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大模型—— FastGPT 知识库无缝集成到 n8n 工作流 (基于 MCP 协议)

背景：n8n 与 RAG 知识库集成的挑战

n8n 作为一款强大的开源自动化工作流工具，正获得越来越多用户的青睐。它由前《加勒比海盗》视觉设计师 Jan Oberhauser 于 2019 年创立，旨在提供比 Zapier 等工具更灵活、成本更低的自动化方案。 n8n 秉持“自由可持续，开放且务实”的理念，其核心在于通过 可视化与代码 双模式，让用户能够连接不同应用，实现复杂流程的自动化（官方文档：https://docs.n8n.io/）。用户熟悉后，用其构建简单的工作流通常相当快捷，并且支持一键将工作流发布至公网，提供了极大的便利性。

n8n 常被形容为“自动化领域的乐高”，强调其灵活性和组合能力。

然而，在 AI 应用日益普及的背景下，一个常见需求浮出水面：如何在 n8n 中高效地集成 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）知识库？RAG 是一种结合了信息检索与文本生成的技术，能让大型语言模型在回答问题时，参考外部知识库，从而提供更准确、更具上下文的答案。