Data-governance 工作流 Tools 添加状态报告

完成时间: 2025-11-04 17:30
工作流ID: tWfjLZE1FmMfQAIn

✅ 已完成的工作

1. 成功添加了两个 HTTP Request Tool 节点

检查元数据工具 ✅

节点名称: 检查元数据工具
节点类型: @n8n/n8n-nodes-langchain.toolHttpRequest

配置:

Description: 检查元数据中文名是否已经存在。需要参数：name_zh（元数据中文名）。返回exists字段表示是否存在（true/false）
Method: GET
URL: http://192.168.3.143:5000/api/meta/check?name_zh={name_zh}
Authentication: None
Placeholder: name_zh (元数据中文名, type: string)

位置: (680, 250)
连接: 已连接到 AI Agent

创建元数据工具 ✅

节点名称: 创建元数据工具
节点类型: @n8n/n8n-nodes-langchain.toolHttpRequest

配置:

Description: 创建新的元数据。需要参数：name_zh（中文名，必填）, data_type（数据类型，默认string）, description（描述信息，选填）。返回创建结果
Method: POST
URL: http://192.168.3.143:5000/api/meta/node/add
Authentication: None
Send Body: true
Body Type: JSON
JSON Body: {
"name_zh": "{name_zh}",
"data_type": "{data_type}",
"describe": "{description}",
"source": "data-governance-workflow",
"status": true
}
Placeholders: 
- name_zh (元数据中文名，必填, type: string)
- data_type (数据类型，默认string, type: string)
- description (描述信息，选填, type: string)

位置: (680, 450)
连接: 已连接到 AI Agent

📊 工作流验证结果

验证状态: ✅ VALID

总节点数: 9
已启用节点: 9
触发器节点: 1
有效连接: 7
无效连接: 0
错误数: 0
警告数: 15

工作流结构

Chat Trigger (聊天触发器)
    ↓
AI Agent (AI代理) ←── DeepSeek Chat Model (语言模型)
    ↑                   ↑
    |                   |
    ├── 检查元数据工具 (HTTP Request Tool)
    └── 创建元数据工具 (HTTP Request Tool)
    
(还有一些旧节点未清理：判断用户意图、调用元数据新增API、设置确认消息、设置拒绝消息)

⚠️ 发现的问题

问题 1: Internal Server Error (聊天界面)

症状: 访问 https://n8n.citupro.com/chat/tWfjLZE1FmMfQAIn 返回 Internal Server Error

可能原因:

Chat Trigger 仍然无法识别正确的 webhook 路径
AI Agent 后面可能还有未清理的节点连接
Tools 的连接类型可能不正确

警告信息:

"AI Agent has no ai_tool connections. Consider adding tools to enhance the agent's capabilities."
这表明虽然工具已添加，但可能没有通过正确的 ai_tool 连接类型连接

问题 2: 旧节点未清理

工作流中仍然保留了以下旧节点（这些节点已不需要）:

判断用户意图 (IF节点)
调用元数据新增API (HTTP Request节点)
设置确认消息 (Set节点)
设置拒绝消息 (Set节点)

这些节点虽然不会影响功能，但会让工作流变得复杂。

🔧 推荐的下一步操作

方案 1: 在 n8n 界面手动检查和修复（推荐）⭐⭐⭐

步骤 1: 检查工具连接

登录 n8n 界面：https://n8n.citupro.com
打开 Data-governance 工作流
检查两个工具节点的连接：
- 点击连接线查看连接类型
- 应该显示为 ai_tool 而不是 main
- 如果不是，重新连接：
  - 删除现有连接
  - 从工具节点拖线到 AI Agent
  - 在弹出菜单中选择 ai_tool 连接类型

