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Node-RED Make IoT Smart ​

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專為 Node-RED 開發的 AI 助手擴展，讓 IoT 開發更智能、更高效。 npm versionLicense: MITNode-RED

概述 ​

Node-RED Make IoT Smart 是專為 Node-RED 開發設計的綜合性 AI 代理。它通過智能代碼輔助、自動流程優化和智能調試功能來增強 IoT 開發體驗。該擴展目前支持 6 個主要場景：學習、解決方案、集成、開發、配置和管理。

功能特性 ​

🤖 AI 助手 ​

  • 智能代碼建議：為 Node-RED 流程提供上下文相關的代碼推薦。
  • 智能流程分析：分析流程並提供優化建議。
  • 自然語言界面：通過自然語言命令與 Node-RED 環境互動。
  • 多語言支持：支持中文、英文、日文、韓文等多種語言。自動適應 Node-RED 語言設置變更。
  • 多提供商支持：基於 LangChain.js 框架，支持 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等 AI 模型。
  • 智能記憶管理：基於 SQLite 的短期和長期記憶系統，支持對話歷史、用戶偏好和流程模板存儲。
  • 場景化提示詞：通過 JSON 配置的場景化提示詞管理，支持動態參數注入。
  • MCP 工具集成：支持 Model Context Protocol (MCP) 工具調用，擴展 AI 助手功能。

🔧 開發工具 ​

  • 實時代碼分析：持續分析 Node-RED 流程。
  • 配置管理：為不同 AI 提供商提供集中式 API 配置。
  • 互動側邊欄：專用的 AI 助手面板，集成到 Node-RED 編輯器中。
  • JSON 編輯器：內建配置文件編輯器，具有語法高亮功能。
  • MCP 工具集成：支持 Model Context Protocol (MCP) 工具調用，擴展 AI 助手功能。
  • LangChain 工具管理：統一的工具管理框架，支持內建工具和 MCP 工具。
  • 場景化支持：為 7 個主要場景提供定制化支持：
    • 學習：解釋節點和概念，提供流程示例。
    • 解決方案：提供各種 IoT 解決方案，包括流程 JSON 和節點安裝指南。
    • 集成：支持協議（如 MQTT、Modbus）和軟件集成。
    • 開發：優化現有流程和功能節點代碼。
    • 配置：指導 Node-RED 配置變更（如 settings.js）。
    • 管理：支持遠程訪問、Git 集成和批量部署。

🚀 未來功能 ​

  • 遠程調試：使用 AI 進行 Node-RED 流程的遠程調試。
  • 團隊管理：具有團隊管理功能的協作開發。
  • 高級分析：深入了解 IoT 系統性能。
  • 智能部署：AI 驅動的 IoT 應用部署策略。

安裝 ​

通過 npm 安裝 ​

bash
npm install @jhe.zheng/node-red-make-iot-smart

通過 Node-RED Palette Manager 安裝 ​

  1. 打開 Node-RED 編輯器。
  2. 前往 選單 → 管理調色板。
  3. 搜索 @jhe.zheng/node-red-make-iot-smart。
  4. 點擊 安裝。
  5. 安裝後重啟 Node-RED。
  6. 安裝後，您將在 Node-RED 側邊欄中看到新的 AI 助手 標籤。
  7. 點擊 設置 按鈕配置您的 AI 提供商。
  8. 從支持的提供商中選擇：
    • DeepSeek：具有強大編碼能力的經濟實惠選擇。
    • OpenAI：業界領先的 GPT 模型。
    • Anthropic：通過 Claude 模型提供高級推理能力。
  9. 輸入您的 API 密鑰並選擇合適的模型。
  10. 配置後，您可以使用 AI 助手。請注意，NodeRED 在保存設置後會自動創建配置節點。NodeRED 會顯示流程中的變更，您只需點擊合併即可。
  11. 開始與您的 AI 助手互動！

快速開始 ​

輸入「分析當前節點」 ​

演示動畫

輸入「創建示例流程」 ​

演示動畫

輸入「健康檢查」 ​

演示動畫

配置 ​

LangSmith 調試配置（可選） ​

您可以配置 LangSmith 支持，以便更好地調試和監控 LangChain 執行：

  1. 將 .env.example 文件複製為 .env：

    bash
    cp .env.example .env

  2. 編輯 .env 文件以填入您的 LangSmith 配置：

    env
    LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_API_KEY=your_langsmith_api_key_here
LANGCHAIN_PROJECT=your_project_name

