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使用n8n、MCP和Ollama实现强大的本地AI自动化
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过n8n、MCP和Ollama在本地工作站或小型服务器上实现自动化，替代脆弱的脚本和昂贵的API系统。内容涵盖日志处理、数据质量监控、数据标记、研究更新、事件后期分析、合同审查和代码审查等自动化工作流，强调本地推理的高效性和控制力。
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关键要点
- 本文介绍了如何通过n8n、MCP和Ollama在本地工作站或小型服务器上实现自动化，替代脆弱的脚本和昂贵的API系统。
- n8n负责协调，MCP限制工具使用，Ollama处理本地数据。
- 自动化日志处理每五分钟从本地目录或Kafka消费者获取应用日志，进行预处理并生成结构化JSON。
- 持续的数据质量监控通过监测本地数据仓库中的批量表，检测模式漂移并分类。
- 自动化数据集标记和验证循环旨在解决手动标记的瓶颈，生成标签并进行统计漂移验证。
- 自更新的研究简报自动从内部和外部来源提取信息，更新现有文档而非创建新文档。
- 自动化事件后期分析通过时间线汇总警报、日志和部署事件，生成有证据支持的报告。
- 本地合同和政策审查自动化对新合同草案和政策更新进行比较，标记偏差并建议修订。
- 工具使用的代码审查在拉取请求时触发，专注于逻辑变化和潜在失败模式，提供基于证据的评论。
- 本地推理使这些工作流程快速且经济，保持对数据和执行的严格控制。
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