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FLUJO – 私有AI代理人的可视化构建器

是什么 – FLUJO 是一个开源、本地托管的平台，允许您连接多个大型语言模型（LLM）提供商（OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等）和外部的“MCP”服务，然后通过简单的分步配方界面或拖拽式流程图来组合成基于聊天的代理。所有数据和 API 密钥都保留在您的机器上（或私有网络中），除非您有意公开服务。

核心功能

• 本地优先安全 – 加密存储秘密，可选密码保护，且秘密永远不会到达浏览器。
• 多模型支持 – 可配置任何 OpenAI 兼容的提供商、通过其 SDK 使用 Claude、Google Gemini、X.ai、OpenRouter，或通过 Ollama 使用本地模型。
• MCP 集成 – 发现、安装并调用来自 Model-Context-Protocol（MCP）服务器的工具、资源和提示。FLUJO 还可以作为 MCP 代理，使其他 MCP 兼容应用（如 Claude Desktop、Cursor 等）复用相同的服务器配置。
• 代理构建器 –
  • 简单模式：用自然语言编写线性配方。
  • 专家视觉模式：在画布上连接 Start、AI、应用、子流程和 Finish 节点，支持分支、循环和交接工具。
  • 子流程：将流程作为具有独立状态的函数复用。
• 实时调试 – 逐节点执行运行，设置断点，并在每个步骤前后检查状态。
• 自动化触发器 – 支持定时（cron 风格）运行、Webhook 调用、文件监视、URL 监视或定期 MCP 工具轮询，并提供完整的运行历史记录。
• 对话 UI – 与任意代理聊天，附加文件/音频，编辑消息，并查看每一步的 token 使用量。
• OpenAI 兼容端点 – 将任意流程暴露为 http://localhost:4200/v1，使现有调用 OpenAI 的代码可调用 flow-<flow-name>。
• 内置 API 文档 – 可搜索的 /docs 页面列出所有 REST 端点（聊天、流程、MCP、触发器等）。

如何运行

1. 一键安装程序 – Windows 用户可下载 flujo-setup.exe 或运行 PowerShell 一行命令（irm … | iex）。Linux/macOS 用户可运行 curl-管道-bash 脚本。
2. Docker – docker compose up --build 从源码构建镜像并在端口 4200 上启动服务（另提供端口 4201 用于 MCP 应用的沙箱）。
3. 手动安装 – 克隆仓库，npm install（或 yarn），开发使用 npm run dev，生产使用 npm run build && npm start。
4. npx 快捷方式 – npx flujo-ai 下载预构建二进制文件并启动，无需克隆。

典型用例

• 个人 AI 助手 – 将 LLM 与日历工具 MCP 服务器结合，自动安排会议。
• 客户支持机器人 – 当新工单到达时通过 Webhook 触发流程，让模型调用工单系统 MCP 工具并回复。
• 数据流水线编排器 – 使用子流程和循环从 API 获取数据，用模型转换，再通过 MCP 资源存入数据库。
• 团队协作 – 将多个代理放入共享的“会议”对话中，协同头脑风暴或分工合作。
• 原型集成 – 将流程作为 OpenAI 兼容端点暴露，从现有代码库（如 VS Code 扩展或 Web 应用）调用。

限制 / 需注意事项

• 无内置认证；服务器默认绑定到 localhost。公开暴露需外部反向代理并配置认证。
• OpenAI 兼容端点仅支持流程调用，不支持完整的 Ollama 风格模型服务器。
• MCP 服务器运行任意代码；仅应安装您信任的服务器，并保持沙箱（端口 4201）隔离。
• 尽管 UI 是可视化的，但缺乏良好命名和文档的复杂流程可能难以维护。

了解更多

• 官方网站与产品视频：https://flujo.com.co/
• README 中的快速安装部分（一键安装程序、Docker、npx）。
• 应用运行后访问内置 /docs 页面。
• 支持请访问社区 Discord 和 GitHub Issues。

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以上所有信息均直接来自仓库的 README；未推断任何额外功能。