💥🛠️使用GPT-4o和MCP Brave Search构建网络搜索聊天机器人

目标受众

- 开发者：希望将 AI 聊天功能集成到应用程序中的开发者。
- 自动化爱好者：对使用 n8n 进行工作流程自动化感兴趣的用户。
- 企业：希望通过 AI 提升用户互动和数据检索效率的公司。
- 研究人员：需要快速获取信息并与用户进行交互的研究人员。

这个工作流特别适合那些利用 Brave Search 和 MCP 工具的人群。

解决的问题

- 智能聊天机器人构建：该工作流解决了创建能够处理用户查询的智能聊天机器人的难题。
- 信息检索：通过使用 Brave Search 执行搜索，提供快速、相关的答案。
- 多工具集成：简化了多个工具的集成，形成一个高效的系统，节省用户的时间和精力。
- 增强用户体验：通过使用 AI 使得聊天更加自然和流畅，提高用户满意度。

工作流步骤

1. 接收聊天消息：使用 聊天触发器 节点监听传入的聊天消息。
2. 处理用户输入：通过 AI Agent 节点，使用 GPT-4o 处理用户输入。
3. 获取相关工具：调用 MCP 获取 Brave 工具 节点，检索可用的工具。
4. 执行搜索查询：通过 MCP 执行 Brave 搜索 节点，执行特定的搜索查询。
5. 保持短期记忆：使用 简单记忆 节点维护会话的短期记忆，增强对话上下文。

自定义指南

- 修改 AI Agent：调整 AI Agent 的提示设置，以便根据特定用例定制响应。
- 调整记忆缓冲区：在简单记忆节点中调整缓冲区，以保留更多或更少的对话上下文。
- 更换或添加工具：在 MCP 节点中替换或添加其他工具，以扩展功能。
- API 配置：确保正确配置 OpenAI 和 MCP 客户端工具的 API 凭证，以便顺利运行工作流。