Activepieces 本地部署自动化工作流指南【免费下载链接】activepiecesAI Agents MCPs AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows AI Agents • MCPs for AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/activepiecesActivepieces 是一款开源自动化工具把散落在多个系统里的重复操作编排成一条可视化工作流。它本地部署在服务器上用无代码编辑器把 Webhook、邮件、数据库串成流程。读完本文你会用 Docker 把服务跑起来并搭通一条「表单提交触发邮件通知」的流程。它替你省掉的是什么想象两个日常场景销售线索散落在网页表单、Excel 和 CRM 三处你得来回复制粘贴每次上线新版本要手动到五个渠道各发一条通知。这两件事本质一样——数据从一个地方到了另一个地方而你一直在中间做搬运工。Activepieces 把这些搬运变成一条自动化工作流你只定义当 X 发生时做 Y剩下交给它跑。它的三个特点值得注意本地部署数据不出自己的服务器280 开源组件无代码即可拼装AI 原生可用自然语言生成流程把服务跑起来前置条件机器上装好 Git 和 Docker Compose v2docker compose version能正常输出另需openssl用来生成密钥。完整说明见 Docker 部署文档。三条命令启动克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/activepieces cd activepieces你应看到本地多出一个activepieces目录。生成配置文件它会把数据库密码、密钥随机写入.envsh tools/deploy.sh你应看到一行提示.env已生成随机密码与密钥。启动容器拉起 app、worker、postgres、redis 四个容器docker compose -p activepieces up -d你应看到四个容器进入Up状态。浏览器打开http://localhost:8080出现注册页即为正常。首次注册的账号会成为平台管理员系统没有默认用户名和密码请自己设置并记牢。先搞懂最小单元一条工作流Flow 1 个触发器Trigger N 个动作Action。触发器决定流程何时启动动作决定启动后做什么。触发器决定何时跑动作决定做什么示例 1Schedule按时间定时触发Send Email发出一封邮件示例 2Webhook收到 HTTP 请求时触发Ask ChatGPT调用 AI 处理文本搭一条表单→邮件通知流让 Webhook 先接住请求新建一条流程命名客户反馈通知在触发器位置选择Webhook组件。点击生成地址复制形如http://localhost:8080/webhook/xxx的链接。此时流程处于草稿态Webhook 地址已可接收 POST 数据。接一个能发信的 Email 步骤在流程末尾点「 添加步骤」搜索并选择Email组件选发送邮件动作。配置发件连接只填三项服务器smtp.qq.com、端口465、授权码用邮箱授权码而非登录密码。保存后该步骤显示已连接。把动态字段填进邮件正文在邮件步骤里设置收件人、主题和正文用{{}}引用触发器收到的字段收件人: your-emailexample.com 主题: 新客户反馈{{trigger.body.subject}} 正文: 来自 {{trigger.body.name}} 的反馈{{trigger.body.message}}{{trigger.body.xxx}}会在每次运行时被真实值替换无需手写解析代码。先测一次再发布点「运行」进入测试用下面命令往 Webhook 打一条数据curl -X POST http://localhost:8080/webhook/xxx \ -H Content-Type: application/json \ -d {name:测试用户,subject:功能建议,message:希望增加数据导出功能}去收件箱确认收到邮件、字段替换正确后点击Publish按钮让流程正式生效。顺手还能做什么加一个Database组件让 Google Sheets 与数据库双向同步加Twitter组件配合 Schedule 触发器定时发布社媒内容加Image Processing类组件批量压缩上传到对象存储的图片卡住了看这里调试两步走在 Dashboard 点「Runs」打开运行历史找到对应那条查看每步成败点中任一步右侧运行详情面板会展示该步的输入与输出定位卡点很快。想继续深入读 工作流构建指南、运行调试说明以及 自定义组件开发。给流程加一个 Schedule 触发器做每日定时备份或接入 OpenAI 组件让反馈自动分类。现在打开控制台把下一条重复工作流交给 Activepieces。【免费下载链接】activepiecesAI Agents MCPs AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows AI Agents • MCPs for AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/activepieces创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Activepieces 本地部署自动化工作流指南
