MCP SUPABASE AGENT
该工作流利用Supabase数据库与OpenAI的文本嵌入技术，构建了一个智能代理系统，实现对消息、任务、状态和知识的动态管理。通过语义检索与上下文记忆，系统能够高效处理客户交互，自动更新信息，提升知识管理和任务管理的效率，适用于智能客服、知识库管理等场景，减少人工干预，实现自动化执行。
流程图
工作流名称
MCP_SUPABASE_AGENT
主要功能和亮点
该工作流基于Supabase数据库和OpenAI的文本嵌入技术，构建了一个智能代理系统。它通过向Supabase中的多张表（如agent_messages、agent_tasks、agent_status、agent_knowledge）执行增删改查操作，实现对消息、任务、状态和知识的动态管理。同时，结合LangChain的向量检索功能和OpenAI的文本嵌入模型，实现了上下文记忆与智能知识查询，能够记忆交互内容，持续学习和优化代理的行为和响应。
解决的核心问题
- 解决了代理系统中信息分散、状态更新不及时的问题
- 提供了高效的知识管理和任务管理机制，避免重复劳动
- 通过语义检索提升了信息调用的准确性和智能化水平
- 实现了代理消息的动态存储和更新，支持复杂业务流程的自动化执行
应用场景
- 智能客服或自动化助理系统，实时管理客户消息和任务
- 企业内部知识库管理与自动问答
- 多任务状态跟踪与协同办公自动化
- 需要结合向量搜索提升语义理解能力的智能应用场景
主要流程步骤
- 通过Webhook触发代理（MCP_SUPABASE节点）接收请求
- 从Supabase数据库中获取当前代理相关的消息、任务、状态和知识记录
- 利用OpenAI的text-embedding-ada-002模型生成文本嵌入
- 通过LangChain的向量存储（RAG节点）进行语义检索，辅助理解和决策
- 根据业务逻辑，执行Supabase数据库中对应表的增删改操作，更新消息、任务、状态和知识
- 通过Sticky Note节点进行流程中关键数据的可视化展示（如AGENT_MESSAGE、AGENT_TASK、AGENT_STATUS、AGENT_KNOWLEDGE）
- 完成响应，持续保持对交互内容和知识的记忆与更新
涉及的系统或服务
- Supabase：作为核心数据库，管理消息、任务、状态和知识表
- OpenAI：提供文本嵌入模型，支持语义理解和向量化
- LangChain：实现向量存储和检索，提升智能问答能力
- n8n：作为工作流自动化平台，串联各节点执行复杂业务逻辑
适用人群或使用价值
- 企业IT和运营团队，需构建智能自动化代理或客服系统
- 需要管理大量任务、消息和知识库的团队和个人
- 数据科学家和开发者，想快速搭建结合语义搜索和数据库管理的智能应用
- 希望提升业务流程智能化水平，减少人工干预，提高效率的用户
该工作流通过高度集成的技术栈和灵活的数据库操作，为智能代理系统提供了强大、可扩展的自动化解决方案，适合各类需要智能信息处理和任务管理的应用场景。