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本文讲解n8n调用MCP生成图片。

n8n将日常工作中重复、手动的任务自动化。例如，自动同步不同平台的数据（如将电商平台的新订单同步到CRM系统）、设置监控告警、自动发送邮件或消息通知等。它适合那些需要将现有各种工具和服务“粘合”起来，实现无缝协作的场景。

本快速入门将带您从简单设置到构建一个功能完整的 AI 代理，仅需几分钟。首先创建一个简单的代理，它可以回答问题并调用工具。该代理将使用 Claude Sonnet 4.5 作为语言模型，一个基本的天气函数作为工具，以及一个简单的提示来指导其行为。对于此示例，您需要设置一个账户并获取 API 密钥。然后在终端中设置环境变量。使用第三方DeepSeek可设置。官方为或者。硅基流动为。请用最后提供的完整代码运行。让我们逐步完成每一步：系统提示定义了代理的角色和行为。

智能体开发套件 (ADK) 是一个灵活且模块化的框架，用于。虽然为 Gemini 和 Google 生态系统优化，但 ADK 是，并且构建为。ADK 的设计目的是使智能体开发更像软件开发，让开发者更容易创建、部署和编排从简单任务到复杂工作流的智能体架构。

模型上下文协议（MCP）的Go实现，实现了LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。

由于流式响应可能分成多个块，每个块可能包含多个data:开头的行，或者部分JSON，所以需要处理这些情况，比如按换行分割，过滤空行和done事件，然后解析每个JSON对象，提取content中的delta，并追加到聊天区域。处理流式响应时，使用response.body.getReader()来读取流，然后循环处理每个块，解码为文本，按行分割，解析JSON，提取delta内容，并逐步更新助手的消息。综上，代码结构大致是HTML包含聊天容器、输入框和按钮，JS处理事件，发送请求，流式处理响应，更新UI。

工作空间” 通常为一个在 Trae 中打开的文件夹。若你的项目较为复杂，也可以将多个文件夹添加至一个 “工作空间”。Trae Builder 模式可以帮你从零开始开发一个完整的项目。你可以轻松地把它融入到你的项目开发过程中。在 Builder 模式下，AI 助手会根据你的需求使用各种工具来回应。这些工具包括分析代码文件、编辑代码文件、运行命令等等，让回应更准确、更有效。

提示词是用户与语言模型交互的核心工具，通过设计清晰、具体的提示词，用户可以引导模型生成高质量的输出。掌握提示词的设计技巧，可以显著提升语言模型的使用效果。如果你有更多关于提示词的问题，欢迎继续提问！

但是，本地使用云API一般都是要收费的。本文讲解了两个平台的云API配置。

Ollama 是一个专注于本地运行大型语言模型的工具。它允许用户在本地环境中部署和运行各种开源语言模型（如 LLaMA、GPT-J 等），而不需要依赖云服务。Ollama 的主要优势在于其本地化运行的能力，这使得用户可以在不依赖互联网连接的情况下使用强大的语言模型。我们现在的模型目录，默认是在C盘，如果C盘空间不够大，需要把它转移到其它位置。大模型文件已经下载在指定盘符，但C盘依然有小部分文件生成，好在占用空间不大。一定要重启操作系统，确保环境变量生效！页面可以看到ollama可以下载的模型。

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