n8n-claw
一个完全自托管的个人 AI 助手：用 n8n 搭建，通过 Telegram 或 HTTP API 与你对话，自带长期记忆、任务管理和可扩展 MCP 技能，数据全部留在你自己的服务器上。
证据显示：README 明确记录了 webhook 需要 X-API-Key、Supabase 仅绑定 localhost 需 SSH 隧道、可选容器（如 discord-bridge）用 compose profiles 隔离，这些是加分点。但默认 Telegram 机器人接受任意人的消息（文档自己承认需手动加 Allowed Chat IDs 才安全）、浏览器自动化可执行登录/表单等外部操作且未见默认确认门、OpenClaw 集成可运行 shell 命令但未见约束说明；凭证集中于 .env，未提及内存/记忆库中敏感数据的保护或加密；无依赖清单审计、无明确回滚路径（仅有 --force 重装）。故 least_privilege、user_confirmation、external_effects、sensitive_data_handling、dependency_security、rollback 均仅给 1 分。数据流在架构图与各触发器说明中交代清楚（2 分）。来源归属方面致谢了贡献者并链接了 skills/agents 目录，但许可证缺失，仅 1 分。
README 内部一致：目录、架构图、安装步骤相互对应，描述了错误通知工作流（Error Notification 捕获失败并推送 Telegram、写入记忆），故 failure_messages 与 self_consistency 给 2。依赖可用性方面明确写了嵌入 API 中断时记忆仍可用关键词搜索、支持 Ollama 本地回退，给 2；但 n8n、Supabase 等大量服务的版本兼容仅部分说明（如需 n8n v2.2+），未扣满。未能运行验证，整体置信度低。
受众与场景清晰（自托管个人/小团队，Telegram/Slack/Teams/HTTP 多入口），环境适配详细（Ubuntu 22.04/24.04、Debian 13、最低 4GB RAM/15GB 磁盘、本地安装指南），能力边界有专节（MCP 5 分钟超时、仅文本、无客户端隔离），触发机制区分 session_id/source 前缀与后台检查'仅有新内容才通知'。四项均 2 分；未给 3 是因为对'哪些操作会产生外部副作用、何时需要用户确认'的边界描述不足。
信息架构极佳：完整目录、可折叠章节、服务与 URL 表格，3 分；安装说明极为详尽（前置条件、每步输入、可选功能、HTTPS、Postgres 17 升级），3 分。命名一致（n8n-claw、各工作流名称统一），2 分。示例充足（curl、JSON schema、各平台接入步骤）并有 Troubleshooting，2 分。已知限制散见于各节（MCP 限制、语音需 OpenAI key），2 分。许可证元数据未知且仓库文件未见 LICENSE —— 0 分。无版本号/CHANGELOG 证据，仅 Updating 章节，1 分。维护责任体现为单人项目加镜像工作流与社区贡献致谢，无治理或承诺，1 分。
输出可用性：结构化 JSON 响应、metadata 回传、Telegram 进度通知，2 分。边际价值：将记忆/技能/专家子代理等模式完整落地于 n8n 低代码栈且全自托管，差异化明显，2 分。成本收益：需要 VPS + LLM API key + 可选 embedding/Whisper 费用，README 未讨论运行成本权衡，仅 1 分。
事实可追溯性弱：大量能力断言（100+ 专家代理、混合检索 RRF、浏览器会话池）在所提供的文件中仅有 README 文字，无代码或测试佐证，1 分。交叉印证不足：证据仅有 README 与一个 CI 镜像工作流，无法与实现交叉验证，1 分。事实与推断基本以陈述句给出，但营销式断言与可验证事实未区分，1 分。静态审查、置信度低，未做任何执行验证。
- 默认 Telegram 机器人对任何找到它的人都开放，部署后应立即按 README 指引配置 Allowed Chat IDs，否则任何人都能驱使代理执行浏览器自动化、邮件、记忆读写等操作。
- 浏览器自动化（含登录、2FA、表单提交）与 OpenClaw shell 执行缺少默认确认机制，属于高风险外部副作用，建议在隔离环境中使用并自行加确认步骤。
- 许可证未知：在生产使用前先确认授权条款，否则存在合规风险。
- 无变更日志与版本标签，升级（尤其 Postgres 17 迁移与 --force 重装）前请自行备份 .env、数据库与工作流导出。