Activepieces 本地部署自动化工作流指南【免费下载链接】activepiecesAI Agents MCPs AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows AI Agents • MCPs for AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/activepiecesActivepieces 是一款开源自动化工具把散落在多个系统里的重复操作编排成一条可视化工作流。它本地部署在服务器上用无代码编辑器把 Webhook、邮件、数据库串成流程。读完本文你会用 Docker 把服务跑起来并搭通一条「表单提交触发邮件通知」的流程。它替你省掉的是什么想象两个日常场景销售线索散落在网页表单、Excel 和 CRM 三处你得来回复制粘贴每次上线新版本要手动到五个渠道各发一条通知。这两件事本质一样——数据从一个地方到了另一个地方而你一直在中间做搬运工。Activepieces 把这些搬运变成一条自动化工作流你只定义当 X 发生时做 Y剩下交给它跑。它的三个特点值得注意本地部署数据不出自己的服务器280 开源组件无代码即可拼装AI 原生可用自然语言生成流程把服务跑起来前置条件机器上装好 Git 和 Docker Compose v2docker compose version能正常输出另需openssl用来生成密钥。完整说明见 Docker 部署文档。三条命令启动克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/activepieces cd activepieces你应看到本地多出一个activepieces目录。生成配置文件它会把数据库密码、密钥随机写入.envsh tools/deploy.sh你应看到一行提示.env已生成随机密码与密钥。启动容器拉起 app、worker、postgres、redis 四个容器docker compose -p activepieces up -d你应看到四个容器进入Up状态。浏览器打开http://localhost:8080出现注册页即为正常。首次注册的账号会成为平台管理员系统没有默认用户名和密码请自己设置并记牢。先搞懂最小单元一条工作流Flow 1 个触发器Trigger N 个动作Action。触发器决定流程何时启动动作决定启动后做什么。触发器决定何时跑动作决定做什么示例 1Schedule按时间定时触发Send Email发出一封邮件示例 2Webhook收到 HTTP 请求时触发Ask ChatGPT调用 AI 处理文本搭一条表单→邮件通知流让 Webhook 先接住请求新建一条流程命名客户反馈通知在触发器位置选择Webhook组件。点击生成地址复制形如http://localhost:8080/webhook/xxx的链接。此时流程处于草稿态Webhook 地址已可接收 POST 数据。接一个能发信的 Email 步骤在流程末尾点「 添加步骤」搜索并选择Email组件选发送邮件动作。配置发件连接只填三项服务器smtp.qq.com、端口465、授权码用邮箱授权码而非登录密码。保存后该步骤显示已连接。把动态字段填进邮件正文在邮件步骤里设置收件人、主题和正文用{{}}引用触发器收到的字段收件人: your-emailexample.com 主题: 新客户反馈{{trigger.body.subject}} 正文: 来自 {{trigger.body.name}} 的反馈{{trigger.body.message}}{{trigger.body.xxx}}会在每次运行时被真实值替换无需手写解析代码。先测一次再发布点「运行」进入测试用下面命令往 Webhook 打一条数据curl -X POST http://localhost:8080/webhook/xxx \ -H Content-Type: application/json \ -d {name:测试用户,subject:功能建议,message:希望增加数据导出功能}去收件箱确认收到邮件、字段替换正确后点击Publish按钮让流程正式生效。顺手还能做什么加一个Database组件让 Google Sheets 与数据库双向同步加Twitter组件配合 Schedule 触发器定时发布社媒内容加Image Processing类组件批量压缩上传到对象存储的图片卡住了看这里调试两步走在 Dashboard 点「Runs」打开运行历史找到对应那条查看每步成败点中任一步右侧运行详情面板会展示该步的输入与输出定位卡点很快。想继续深入读 工作流构建指南、运行调试说明以及 自定义组件开发。给流程加一个 Schedule 触发器做每日定时备份或接入 OpenAI 组件让反馈自动分类。现在打开控制台把下一条重复工作流交给 Activepieces。【免费下载链接】activepiecesAI Agents MCPs AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows AI Agents • MCPs for AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ac/activepieces创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
