Qdrant MCP Server 扩展工作流
该工作流构建了一个高效的 Qdrant MCP 服务器，能够灵活处理客户评论的数据。它支持向量数据库的插入、搜索和比较功能，同时集成了高级 API，如分组搜索和个性化推荐。通过使用 OpenAI 的文本嵌入技术，工作流实现了对文本的智能向量化处理，提升了搜索及推荐的准确性，适用于客户评论分析、市场竞争对比及个性化推荐等多种场景。
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工作流名称
Qdrant MCP Server 扩展工作流
主要功能和亮点
该工作流基于 n8n 平台，构建了一个功能丰富且高度可定制的 Qdrant MCP（Managed Collection Provider）服务器。它不仅支持基础的向 Qdrant 向量数据库中插入、搜索和比较客户评论，还集成了 Qdrant 的高级 API 功能，如分组搜索（Group Search）和推荐系统（Recommendation API）。此外，工作流通过调用 OpenAI 的文本嵌入 API，实现了对文本数据的向量化处理，提升了搜索和推荐的智能度。
解决的核心问题
- 传统 MCP 服务器功能有限，难以满足复杂的业务需求
- 如何高效管理和查询大规模客户评论向量数据
- 需要支持多公司、多维度的评论比对和个性化推荐
- 实现对 Qdrant 向量数据库的灵活扩展和自定义操作
应用场景
- 客户评论分析与管理，帮助企业洞察客户反馈
- 多公司产品评价对比，辅助市场竞争分析
- 个性化推荐系统，基于用户偏好推荐相关评论或产品
- 商业智能与数据驱动决策支持
- 任何需要基于向量搜索和推荐的文本数据管理场景
主要流程步骤
- MCP 服务器触发器：监听和接收来自 MCP 客户端的请求
- 操作分支切换：根据请求的操作类型（插入、搜索、比较、推荐、列出公司）进行分支处理
- 文本嵌入生成：调用 OpenAI Embeddings API，将输入文本转换为向量表示
- 数据插入：将客户评论及其元数据插入 Qdrant 向量数据库
- 搜索与分组搜索：支持基于向量的相似度搜索，并通过 Group Search API 按公司分组返回结果
- 比较功能：比较不同公司评论的内容和表现
- 推荐功能：结合正面和负面偏好，通过 Qdrant Recommendation API 生成个性化推荐
- 结果聚合与简化：对查询结果进行整理和格式化，方便 MCP 客户端消费
- 辅助功能：支持创建集合和索引，确保数据库结构完整
涉及的系统或服务
- Qdrant 向量数据库：存储和管理高维文本向量数据
- OpenAI API：文本嵌入生成，用于向量化文本内容
- n8n MCP Trigger：接收 MCP 客户端请求的触发器节点
- HTTP 请求节点：调用 Qdrant 的高级 API（分组搜索、推荐、统计索引等）
- 自定义工具工作流节点：封装插入、搜索、比较、推荐等功能，实现模块化管理
适用人群或使用价值
- 数据工程师和自动化开发者：快速搭建和扩展基于 Qdrant 的向量搜索服务
- 产品经理和业务分析师：利用客户评论数据做深度分析和智能推荐
- 企业技术团队：构建灵活的客户反馈管理平台，支持多公司多维度数据运营
- AI 和机器学习工程师：集成先进的文本向量技术与推荐算法，提升应用智能化水平
- 任何需要对大量文本数据进行高效相似度搜索和个性化推荐的组织或团队
该工作流通过灵活组合 n8n 节点和调用外部 API，实现了一个功能完备且可扩展的 Qdrant MCP 服务器示例。用户既可以基于此快速部署，也可根据自身需求定制扩展，满足各种复杂的文本向量管理和智能搜索推荐场景。
Chat with Google Sheet
该工作流整合了AI智能对话与Google Sheets数据访问，用户可以通过自然语言快速查询客户信息，提升数据获取效率。它智能解析用户问题，自动调用相应工具获取所需数据，避免了传统手动查找的繁琐。适用于客户服务、销售和数据分析等场景，帮助用户轻松访问和分析Google Sheets中的信息，提升工作效率和数据利用价值。
Excel 文件导入并同步至 Salesforce 客户管理
该工作流通过自动下载并解析 Excel 文件，将公司及联系人信息智能同步至 Salesforce 平台。它能够自动识别是否已有公司账号，避免重复创建，同时支持批量更新和新增联系人数据，极大提高销售和客户管理的效率。适用于需要高效导入外部客户数据并维护 CRM 系统的团队，减少手动操作带来的错误，提升数据管理的准确性和时效性。
Extract personal data with a self-hosted LLM Mistral NeMo
该工作流利用本地部署的Mistral NeMo语言模型，通过自动化技术实时接收和分析聊天消息，智能提取用户的个人信息。它有效解决了传统手工处理效率低和易出错的问题，确保提取结果符合结构化JSON格式，并通过自动修正机制提升数据准确性。适用于客服、CRM系统等场景，助力企业高效管理客户信息，保障数据隐私与安全。
Send updates about the position of the ISS every minute to a topic in Kafka
该工作流每分钟自动获取国际空间站（ISS）的实时位置信息，并将数据整理后推送到Kafka指定主题，实现高频率的轨道数据更新与分发。通过此流程，用户可以实时监控ISS位置，避免手动查询，确保数据快速、稳定地传递给下游系统，支持后续分析和展示，适用于航天科研、实时跟踪和大数据应用等多种场景。
DROPCONTACT 250 BATCH ASYNCHRONOUSLY
该工作流通过批量异步调用Dropcontact API，实现联系人信息的高效补全，支持每小时处理最多1500条请求。它自动筛选符合条件的联系人数据，确保数据格式规范，并通过分批处理与等待机制防止请求超限。补全后的信息会实时更新至Postgres数据库，同时设有异常监控与告警功能，保障流程稳定性。此工作流适用于企业CRM、营销团队及数据管理，显著提升数据质量与处理效率。
Airtable SEO Meta信息自动采集与更新工作流
该工作流通过自动化流程，从Airtable中识别缺失的网页标题和描述信息，随后抓取相应网页内容，提取<title>标签和<meta name="description">内容，并将提取到的SEO元信息回写更新到Airtable。此过程无需人工干预，显著提高了数据维护的效率与准确性，解决了网页SEO元数据不完整的问题，帮助网站管理员和内容运营团队轻松优化SEO表现。
动态PDF数据提取与Airtable自动更新工作流
该工作流通过动态字段描述，自动从上传的PDF文件中提取数据，并实时更新Airtable记录，显著提高数据录入效率。利用Webhook触发，系统能够响应表格的创建与更新，结合大语言模型智能解析PDF内容，支持单行或批量处理，解决了传统手工提取信息的耗时与易错问题，适合企业合同、发票等文档的自动化管理。
融资新闻深度智能解析与公司研究自动化工作流
该工作流通过自动抓取主流科技新闻网站的融资新闻，精准筛选并提取关键信息，如公司名称、融资金额和投资方等，结合多种AI模型进行深度语义解析，提供详细的公司背景和市场分析。研究成果被自动存入Airtable数据库，便于管理和后续分析，帮助风险投资人、研究人员和企业决策者实时获取行业动态，提高决策效率与信息价值。