx --from git+https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai mcp-cursor-flowiseai

2.配置游标IDE

添加到光标MCP配置中:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-cursor-flowiseai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai",
        "mcp-cursor-flowiseai"
      ],
      "env": {
        "FLOWISE_API_KEY": "YOUR_FLOWISE_API_KEY_HERE",
        "FLOWISE_API_ENDPOINT": "http://localhost:3000",
        "FLOWISE_SIMPLE_MODE": "true"
      }
    }
  }
}

3.开始构建人工智能系统

# Create a knowledge base
create_document_store(name="My Knowledge Base", description="Project documentation")

# Set up dynamic configuration
create_variable(name="debug_mode", value="true", var_type="boolean")

# Query your knowledge base
query_document_store(store_id="your-store-id", query="How do I implement authentication?")

🎉 就是这样!您现在在Cursor中有22个强大的工具!

______________________________________________________________________

📦 安装

先决条件

  • Python 3.12或更高版本
  • Flowise实例正在运行
  • 光标IDE

通过安装和运行 uvx

确认您可以使用以下命令直接从GitHub存储库运行服务器 uvx:

uvx --from git+https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai mcp-cursor-flowiseai

添加到游标IDE(mcpServers 配置)

您可以集成 MCP-Cursor-FlowiseAI 通过将其添加到Cursor IDE中 mcpServers 配置。例子:

{
    "mcpServers": {
        "mcp-cursor-flowiseai": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "--from",
                "git+https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai",
                "mcp-cursor-flowiseai"
            ],
            "env": {
                "FLOWISE_API_KEY": "YOUR_FLOWISE_API_KEY_HERE",
                "FLOWISE_API_ENDPOINT": "http://localhost:3000",
                "FLOWISE_SIMPLE_MODE": "true"
            }
        }
    }
}
📋 快速设置:参见 CURSOR_SETUP.md 详细的Cursor IDE集成指南。

______________________________________________________________________

🛠️ 特性

22个强大的工具:

聊天流管理(6个工具):
  • list_chatflows -列出所有可用的聊天流
  • 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
  • get_chatflow_details -获取详细的聊天流信息
  • create_prediction -将问题发送到聊天流
文档存储管理(6个工具):
  • list_document_stores -列出所有文档存储
  • create_document_store -创建新的文档存储
  • get_document_store -获取文档存储详细信息
  • upsert_document -上传和处理文件
  • query_document_store -搜索文档
  • delete_document_store -删除文档存储
变量管理(4个工具):
  • list_variables -列出所有变量
  • create_variable -创建新变量
  • update_variable -更新变量值
  • delete_variable -删除变量
工具和助理管理(4个工具):
  • list_tools -列出可用工具
  • create_tool -创建自定义工具
  • list_assistants -列出可用助手
  • create_assistant -创建新助手
聊天消息管理(2个工具):
  • list_chat_messages -获取对话历史记录
  • delete_chat_messages -清除对话历史记录

______________________________________________________________________

💡 用法示例

🎯 Cursor IDE开发工作流程

# Create a knowledge base for your project documentation
create_document_store(
    name="Project Knowledge Base",
    description="Code documentation, APIs, and best practices"
)

# Set up development environment variables
create_variable(name="debug_mode", value="true", var_type="boolean")
create_variable(name="api_version", value="v2", var_type="string")

# Query your knowledge base while coding
query_document_store(
    store_id="your-store-id",
    query="How do I implement authentication in this framework?"
)

# Create an AI assistant for code review
create_assistant(
    name="Code Review Assistant",
    description="AI assistant for code review and suggestions",
    instructions="Review code for best practices, security issues, and performance"
)

🎰 构建赌场人工智能系统

# Create a knowledge base for casino strategies
create_document_store(
    name="Casino Knowledge Base",
    description="Strategies and rules for casino games"
)

# Create variables for dynamic configuration
create_variable(name="game_type", value="blackjack", var_type="string")
create_variable(name="bankroll", value="1000", var_type="number")

# Query the knowledge base during gameplay
query_document_store(
    store_id="your-store-id",
    query="What is the optimal blackjack strategy for a 6-deck shoe?"
)

📚 构建RAG系统

# Create a document store for your knowledge base
create_document_store(
    name="Company Knowledge Base",
    description="Internal documentation and procedures"
)

# Upload documents to the store
upsert_document(
    store_id="your-store-id",
    files='[{"name": "manual.pdf", "content": "..."}]',
    loader_config='{"name": "pdfLoader", "config": {}}'
)

# Query for relevant information
query_document_store(
    store_id="your-store-id",
    query="How do I reset my password?"
)

______________________________________________________________________

🔧 环境变量

将军

  • FLOWISE_API_KEY:您的Flowise API Bearer代币(必需的).
  • FLOWISE_API_ENDPOINT:Flowise的基本URL(默认值: http://localhost:3000).

快速MCP模式(FLOWISE_SIMPLE_MODE=true)

  • FLOWISE_CHATFLOW_ID:单个聊天流ID(可选)。
  • FLOWISE_ASSISTANT_ID:单个助理ID(可选)。
  • FLOWISE_CHATFLOW_DESCRIPTION:暴露的单个工具的可选描述。

______________________________________________________________________

📚 文档

______________________________________________________________________

🤝 贡献

我们欢迎捐款!此软件包基于原始版本 mcp流程 并且已经得到了显著增强。

开发设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai.git
cd mcp-cursor-flowiseai

# Install in development mode
pip install -e .

# Run tests
python -m pytest tests/

______________________________________________________________________

📄 许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

______________________________________________________________________

🆘 支持

有关支持和问题:

______________________________________________________________________

内置于❤️ 适用于Cursor IDE和Flowise AI社区

*比原版增强 mcp流程 带有12个附加工具和Cursor IDE优化*

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

AI集成Python本地部署开发工具RAG系统聊天流程管理文档存储

支持客户端

Cursor

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 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

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 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。
  • 暂时拿不到访问 Token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
MCP Cursor Flowiseai

MCP World · 本页

0stdio有1 个2026-05-17
Git 838e2ec1

MCP World

12stdio有2 个2026-05-17
Markitdown MCP 2c653a5f

MCP World

1stdio有1 个2026-05-17
Context7 831acf40

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Context7 MCP C671e75a

MCP World

0stdio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

MCP Cursor Flowiseai 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx --from git+https://github.com/Big-Brother/mcp-cursor-flowiseai mcp-cursor-flowiseai,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Cursor Flowiseai 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Cursor Flowiseai 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。

MCP Cursor Flowiseai 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Cursor Flowiseai 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 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

继续浏览同类 MCP