目录

一、背景介绍

二、思路介绍

2.1. 聊天触发器调用

2.2. 表单触发器调用

三、工作流展示

3.1. 聊天触发器调用

3.2 表单触发器调用

四、详细操作步骤

4.1 聊天触发器调用

4.2. 表单触发器调用

五、表格展示

5.1.聊天触发器调用

5.2. 表单触发器调用

六、演示效果

6.1. 方案一:聊天触发器调用

6.2. 方案二:表单触发器调用

七、总结

八、详细视频地址


一、背景介绍

在n8n平台开展数据分析类操作时,工作流搭建流程繁琐,已成为用户普遍遭遇的核心痛点。但是接入SQLBot即可起到显著的优化作用,因此我们通过在n8n中接入SQLBot的mcp服务,即可简化工作流的步骤,方便用户使用。

二、思路介绍

为应对前述问题,本文提供了两种与 MCP 对接的实现路径。

2.1. 聊天触发器调用

通过聊天触发器传入用户问题,将question参数传给AI进行调用,达成AI调用MCP工具的效果,每次提问可直接在聊天框中输入。

2.2. 表单触发器调用

与聊天触发器调用的区别在于表单触发器通过表单将用户名,密码,用户问题三个参数传给AI,问数结束后需要重新填写表单。

三、工作流展示

3.1. 聊天触发器调用

3.2 表单触发器调用

四、详细操作步骤

4.1 聊天触发器调用

①添加一个聊天触发器。

②添加AI代理节点,选择自定义提示词,填写提示词

提示词示例:

# 回答要求:
按需调用 mcp_start 和 mcp_question 工具获取信息回答问题。

mcp_start 账号密码:
username:admin
password:SQLBot@123456

工具调用逻辑:
首先调用 mcp_start 工具,获取 access_token 和 chat_id ,帮我记住这两个参数,之后不要重复调用 mcp_start,直接使用即可;然后再调用 mcp_question 工具,其中 token 和 chat_id 参数是调用 mcp_start 工具返回,question 是用户提问。


# 用户提问:
{{ $json.chatInput }}

# 输出要求
 - 如果 mcp_question 中有图片,请直接返回图片
 - 请将 mcp_question 的执行结果中的数据、SQL以及图片内容展示
 - 请将 mcp_question 的执行过程在结尾进行总结
   
# 限制
 - 不要输出MCP详细执行过程
 - 生成内容不要放在 mcp_question 执行过程中
 - 严格按照输出要求输出内容,不要输出MCP调用过程

说明:直接在提示词中将用户名密码写死,让AI可以直接进行调用,然后把聊天的用户输入传给AI,让AI调用并回答问题。

③给AI代理节点配置AI模型:选择要配置的模型,填写api key,保存校验。

④添加MCP Client工具,填写sse_url,选择sse协议,认证默认none,工具选择mcp_start和mcp_question两个工具或者直接选择all(all里包含这两个工具)。

4.2. 表单触发器调用

①添加一个表单触发器,填写表单标题,添加三个表单元素:username、password、question用来给AI传参。

②添加AI代理节点,选择自定义提示词,填写提示词

提示词示例:

# 回答要求:
按需调用 mcp_start 和 mcp_question 工具获取信息回答问题。

mcp_start 账号密码:
username:{{ $json.username }}
password:{{ $json.password }}

工具调用逻辑:
首先调用 mcp_start 工具,获取 access_token 和 chat_id ,帮我记住这两个参数,之后不要重复调用 mcp_start,直接使用即可;然后再调用 mcp_question 工具,其中 token 和 chat_id 参数是调用 mcp_start 工具返回,question 是用户提问。


# 用户提问:
{{ $json.question }}

# 输出要求
 - 如果 mcp_question 中有图片,请直接返回图片
 - 请将 mcp_question 的执行结果中的数据、SQL以及图片内容展示
 - 请将 mcp_question 的执行过程在结尾进行总结
   
# 限制
 - 不要输出MCP详细执行过程
 - 生成内容不要放在 mcp_question 执行过程中
 - 严格按照输出要求输出内容,不要输出MCP调用过程

说明:在提示词中传入表单输入的三个参数,让AI调用mcp工具回答问题。

③给AI代理节点配置AI模型:选择要配置的模型,填写api key,保存校验。

④添加MCP Client工具,填写sse_url,选择sse协议,认证默认none,工具选择mcp_start和mcp_question两个工具或者直接选择all(all里包含这两个工具)。

五、表格展示

5.1.聊天触发器调用

组件

设置

截图

聊天触发器

添加聊天触发器

AI代理

①选择自定义提示词

②填写提示词

AI模型

①选择AI模型

②配置api key

③保存校验

Mcp调用工具

①填写sse_url

②选择sse协议

③选择mcp工具

5.2. 表单触发器调用

组件

设置

截图

表单触发器

添加三个表单元素:username、password、question

AI代理

①选择自定义提示词

②填写提示词

AI模型

①选择AI模型

②配置api key

③保存校验

Mcp调用工具

①填写sse_url

②选择sse协议

③选择mcp工具

六、演示效果

6.1. 方案一:聊天触发器调用

6.2. 方案二:表单触发器调用

七、总结

两种方式的输出结果都是一样的。在问数上,表单触发器可以通过表单进行传参,但是每次问数都需要重新填写表单;而聊天触发器可以在聊天窗口不停问数,无需重复填写表单信息,更加方便。

八、详细视频地址

【【详细教程】如何将SQLBot的MCP服务集成到n8n】 https://www.bilibili.com/video/BV1xGe1zrE2o/?share_source=copy_web&vd_source=d66e1339b701dc8f348d56b0063218ec

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