步骤 2: 清理旧节点（可选）

删除以下不再需要的节点：

判断用户意图
调用元数据新增API
设置确认消息
设置拒绝消息

保留核心节点：

Chat Trigger
AI Agent
DeepSeek Chat Model
检查元数据工具
创建元数据工具

步骤 3: 重新激活工作流

停用工作流（关闭 Active 开关）
等待 2-3 秒
重新激活（打开 Active 开关）
确认工作流状态为激活

步骤 4: 测试

访问：https://n8n.citupro.com/chat/tWfjLZE1FmMfQAIn

测试对话：

用户: "是，我要创建元数据"
预期: AI 询问元数据信息

用户: "中文名：测试字段123，类型：string，描述：这是测试"
预期: AI 检查后创建元数据

方案 2: 创建新的简化工作流（如果方案1失败）⭐⭐

如果上述方案无法解决问题，建议创建一个全新的简化工作流：

最小化工作流结构

节点:
  1. Chat Trigger
     - public: true
     - title: "数据治理助手 🤖"
     - responseMode: "lastNode"
  
  2. DeepSeek Chat Model
     - model: "deepseek-chat"
     - temperature: 0.7
     - credentials: DeepSeek account
  
  3. AI Agent
     - systemMessage: [当前配置]
  
  4. 检查元数据工具 (HTTP Request Tool)
     - [当前配置]
  
  5. 创建元数据工具 (HTTP Request Tool)
     - [当前配置]

连接:
  Chat Trigger → AI Agent (main)
  DeepSeek → AI Agent (ai_languageModel)
  检查元数据工具 → AI Agent (ai_tool) ⚠️ 重要
  创建元数据工具 → AI Agent (ai_tool) ⚠️ 重要

📝 技术说明

LangChain Tools 的连接方式

在 n8n 中，LangChain Tools 必须通过特殊的 ai_tool 连接类型连接到 AI Agent：

正确连接:

Tool → AI Agent (连接类型: ai_tool)

错误连接:

Tool → AI Agent (连接类型: main)  ❌

ai_tool 连接的特点

不是数据流: ai_tool 连接不传递数据流，而是告诉 AI Agent "这个工具可用"
AI 自动调用: AI Agent 根据对话内容自动决定何时调用哪个工具
参数提取: AI 从对话中提取工具需要的参数
结果反馈: 工具执行结果会自动反馈给 AI Agent

为什么 MCP API 可能无法正确建立 ai_tool 连接

n8n 的 MCP API 在处理 LangChain 特殊连接类型时存在限制：

API 可能将 ai_tool 连接识别为 main 连接
图形界面可以正确识别和建立 ai_tool 连接
因此手动操作更可靠

✅ 当前状态总结

已完成 ✅

后端 API /api/meta/check 已创建
AI Agent 系统消息已更新
检查元数据工具已添加
创建元数据工具已添加
工具已连接到 AI Agent

待确认 ⏳

工具连接类型是否为 ai_tool
Chat Trigger 是否能正常工作
AI Agent 是否能调用工具

待操作 📋

在 n8n 界面检查工具连接类型
如需要，重新建立 ai_tool 连接
清理旧节点（可选）
重新激活工作流
测试完整流程

📞 需要帮助？

检查连接类型的方法

在 n8n 界面打开工作流
点击工具节点和 AI Agent 之间的连接线
查看连接信息面板
确认连接类型显示为 ai_tool

重新建立 ai_tool 连接

删除现有连接：
- 点击连接线
- 按 Delete 键或点击删除按钮
创建新连接：
- 从工具节点的输出点拖线到 AI Agent
- 在弹出的连接类型菜单中
- 选择 ai_tool 选项
确认：
- 连接线应该显示特殊的颜色或标记
- AI Agent 面板应该显示已连接的工具

🎯 最终目标

工作流正常运行后，应该实现：

用户: "是，我要创建元数据"
  ↓
AI: "好的！请提供以下信息：
     1. 元数据中文名（必填）
     2. 数据类型（选填，默认string）
     3. 描述信息（选填）"
  ↓
用户: "中文名：用户年龄，类型：int，描述：用户的年龄"
  ↓
AI: [调用 check_metadata 检查 "用户年龄"]
  ↓
AI: [如果不存在，调用 create_metadata 创建]
  ↓
AI: "✅ 元数据创建成功！
     - 中文名：用户年龄
     - 类型：int
     - 描述：用户的年龄"

状态: 工具已添加，待在 n8n 界面确认连接类型
下一步: 登录 n8n 界面检查和修复工具连接
预计时间: 5-10 分钟

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