内网穿透,搭建frp服务器,连接内网3389远程桌面

一、业务场景


装备情况如下:

一台腾讯云服务器(CentOS7.6) 有公网IP。
一台内网家庭版 Win7电脑
一个二级域名,已解析到公网IP。

需求:通过域名或IP可以通过远程桌面连接访问 家里内网的Win7电脑

 

二、为什么选择 frp


开源,维护频繁。
支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS、STCP 等协议。
GoLang开发占用内存小,代理稳定。
配置简单方便,自定义插件化配置以及可开发自己业务需求的插件。
提供安全地暴露内网服务、加密与压缩、底层通信可选 kcp 协议、端口复用、负载均衡、健康检查、URL 路由、范围端口映射、请求的 header处理等众多功能。

 

三、准备工作


首先你需要一个服务器,我的是腾讯云主机。

进行重装系统(为了避免不必要麻烦,非必须),选择CentOS。

然后设置域名(用在内网穿透)指向你的 服务器IP。

我的是使用了一个二级域名和多个三级域名,即 frp.****.com 和 *.frp.***.com (这里填你自己的域名) 都使用A记录指向***.***.***.***(这里填你自己的公网ip)。

 

四.服务端(腾讯云服务器)配置

(1)开始安装


先去GitHub看看最新版本:https://github.com/fatedier/frp/releases
当前教程使用版本为:v0.36.2。

cd /usr/download

# 下载frp可执行包
wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.36.2/frp_0.36.2_linux_amd64.tar.gz

# 解压
tar -zxvf frp_0.36.2_linux_amd64.tar.gz

# 进入文件
cd frp_0.36.2_linux_amd64/

# 修改配置
vim frps.ini 

# 内容如下:
[common]
# tunnel port通信管道
bind_port = 7000

# http和https转发配置
vhost_http_port = 80
vhost_https_port = 443
# 连接认证token,客户端与服务端必须保持一致
token = 123456

# 子域名  换成你自己的域名
subdomain_host = frp.****.com

# 自定义404 页面,要用绝对路径哦!
custom_404_page = /var/www/404.html

# dashboard图形管理页面
dashboard_port = 81 

dashboard_user = admin
dashboard_pwd = admin



# ---设置完成----

# 启动
./frps -c frps.ini



更多参数请参考:Frp官方中文文档

(2)配置服务自启动

 

# 创建后台启动模版
vim /etc/systemd/system/frps.service

# 内容如下:
[Unit]
Description=frps
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/download/frp_0.36.2_linux_amd64/frps -c /usr/download/frp_0.36.2_linux_amd64/frps.ini 

[Install]
WantedBy=multi-user.target


# 启动测试
systemctl start frps.service
# 查看启动状态
systemctl status frps.service
# 开机自启
systemctl enable frps.service

五.客户端Win7电脑配置
 

解压frp_0.36.2_windows_amd64.zip

使用Notepad++打开  frpc.ini

# 修改内容如下:

[common]
#改成自己的域名
server_addr = frp.****.com
server_port = 7000
# 如果服务端设置了token,这里也要加上,两者保持一致
token = 123456

# 内网穿透名称
[web]
# 协议为http(即80端口)
type = http
# 内部映射的IP
local_ip =127.0.0.1
# 内部映射为80端口
local_port = 80
# 远程端口不用设置,只能沿用frps下vhost_http_port
# 映射域名为 http://wd.frp.****.com
subdomain = wd
# 或者直接指定全域名(你只需要将域名解析到服务器上)
# custom_domains = blog.****.com

[rdp1]
type = tcp
local_ip = 127.0.0.1
local_port = 3389
# 远程端口
remote_port = 7089


#[ssh1]
#type = tcp
#local_ip = 127.0.0.1
#local_port = 22
# 远程端口
#remote_port =2201

OK  cmd下启动服务,如下

 

 

测试一下,远程连接,连接成功!

