MCP_SUPABASE_AGENT

目标受众

- 开发者：希望通过自动化工作流提高效率，减少手动操作。
- 数据分析师：需要整合和管理数据，利用 Supabase 进行数据存储与检索。
- 企业管理人员：希望通过自动化工具来跟踪任务、消息和状态，提高团队协作效率。
- AI 研究人员：利用 LangChain 进行自然语言处理和增强学习的研究。

解决的问题

- 手动操作繁琐：通过自动化工作流，减少手动触发和数据管理的时间。
- 数据整合困难：集成 Supabase、LangChain 和 Sticky Note，便于数据存储、检索和可视化。
- 任务管理不便：通过自动化任务创建、更新和删除，提升工作效率。
- 知识管理不足：通过 RAG（检索增强生成）功能，存储和更新知识，提高智能助手的智能化水平。

工作流程步骤

1. 触发工作流：用户手动触发 MCP_SUPABASE 节点。
2. 数据检索：通过 RAG 节点从 Supabase 中检索相关文档，设置 topK 为 5，以获取最相关的信息。
3. 生成嵌入：使用 Embeddings OpenAI 节点生成文本嵌入，模型选择 text-embedding-ada-002。
4. 信息展示：通过多个 Sticky Note 节点展示代理消息、任务、状态和知识。
5. 数据操作：执行对 agent_messages、agent_tasks、agent_status 和 agent_knowledge 表的创建、更新、删除和获取操作，确保数据的实时性和准确性。
6. 自动化反馈：工作流根据操作结果更新 Sticky Note 内容，提供实时反馈给用户。

自定义指南

- 修改节点参数：用户可以根据需要修改各个节点的参数，例如更改 topK 值以获取更多或更少的检索结果。
- 更新数据库表：根据业务需求，修改 Supabase 表的名称和字段，确保与实际数据结构匹配。
- 添加新节点：可以在工作流中添加新的节点，例如集成其他 API 或第三方服务，以扩展功能。
- 调整连接方式：用户可以根据流程需要调整节点之间的连接，改变数据的流向和处理顺序。
- 自定义触发器：可将触发器设置为定时触发或事件驱动，以满足不同的业务场景。