- 所有凭证集中存放于 .env 与 n8n 凭证库，README 未描述记忆库/知识图谱中敏感数据的加密或清理策略，需自行评估。
- 本评审为静态源码审查，未执行任何安装或测试，所有能力断言（如 100+ 专家代理、混合检索）未经独立验证。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
n8n-claw 是一个受 OpenClaw 启发的自主 AI 代理，完全构建在 n8n 工作流之上，配合 PostgreSQL（Supabase 技术栈）和可配置的 LLM 提供商（默认 Anthropic Claude Sonnet）。它通过 Telegram Bot 和 Webhook API（支持 Slack、Teams、Discord、自定义应用适配器）两个入口接收自然语言指令，核心执行体是一个包含任务管理、项目记忆、MCP 客户端、技能库管理、专家子代理、提醒调度、网络搜索（SearXNG）、网页阅读（Crawl4AI）和浏览器自动化（Browser Use）等工具的主代理工作流。记忆系统采用混合检索（语义 + 全文 + 实体匹配，经 RRF 融合），并带时间衰减、自动过期和夜间记忆整合。所有后台流程（心跳、提醒执行器、错误通知、记忆整合）作为独立 n8n 工作流在用户自己的 Docker 环境中运行，一个 setup.sh 脚本即可完成安装。它不依赖任何云端托管服务，适合希望掌控数据与成本的个人的小团队。
安装后，用户通过 Telegram（或 POST /webhook/agent，需 X-API-Key 头）向代理发送自然语言消息。主代理工作流（n8n-claw Agent）解析意图并调用对应工具：Task Manager 建立带优先级和截止日期的任务；Memory 组件把对话事实写入 memory_long 表并用混合检索（语义向量 + 带 umlaut 归一化的全文 + 实体匹配，RRF 融合）取回上下文；Knowledge Graph 自动记录人物、公司、产品及关系并支持多跳遍历；MCP Client 调用已注册技能服务器（目录含 43 个预置技能，如 Gmail、Google Calendar、Notion、Hacker News、DeepL 等，可用一句话安装）；Library Manager 从 n8n-claw-templates 仓库拉取模板并自动导入注册；Expert Agent 将任务委托给研究、内容创作、数据分析三个内置子代理（目录另提供 100+ 专家）；Reminder Runner 每分钟投递到期提醒，Heartbeat 每 5 分钟执行循环动作并对监控类任务只在有新内容时通知（on_change 模式走轻量 Background Checker）；MCP Builder 可根据 API 文档自动搜索（SearXNG）+ 抓取（Crawl4AI）并生成新的技能工作流。语音消息经 Whisper 转写、照片经 GPT-4o-mini Vision 分析、PDF 内建解析、位置转为坐标文本；文档与照片原件暂存 File Bridge（24 小时）供技能做文件透传。还可安装 OpenClaw 技能，把编码任务委托给一个有完整 Linux 权限的自主编码代理。
- 个人用户想在 Telegram 上有一个能记住偏好、管理任务并在截止前主动提醒的私人助理，且数据不出自己的 VPS。
- 开发者想让代理按需为自己构建 API 集成：说一句『给 OpenLibrary API 建一个 MCP server』，MCP Builder 就自动查文档、生成代码、部署 n8n 工作流并注册工具。
- 小团队通过 Slack、Teams 或 Discord（经 discord-bridge sidecar 容器）接入同一个代理，让成员用聊天完成信息查询、日程和监控。
- 需要定时信息监控的人，用『每 15 分钟检查我的邮件』『每天早上 8 点给我简报』创建循环动作，Background Checker 只在有新内容时打扰。
- 研究型用户让 Research Expert 子代理做带来源的事实核查和结构化摘要，或让 Data Analyst 结合 Google Analytics 技能出报表。
- 已有 OpenClaw 实例的用户把 n8n-claw 作为入口，用自然语言把建站、写脚本、重构模块等编码任务委托给 OpenClaw 并收回结果。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 完全自托管：所有工作流、数据库、凭据都运行在自己的基础设施上，用一条 setup.sh 即可完成 Docker、数据库、凭据和工作流激活的全自动部署。
