Pydantic Lod Test

Self-hosted AI Starter Kit 是一个开源的 Docker Compose 模板，快速搭建本地 AI 和低代码开发环境，包含 Open WebUI、n8n、Ollama、Flowise、Qdrant 和 PostgreSQL 等组件，支持本地 AI 工作流开发。

知识管理与记忆人工智能聊天机器人 #本地AI #低代码 #开源 #开发环境 .Python

评分 : 2分

下载量 : 15

更新时间 : 2025-04-29

什么是Model Context Protocol (MCP) 服务器？

MCP服务器是一个用于管理和存储模型上下文数据的工具，它允许您在不同AI模型之间共享和重用上下文信息，从而提高工作效率。

如何使用MCP服务器？

只需几步即可开始使用MCP服务器：安装、配置、启动并连接您的AI模型。

适用场景

适用于需要频繁交互的AI应用场景，如客服系统、聊天机器人等。

主要功能

上下文管理轻松创建、更新和删除模型上下文数据。

多模型支持兼容多种主流AI模型，包括LLaMA、BLOOM等。

分布式部署支持跨多个节点的分布式部署，提升性能。

优势与局限性

优势

提高模型间上下文共享效率

降低重复训练成本

易于集成到现有系统中

局限性

对硬件资源有一定要求

初始设置可能稍显复杂

如何使用

安装MCP服务器

下载并安装MCP服务器软件。

配置模型

编辑配置文件以指定支持的AI模型。

启动服务器

运行MCP服务器以开始处理请求。

使用案例

客服系统中的上下文管理通过MCP服务器实现客服对话历史记录的高效管理。

聊天机器人上下文共享确保不同渠道的聊天机器人使用相同的用户上下文。

常见问题

MCP服务器是否支持GPU加速？

如何备份我的上下文数据？

🚀 自主托管 AI 启动套件指南

本启动套件旨在帮助用户轻松搭建并运行本地 AI 工作流环境，为开发者、数据科学家和技术爱好者提供灵活且高效的工具支持。

🚀 快速开始

安装步骤

下载并安装 Docker：根据你的操作系统（Windows、Mac 或 Linux）从 Docker 官方网站下载并安装 Docker。

克隆启动套件仓库：

git clone https://github.com/your-repository.git
cd your-repository

构建并启动容器：
- 对于 Nvidia GPU 用户：
```
docker compose --profile gpu-nvidia up -d
```
- 对于 Mac / Apple Silicon 用户：
```
docker compose up -d
```
- 其他用户：
```
docker compose --profile cpu up -d
```
访问 n8n 界面：打开浏览器，访问 http://localhost:5678 进入 n8n 的管理界面。

快速入门

创建新工作流：在 n8n 中点击“新建工作流”按钮，开始构建你的 AI 工作流。
添加节点：从左侧的节点库中拖放所需的节点（如 AI 代理、数据源等）到画布上。
连接节点：通过鼠标拖动的方式将节点连接起来，定义数据流动方向。
设置配置：为每个节点配置必要的参数，例如 API 密钥、输入字段等。
运行工作流：点击“运行”按钮，测试你的工作流是否正常运作。

📦 安装指南

适用于 Nvidia GPU 用户

docker compose --profile gpu-nvidia pull
docker compose create && docker compose --profile gpu-nvidia up

适用于 Mac / Apple Silicon 用户

docker compose pull
docker compose create && docker compose up

其他所有人

docker compose --profile cpu pull
docker compose create && docker compose --profile cpu up

📚 详细文档

优化建议

使用共享文件夹：
- 启动套件会在同一目录下创建一个共享文件夹，默认路径为 /data/shared。你可以通过此路径在 n8n 容器内访问本地文件系统。
- 相关节点包括：
配置 GPU 支持：
- 如果你使用的是 Nvidia 显卡，确保 Docker 已正确配置为使用 GPU 加速。可以在 docker-compose.yml 文件中添加如下配置：
```
services:
  n8n:
    ...
    deploy:
      resources:
        limits:
          nvidia.com/gpu: 1
```

调整性能参数：

根据你的硬件配置，适当增加内存和 CPU 配额。例如，在 docker-compose.yml 中设置：

services:
  n8n:
    ...
    resources:
      limits:
        cpus: '2'
        memory: 4G

升级说明

停止当前容器：
```
docker compose down
```
拉取最新镜像：
- 对于 Nvidia GPU 用户：
```
docker compose --profile gpu-nvidia pull
```
- 对于 Mac / Apple Silicon 用户：
```
docker compose pull
```
- 其他用户：
```
docker compose --profile cpu pull
```
重新启动容器：
```
docker compose up -d
```