 

 

<think>好的,用户现在想了解Dify节点的相关信息或配置,特别是节点的配置和使用方法。让我先回顾一下之前的对话历史和提供的参考资料。用户之前询问了如何下载Dify源码,现在转向节点的具体配置和使用。 首先,用户提供的引用中提到了零基础AI开发系列教程中的Dify节点详细介绍,分为上、中、下三部分,这可能涉及节点的类型、功能以及具体操作步骤。另外,引用[2]提到了HTTP请求节点的认证方式,引用[3]则讨论了变量聚合节点的作用。这些信息都是关键点,需要整合到回答中。 用户的具体问题是如何配置和使用Dify节点,因此需要分步骤解释,包括节点类型、配置步骤、常见节点的操作示例,以及注意事项。可能需要结合之前的回答中提到的源码结构和相关模块,如蓝图控制器,来增强回答的专业性。 需要注意的是,用户可能对Dify的工作流设计不太熟悉,因此需要从基础开始解释,例如节点的概念、如何添加到工作流、配置参数等。同时,结合引用中的HTTP节点和变量聚合节点作为例子,能够具体说明配置过程,帮助用户理解。 另外,用户之前的问题涉及源码下载和依赖项,因此在回答节点配置时,可能需要提到环境准备,比如确保Docker和相关服务已正确安装,这部分在之前的回答中已经提到过,可以引用之前的建议作为参考。 还需要考虑用户可能的后续问题,比如遇到配置错误如何处理,或如何调试节点,所以应在注意事项中涵盖这些方面,或者生成相关问题引导用户进一步探索。 最后,确保回答结构清晰,分点说明,并正确引用提供的资料,比如引用[1]的教程系列,引用[2]的HTTP节点认证,引用[3]的变量聚合节点功能。同时,使用中文,符合格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但可能这里公式较少,重点在配置步骤和代码示例。</think>### Dify 节点配置与使用详解 Dify 的节点是工作流设计的核心组件,用于实现数据处理、逻辑控制和结果聚合等功能。以下是节点配置与使用的关键要点及操作示例: --- #### 一、节点基础配置 1. **节点类型与功能** - **输入节点**:接收外部数据(如用户输入、API请求) - **处理节点**:执行逻辑操作(如LLM调用、条件分支、变量聚合[^3]) - **输出节点**:返回最终结果(如API响应、文件生成) 2. **通用配置步骤** ```bash # 示例:通过Dify界面配置节点的基本流程 1. 创建工作流 -> 拖拽节点至画布 -> 连接节点 2. 双击节点 -> 填写参数 -> 保存配置 ``` - **必填字段**:节点名称、输入/输出变量映射 - **动态参数**:支持通过 `{{variable}}` 语法引用上下文变量 --- #### 二、常见节点操作示例 1. **HTTP请求节点** *(适用于调用外部API)* - **认证配置**: 使用Bearer Token认证时,需在请求头添加: ```http Authorization: Bearer {{your_api_key}}[^2] ``` - **参数映射**: 将上游节点的输出变量(如 `{{query_result}}`)映射到请求体参数 2. **变量聚合节点** *(整合多分支结果)* ```yaml # 配置示例:聚合分类结果 branches: - path: A output_vars: {category: "科技"} - path: B output_vars: {category: "生活"} aggregated_var: unified_category[^3] ``` - **作用**:将不同分支的 `category` 变量统一映射为 `unified_category` 3. **LLM调用节点** *(核心AI处理单元)* - **模型选择**:支持本地部署模型(如DeepSeek)或云端API - **提示词模板**: 使用动态变量增强灵活性: ```python "请根据{{user_input}}生成摘要,限制{{max_length}}字" ``` --- #### 三、高级配置技巧 1. **条件分支控制** ```python # 通过表达式实现动态路由 if {{input.score}} > 0.7: route_to = "positive_feedback" else: route_to = "default_process" ``` 2. **错误处理机制** - **重试策略**:配置HTTP节点的超时时间与重试次数 - **异常捕获**:添加备用处理节点应对API调用失败 3. **性能优化** - **并行执行**:对无依赖关系的节点启用并行处理 - **缓存设置**:为LLM节点配置结果缓存(需启动Redis服务[^1]) --- #### 四、注意事项 1. **环境依赖** 确保已部署 PostgreSQL(数据库)、Redis(缓存)、Weaviate(向量搜索)等基础设施[^1] 2. **调试工具** 使用工作流的 **"测试运行"** 功能实时观察变量传递状态 3. **版本兼容** 升级Dify版本时需检查节点配置变更(参考《Dify升级指南》[^1])
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