mario-andreschak/FLUJO

FLUJO – 私有AI代理人的視覺化建構器

是什麼 – FLUJO 是一個開源、本地主機的平台，讓您連接多個大型語言模型（LLM）提供者（OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等）和外部的「MCP」服務，然後透過簡單的逐步配方介面或拖曳式流程圖來組合出基於聊天的代理。所有資料和 API 金鑰都留在您的機器上（或私有網路中），除非您刻意公開服務。

核心功能

• 本地優先安全 – 加密儲存秘密，可選密碼保護，且秘密永遠不會到達瀏覽器。
• 多模型支援 – 可設定任何 OpenAI 相容的提供者、透過其 SDK 使用 Claude、Google Gemini、X.ai、OpenRouter，或透過 Ollama 使用本地模型。
• MCP 整合 – 發現、安裝並呼叫來自 Model-Context-Protocol（MCP）伺服器的工具、資源和提示。FLUJO 還可作為 MCP 代理，讓其他 MCP 相容應用（如 Claude Desktop、Cursor 等）重複使用相同的伺服器設定。
• 代理建構器 –
  • 簡單模式：用自然語言撰寫線性配方。
  • 專家視覺模式：在畫布上連接 Start、AI、應用、子流程和 Finish 節點，支援分支、迴圈和交接工具。
  • 子流程：將流程作為具有獨立狀態的函式重用。
• 即時除錯 – 逐節點執行執行，設定斷點，並在每個步驟前後檢查狀態。
• 自動化觸發器 – 支援定時（cron 風格）執行、Webhook 呼叫、檔案監視、URL 監視或定期 MCP 工具輪詢，並提供完整的執行歷史記錄。
• 對話 UI – 與任意代理對話，附加檔案/音訊，編輯訊息，並查看每一步的 token 使用量。
• OpenAI 相容端點 – 將任意流程公開為 http://localhost:4200/v1，使現有呼叫 OpenAI 的程式碼可呼叫 flow-<flow-name>。
• 內建 API 文件 – 可搜尋的 /docs 頁面列出所有 REST 端點（聊天、流程、MCP、觸發器等）。

如何執行

1. 一鍵安裝程式 – Windows 使用者可下載 flujo-setup.exe 或執行 PowerShell 一行命令（irm … | iex）。Linux/macOS 使用者可執行 curl-管道-bash 腳本。
2. Docker – docker compose up --build 從原始碼建構鏡像並在埠 4200 上啟動服務（另提供埠 4201 用於 MCP 應用的沙箱）。
3. 手動安裝 – 克隆倉儲，npm install（或 yarn），開發使用 npm run dev，生產使用 npm run build && npm start。
4. npx 快捷方式 – npx flujo-ai 下載預建構二進位檔並啟動，無需克隆。

典型用例

• 個人 AI 助手 – 將 LLM 與日曆工具 MCP 伺服器結合，自動安排會議。
• 客戶支援機器人 – 當新工單到達時透過 Webhook 觸發流程，讓模型呼叫工單系統 MCP 工具並回覆。
• 資料流水線編排器 – 使用子流程和迴圈從 API 取得資料，用模型轉換，再透過 MCP 資源存入資料庫。
• 團隊協作 – 將多個代理放入共享的「會議」對話中，協同腦力激盪或分工合作。
• 原型整合 – 將流程作為 OpenAI 相容端點公開，從現有程式碼庫（如 VS Code 延伸模組或 Web 應用）呼叫。

限制 / 需注意事項

• 無內建認證；伺服器預設綁定至 localhost。公開暴露需外部反向代理並設定認證。
• OpenAI 相容端點僅支援流程呼叫，不支援完整的 Ollama 風格模型伺服器。
• MCP 伺服器執行任意程式碼；僅應安裝您信任的伺服器，並保持沙箱（埠 4201）隔離。
• 雖然 UI 是視覺化的，但缺乏良好命名和文件的複雜流程可能難以維護。

進一步了解

• 官方網站與產品影片：https://flujo.com.co/
• README 中的快速安裝部分（一鍵安裝程式、Docker、npx）。
• 應用執行後的內建 /docs 頁面。
• 支援請至社群 Discord 和 GitHub Issues。

---

以上所有資訊均直接取自倉儲的 README；未推斷任何額外功能。