MCP Ansible 服务器 ython 中的高级 Ansible 模型上下文协议 （MCP） 服务器公开了用于清单、playbook、角色和项目工作流的 Ansible 实用程序。 确保本地环境满足以下要求，否则会导致安装或运行失败： 安装与启动 MCP 服务器 克隆仓库并进入项目目录 创建并激活 Python 虚拟环境 Python多版本管理工具——Anaconda 安装依赖包 启动 MCP

准备工作 Dify中Firecrawl插件设置 安装Firecrawl Firecrawl的API Key 授权配置 内容爬取 知识库设置 检索方式 核心原理 优势 局限性 典型场景 向量检索 文本向量化后计算语义相似度 语义理解强，处理模糊查询 计算资源消耗大，依赖模型质量 智能问答、学术研究 全文检索 关键词匹配与倒排索引 速度快，适合精确术语查找 无法理解语义，易受词汇差异影响 新闻搜索、商

创业有风险，此文章仅讨论AI技术应用，不提供任何创业指导。 方法起源与核心理念 这种创意方法源于孙正义在加州大学伯克利分校求学期间形成的“批量创意思维”。他认为创新就是旧元素的新组合，而字典中的词汇代表了人类知识和概念的基本单位。孙正义曾经通过这种方法在一年内产生了250多项创意成果。 操作步骤 思维逻辑解析 这种方法的有效性基于组合创新理论——大多数创新不是完全从无到有的创造，而是现有要素的重新

HTTP 请求节点 允许通过 HTTP 协议发送服务器请求，适用于获取外部数据、webhook、生成图片、下载文件等情景。它让你能够向指定的网络地址发送定制化的 HTTP 请求，实现与各种外部服务的互联互通。 该节点支持常见的 HTTP 请求方法： HTTP 请求 API 的核心通讯步骤 （为了接下来调用API，首先简单的理解HTTP的通讯过程，如果你对此不理解或者不感兴趣，可以直接阅读下一部分“

条件分支 根据 If/else/elif 条件将 Chatflow / Workflow 流程拆分成多个分支。 节点功能 条件分支的运行机制包含以下六个路径： 条件类型 字符串/数字/对象变量： 布尔值变量： 布尔值数组变量： 多重条件判断 涉及复杂的条件判断时，可以设置多重条件判断，在条件之间设置 AND 或者 OR，即在条件之间取交集或者并集。 节点演示 节点工作流程 在开始节点创建一个下拉列

代码执行节点介绍 通过代码节点，你可以在工作流中嵌入自定义的 Python 或 Javascript 脚本，以内置节点无法实现的方式对变量进行操作。 一个代码执行节点主要是由三个部分组成 默认示例代码 变量的输入 首先为了测试，我们在开始处建立5个变量，分别是两个int类型、两个str类型、一个布尔类型 修改示例代码 注意，所有添加到输入变量的数据都需要在代码执行区域中进行调用即使调用之后不使用

系统变量 系统变量指的是在 Chatflow / Workflow 应用内预设的系统级参数，可以被其它节点全局读取。系统级变量均以 sys 开头。 Workflow 类型应用提供以下系统变量 变量名称 数据类型 说明 备注 sys.files LEGACY Array File 说文件参数，存储用户初始使用应用时上传的图片 图片上传功能需在应用编排页右上角的 “功能” 处开启 sys.user_i

文章内容 Coze vs N8N vs Dify 分析 对比维度 n8n Dify Coze 核心定位 开源工作流自动化平台，专注于跨系统集成与API连接 AI应用开发平台，专注于LLM应用的全生命周期管理（RAG、Agent、LLMOps） 零代码智能体开发平台，快速构建对话机器人并发布至社交平台 核心功能 节点式流程编排、400+应用集成、自定义JavaScript/Python代码 可视化P