摘要
教培业务旺季内容生产难题？通过n8n集成FastGPT的MCP Server构建RAG知识库，精准调用行业经验解决AI幻觉，提升垂直内容质量与效率。
暑假要来了，我的教培业务也要开始进入旺季。小红书、公众号上都要开始做暑假相关的内容
但内容生产又成了老大难问题。怎么才能写出不空洞、有垂直业务经验的文章吸引目标客户呢？
答案是借助 RAG：用行业经验文章形成知识库，每次写文章前都先到知识库搜一下相关内容，再基于这些内容来生产，能最大程度上解决 AI 幻觉、内容空间等问题。
昨天文章也提到，我所有业务工作流都放到了 n8n 里，但 n8n 并没有很好的知识库能力。
之前文章有讲到，目前最适合个人或者中小团队用的知识库是 Fastgpt，而它最近升级的 MCP Server 能供外部工作流调用。
解决方案不就来了吗：把 FastGPT 上的知识库打包成 MCP Server，供 n8n 在生产内容的时候调用。
目前效果是这样的：n8n 里的 AI Agent 会通过 MCP 调用 FastGPT 里的知识库工作流。
一、Fastgpt MCP Server
FastGPT 可以通过 docker-compose 的方式安装，但如果已经安装了，就需要升级到最新版，目前是 4.9.11
https://github.com/labring/FastGPT/pkgs/container/fastgpt
升级 FastGPT
以宝塔面板为例，打开 docker-容器编排
如图的位置就是 docker-compose 的内容，把它复制出来备份好。
进这里获得最新的 docker-compose 文件：
https://github.com/labring/FastGPT/blob/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml
如果还没安装的同学，直接用这个来安装即可。
这里可以用 cursor 来对比两个文件的差异，确保我们自定义的部分也同步到新的文件里。
例如我设置了默认 root 密码，这个在新的 yml 文件里也要设置。
接着把改好的 docker-compose 文件复制黏贴进去如图位置。
再点「跳转目录」，接下来要设置****config.json
在这里下载：
https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/refs/heads/main/projects/app/data/config.json
修改图中 mpcServerProxyEndpoint，改成你的 ip，这是后面 n8n 工作流需要调用的地址
注意，这里暴露的是 3005 接口，要在宝塔面板添加相关的端口开放权限，确保外部能正常访问才行。
然后把修改好的 config.json 放到跟前面 FastGPT 的 docker-compose 文件同一个目录里。
也就是前面的「跳转目录」后打开的路径。
最后，回到 docker 面板点停止-更新镜像，即可。
此时打开 Fastgpt，就能看到是最新版本了。
搭建知识库工作流
注意这里不能直接用知识库应用，否则会是经过 AI 处理后的结果。
我们要的是原汁原味知识库里匹配到的精准相关内容，就要通过工作流的形式把知识库引用返回。
如图：
设置好后一定要点 保存并发布，如果不发布的话亲测是返回不了结果的。
创建 MCP 服务
接下来，在工作台，点开 MCP服务-新建服务
这里有一个要点：名字要是英文的，因为 n8n 是纯国外平台，加上 AI 大模型，本身对中文就不是很敏感，很容易调用失败。
新建好后，点 开始使用,切换到 SSE
这里的接入地址就是我们要用的。
二、n8n 工作流调用
此时回到 n8n 工作流
这是我的小红书模板工作流：先生成多个方向的选题标题，然后根据标题生成内容，后面再根据内容生成多张图片，最终全部保存到飞书多维表格，再调用矩阵工具读取飞书表格进行批量发布。
今天我们要解决的是生成正文这里，通过接入知识库作为参考让 AI 生成内容效果更佳。
（预告一下，后面如何把内容批量生成图片的流程明天也会分享，欢迎关注催更。）
在 AI Agent 的 Tool，搜索 MCP，找到 MCP Client Tool
同时要注意 n8n 的版本确保在 1.94.1 或以上才有 MCP 能力
接着，在 SSE Endpoint 输入前面在 FastGPT 准备好的调用网址。
点 Execute step 测试一下
随便输入一个内容标题
看到能正确返回内容了。
这里每个业务对于返回内容是否精准的判断都不同，所以我这里就隐去了。
具体返回效果如果，可以直接到 FastGPT 里处理好即可。
接着，回到 AI Agent 节点，测试大模型回答
注意这里的要点有两个：
1 是大模型要有调工具的能力，这里我用的是魔塔社区里的 API，Deepseek R1 0528 虽然强但无工具调用能力，遗憾不能用。我用的是 Qwen3-235B-A22B
2 是提示词中要明确让 AI 去掉用 MCP 工具来获取参考内容
除非把 MCP 名字和简介写的很好，跟当前内容匹配，否则大部分模型不会主动去调用的。
最后我们能正常看到大模型有调用 mcp 即可。
至此我们就把 FastGPT 通过 MCP Server 的形式整合到了 n8n 工作流里面。
原本就好用的 n8n，补全了它知识库短板，又全面了。。