  3. 重啟 Node-RED 以應用配置。

  4. 訪問 LangSmith 查看詳細的執行追蹤和調試信息。

注意：LangSmith 配置是可選的，不會影響核心功能。

使用方法 ​

基本聊天界面 ​

  • 打開側邊欄中的 AI 助手 標籤。
  • 用自然語言輸入您的問題或指令。
  • 獲得智能回應，包含代碼建議和解釋。

場景選擇 ​

  • 通過側邊欄下拉選單選擇場景（學習、解決方案、集成、開發、配置、管理）。
  • AI 會根據選定的場景調整回應，提供相關工具和流程 JSON。

JSON/代碼處理 ​

  • 大型 JSON 或代碼輸出隱藏在 顯示 JSON/代碼 按鈕後面，保持 UI 整潔。
  • 在內建編輯器中編輯流程 JSON，具有語法高亮功能，並直接應用變更。

支持的場景 ​

場景概覽 ​

場景中文名稱描述支持的工具
learning學習模式Node-RED 學習助手，提供教育指導和知識解答get-flows, get-nodes, create-flow, update-flow
solution解決方案模式IoT 解決方案專家，提供技術解決方案和架構諮詢create-flow, update-flow, get-flows, create-subflow
integration集成模式系統集成專家，處理設備連接和數據集成create-flow, update-flow, install-node, get-node-info
development開發模式代碼開發助手，支持 Node-RED 流程創建和優化create-flow, update-flow, create-subflow, get-node-info, install-node, get-flow
configuration配置模式系統配置專家，管理 Node-RED 環境和節點配置get_settings, update_settings, install_node, get_node_info, get_diagnostics
management管理模式項目管理助手，支持流程組織和項目規劃get-flows, create-flow, update-flow, create-subflow
general通用模式通用 AI 助手，處理各種 Node-RED 相關問題無特定工具限制

預定義提示詞示例 ​

場景預定義提示詞
學習模式• 我是 Node-RED 新手，請介紹 Node-RED 的基本概念和主要功能
• 請解釋 Node-RED 中的流程、節點和連接
• 如何在 Node-RED 中創建我的第一個簡單流程？請提供詳細步驟
• Node-RED 中常用的基本節點有哪些？它們各自的功能是什麼？
解決方案模式• 我需要設計一個智能家居控制系統，請提供完整的 IoT 解決方案架構
• 如何使用 Node-RED 構建工業 4.0 數據收集和監控系統？
• 請設計一個農業 IoT 解決方案，包括傳感器數據收集和自動控制
• 我想構建一個智慧城市環境監測網絡，需要什麼技術解決方案？
集成模式• 如何在 Node-RED 中集成 MQTT 設備和 HTTP API？請提供詳細的集成解決方案
• 我需要將 Modbus 設備的傳感器數據傳輸到雲端數據庫，如何實現？
• 請幫助設計一個數據轉換流程，將 JSON 轉換為 XML 並發送到第三方系統
• 如何在 Node-RED 中實現多個不同協議設備的統一數據收集和處理？
開發模式• 詳細解釋和註釋當前流程
• 詳細解釋和註釋當前節點
• 請幫助編寫功能節點代碼，實現數據過濾和格式轉換
• 如何在 Node-RED 中創建自定義節點？請提供完整的開發流程
配置模式• 當前 NodeRED 配置是什麼？
• 當前 NodeRED 診斷是什麼？
• 如何配置 Node-RED 的安全設置，包括用戶認證和 HTTPS？
• 請幫助優化 Node-RED 的性能配置，提高系統運行效率
• 如何在 Node-RED 中安裝和管理第三方節點包？
• 我需要配置 Node-RED 的日誌記錄和監控，應該如何設置？
管理模式• 請幫助制定 IoT 項目的開發計劃和里程碑
• 如何在 Node-RED 中組織和管理大型項目的流程結構？
• 我需要評估當前項目的風險和質量，請提供分析建議
• 如何在團隊中建立 Node-RED 協作開發標準和最佳實踐？
通用模式• Node-RED 是什麼？它的主要特點和應用場景有哪些？
• 我遇到了 Node-RED 問題，請幫助分析和解決
• 請推薦一些 Node-RED 學習資源和最佳實踐
• 如何選擇合適的 Node-RED 場景模式來解決特定需求？