- 模型无关：setup.sh 自动为 Anthropic、OpenAI、OpenRouter、DeepSeek、Gemini、Mistral、Ollama 及任何 OpenAI 兼容端点重写所有 LLM 节点，切换提供商只需 ./setup.sh --force。
- 记忆系统成熟：混合检索（语义 + 全文 + 实体，RRF 融合）、时间衰减、自动过期、夜间整合和行为洞察提取，且在嵌入 API 故障时可优雅降级到全文检索。
- 可扩展性强：43 个预置 MCP 技能目录、100+ 专家代理目录，且 MCP Builder 能根据自然语言需求从零构建新技能并自动部署注册。
- 接口丰富：Telegram、HTTP Webhook、Slack/Teams/Discord 适配器、以及 MCP 客户端（Claude Desktop/ChatGPT/Claude Code/Cursor）多通道接入，会话按来源隔离。
- 部署门槛高：需要 VPS、域名（或 sslip.io）、Telegram Bot 和多个 API Key，最低 4GB 内存，并非开箱即用的轻量方案。
- 语音消息和照片分析被锁定在 OpenAI API（Whisper 与 GPT-4o-mini Vision）上，选择其他 LLM 提供商时这两项功能缺失。
- 技能凭据以明文存储在 PostgreSQL 的 template_credentials 表中，加密存储仍在开发中；虽有网络隔离缓解，但拿到 SSH 权限即可读取全部 API Key。
- MCP 触发的执行有 5 分钟硬超时，且不支持二进制输入；需要 n8n v2.2+（工作流创建/编辑需 v2.13+）。
- 许可证未在源中标注，采用前需自行确认授权条款；默认 Telegram Bot 对任何发现它的人都开放，需手动配置 Allowed Chat IDs 才安全。
如何安装或部署这个 Agent？
需要一台 Linux VPS（推荐 Ubuntu 22.04/24.04，也测试过 Debian 13，最低 4GB 内存 + 15GB 磁盘）、一个 Telegram Bot Token（向 @BotFather 发 /newbot）、自己的 Chat ID（@userinfobot 可查）、一个 LLM API Key（Anthropic/OpenAI/OpenRouter/DeepSeek/Gemini/Mistral/Ollama 或任何 OpenAI 兼容端点），以及一个域名（没有可用 sslip.io 自动映射 IP）。然后执行：
git clone https://github.com/freddy-schuetz/n8n-claw.git && cd n8n-claw && ./setup.sh脚本会自动安装 Docker、数据库等并依次询问：n8n API Key（安装过程中打开的 n8n UI 的 Settings → API 生成）、Telegram Bot Token 和 Chat ID、LLM 提供商与 Key、域名（启用 Let's Encrypt HTTPS）、代理人格（名字、语言、风格）。可选配置：Embeddings（OpenAI/Voyage AI/Ollama，用于语义记忆搜索）和语音消息（需 OpenAI Whisper Key）。本地部署可参考 LOCAL_SETUP.md 的 Docker + ngrok 方案。
如何使用这个 Agent？
安装完成后直接给 Telegram Bot 发消息即可开始对话，例如『提醒我 30 分钟后关烤箱』『记住我喜欢上午 10 点前开会』『安装 Gmail 技能』。也可通过 HTTP 调用：
curl -X POST https://YOUR-DOMAIN/webhook/agent -H "Content-Type: application/" -H "X-API-Key: YOUR_WEBHOOK_SECRET" -d '{"message": "Hello!", "user_id": "test-user"}'WEBHOOK_SECRET 在 setup 结束时输出（也在 .env 中）。技能安装走聊天命令（如『Install weather-openmeteo』）；需要 API Key 的技能会通过 Telegram 发送 10 分钟有效的单次凭据表单链接。代理还可用 n8n 的 Instance-Level MCP Server 接入 Claude Desktop（OAuth）、ChatGPT、Claude Code（Bearer Token）、Lovable 和 Cursor。建议在 Telegram Trigger 节点的 Allowed Chat IDs 中限制仅自己可访问。