基于Bright Data MCP的AI驱动Telegram数据提取机器人

📌 集成Bright Data MCP工具的AI代理模板

该模板通过Bright Data MCP工具实现自然语言驱动的自动化。它能从MCP提取所有可用工具，通过AI代理处理用户查询，然后动态选择并执行合适的工具。

❓ 解决的问题

传统自动化通常要求用户理解API、接口或脚本来执行后台任务。Bright Data MCP集成通过自然语言交互、智能分类用户意图以及管理上下文感知的复杂操作执行，完美解决了这一问题——特别适用于数据提取、客户支持和工作流程编排。

🧰 前提条件

部署此模板前，请确保您已具备：

• 可用的N8N实例（自托管或云端）
• 有效的OpenRouter API密钥（或其他兼容的AI模型）
• Telegram机器人及其API令牌
• 可访问Bright Data MCP API及其凭证
• 对N8N工作流和节点的基本了解

⚙️ 设置说明

1. 从Bright Data获取API令牌及其他必要信息

   在您的Bright Data账户中获取以下信息：

   • API令牌
   • Web Unlocker区域名称（可选）
   • 浏览器API用户名和密码字符串（用冒号分隔，可选）

2. 通过STDIO命令托管SSE服务器

   以下方法允许您通过本地Supergateway或Smithery接收来自Bright Data MCP的SSE（服务器发送事件）

   ---

   方法1：在单独的Web服务中运行Supergateway（推荐）

   此方法适用于云端和自托管的N8N。

   注册您选择的云服务（DigitalOcean、Heroku、Hetzner、Render等）。

   基于NPM的安装：

   • 创建新的Web服务
   • 选择Node.js作为运行时环境，并设置无仓库的自定义服务器
   • 在服务器的环境变量或.env文件中添加：
     API_TOKEN=your_brightdata_api_token WEB_UNLOCKER_ZONE=optional_zone_name BROWSER_AUTH=optional_browser_auth
   • 将以下文本粘贴为启动命令：npx -y supergateway --stdio "npx -y @brightdata/mcp" --port 8000 --baseUrl http://localhost:8000 --ssePath /sse --messagePath /message
   • 部署后复制Web服务器URL，并在其后追加/sse
   • 您的SSE服务器现在应可通过以下地址访问：https://your_server_url/sse

   基于Docker的安装：

   • 创建新的Web服务
   • 选择Docker作为运行时环境
   • 通过拉取必要镜像或创建自定义Dockerfile来设置Docker环境
   • 在服务器的环境变量或.env文件中添加：
     API_TOKEN=your_brightdata_api_token WEB_UNLOCKER_ZONE=optional_zone_name BROWSER_AUTH=optional_browser_auth
   • 使用以下Docker命令运行Supergateway：docker run -it --rm -p 8000:8000 supercorp/supergateway \ --stdio "npx -y @brightdata/mcp /" \ --port 8000
   • 部署后复制Web服务器URL，并在其后追加/sse
   • 您的SSE服务器现在应可通过以下地址访问：https://your_server_url/sse

   更多安装指南，请参考https://github.com/supercorp-ai/supergateway.git。

   ---

   方法2：在与N8N实例相同的Web服务中运行Supergateway

   此方法仅适用于自托管的N8N。

   a. 设置必要的环境变量

   在服务器的环境变量或.env文件中添加：

   API_TOKEN=your_brightdata_api_token
   WEB_UNLOCKER_ZONE=optional_zone_name
   BROWSER_AUTH=optional_browser_auth
   

   b. 在后台运行Supergateway

   npx -y supergateway --stdio "npx -y @brightdata/mcp" --port 8000 --baseUrl http://localhost:8000 --ssePath /sse --messagePath /message
   

   使用上述命令通过云Shell执行或将其设置为预部署命令。

   您的SSE服务器现在应可通过以下地址访问：
   http://localhost:8000/sse

   更多安装指南，请参考https://github.com/supercorp-ai/supergateway.git。

   ---

   方法3：通过Smithery.ai配置（最简单）
   如果您不想进行额外设置并希望立即测试，请按照以下说明操作：

   访问https://smithery.ai/server/@luminati-io/brightdata-mcp/tools以：

   • 注册（如果您是Smithery的新用户）
   • 创建API密钥
   • 通过配置文件定义环境变量
   • 检索您的SSE服务器HTTP URL

3. 导入工作流

   • 打开N8N
   • 导入此模板附带的JSON工作流文件
   • 更新引用外部服务（如OpenRouter、Telegram）的任何节点

4. 设置Telegram集成

   • 如果您尚未在Telegram中设置机器人，以下是使用BotFather创建机器人的说明：

     • 在Telegram中搜索@BotFather并开始对话
     • 发送命令/newbot创建新机器人。系统会提示您输入机器人的名称和唯一用户名
     • BotFather将为您提供访问令牌，您需要用它来与机器人的API交互

   • 编辑工作流中的HTTP Request节点

   • 按如下方式配置URL：

     https://api.telegram.org/bot+your_telegram_bot_token+/setWebhook?url=+your_webhook_url
     

   • 将+your_telegram_bot_token+替换为您的实际Telegram机器人令牌

   • 将+your_webhook_url+替换为工作流中Webhook Trigger节点的URL

   • 这将设置Telegram将消息转发到您的n8n代理

🔄 工作流功能（摘要）

• 用户通过聊天提交消息
• Memory节点保留多轮对话的上下文
• 执行映射的工具并返回上下文相关的结果

🧠 可选的内存缓冲区和内存管理器节点保持交互的上下文感知。

🧩 使用案例

• 按需数据抓取：通过聊天启动抓取任务
• 潜在客户生成机器人：使用MCP工具丰富或验证潜在客户
• AI驱动的客户支持：使用实时数据工具分类和回答查询
• 工作流助手：让团队使用自然语言运行后台流程，如查找或报告生成

🛠️ 自定义

• 分类器提示和逻辑：调整AI的提示和工具匹配模式以更好地适应您的用例
• 内存配置：调整保留策略和上下文深度
• 工具执行子工作流：扩展以进行重试、日志记录或链式操作
• 全渠道支持：通过Webhook连接到Slack、WhatsApp、Telegram或自定义UI等聊天界面

✅ 总结

此模板为您提供了一个强大的无代码/低代码AI代理，可将对话转化为现实世界的行动。通过自然语言使用Bright Data的MCP工具，它使团队能够轻松自动化和扩展数据驱动的任务。