智能關鍵詞觸發 ​

場景關鍵詞觸發行為
開發模式創建流程、生成流程、製作流程、新建流程自動切換到開發模式，生成完整的 Node-RED 流程 JSON 代碼並提供詳細解釋
配置模式當前配置、系統配置、配置信息、配置、當前設置自動調用 get_settings 工具獲取配置信息並以表格形式顯示
配置模式當前診斷、系統診斷、診斷信息、健康檢查自動調用 get_diagnostics 工具進行系統診斷

動態輸入參數 ​

所有場景都支持以下動態參數注入：

  • nodeRedVersion - Node-RED 版本信息
  • nodeVersion - Node.js 版本信息
  • currentTime - 當前時間戳
  • selectedFlow - 當前選中的流程
  • selectedNodes - 當前選中的節點
  • lang - 當前語言設置
  • mcpTools - 可用的 MCP 工具列表

每個場景還支持特定的動態參數：

  • 學習模式：userLevel（用戶技能水平）
  • 解決方案模式：projectRequirements（項目需求）
  • 集成模式：integrationTargets（集成目標）
  • 開發模式：developmentTask（開發任務）
  • 配置模式：configurationNeeds（配置需求）
  • 管理模式：projectStatus（項目狀態）

系統提示詞特性 ​

每個場景都配置了專業的系統提示詞，確保 AI 助手：

  1. 角色定位：在特定場景中具有清晰的專業角色
  2. 輸出格式：根據場景需求提供結構化的回應格式
  3. 工具集成：智能調用相應的 MCP 工具和 Node-RED API
  4. 上下文感知：利用動態參數提供個性化建議
場景描述
學習解釋節點/概念並提供學習用的流程示例。
解決方案提供各種 IoT 解決方案，包含流程 JSON 和節點安裝指南。
集成支持協議/軟件集成，生成相應的流程。
開發優化現有流程和功能節點代碼。
配置指導 Node-RED 配置變更（例如 settings.js）。
管理支持遠程訪問、Git 集成和批量部署。

支持的 AI 提供商 ​

提供商模型特性
OpenAIGPT-3.5, GPT-4, GPT-4o通用性強，兼容性廣
AnthropicClaude-3, Claude-3.5高級推理，注重安全
GoogleGemini Pro, Gemini Flash多模態，高性能
DeepSeekdeepseek-chat, deepseek-coder經濟實惠，專注編碼
其他所有 LangChain.js 支持的 LLM 提供商高擴展性，靈活配置

API 配置 ​

  • API 密鑰本地存儲並加密。
  • 支持多提供商配置。
  • 輕鬆在不同提供商和模型之間切換。
  • 規劃和執行階段的獨立模型配置。

開發 ​

項目結構 ​

├── ai-sidebar.html          # 主側邊欄界面
├── ai-sidebar-config.json   # UI 配置
├── make-iot-smart.html      # 節點配置模板
├── make-iot-smart.js        # 節點後端實現
├── lib/
│   ├── langchain-manager.js # 主要 LangChain 管理器
│   ├── memory-manager.js    # SQLite 記憶管理
│   └── scenario-manager.js  # 場景化提示詞管理
├── config/
│   └── scenarios.json       # 場景配置文件
├── data/
│   └── memory.db           # SQLite 數據庫文件
└── package.json            # 包配置

技術架構 ​

本項目基於 LangChain.js 框架，採用模塊化架構設計：

  • LangChain Manager：核心 AI 模型管理，支持多個 LLM 提供商
  • Memory Manager：智能 SQLite 記憶系統，支持短期和長期記憶
  • Scenario Manager：場景化提示詞管理，支持 JSON 配置和動態參數
  • Tool Manager：統一工具管理框架，集成 MCP 工具和內建工具
  • API Layer：RESTful API 接口，支持流式聊天和工具執行

貢獻項目 ​

  1. Fork 倉庫。
  2. 創建功能分支。
  3. 進行變更並提交。
  4. 提交 Pull Request。

路線圖 ​

第一階段（已完成） ​

  • ✅ AI 助手集成
  • ✅ 多提供商支持
  • ✅ 互動側邊欄
  • ✅ 配置管理
  • ✅ 場景化支持
  • ✅ LangChain.js 架構遷移
  • ✅ SQLite 記憶管理系統
  • ✅ MCP 工具集成
  • ✅ 統一工具管理框架

第二階段（計劃中） ​

  • 🔄 遠程調試功能
  • 🔄 團隊協作功能
  • 🔄 高級流程分析
  • 🔄 智能部署工具

第三階段（未來） ​

  • 📋 團隊管理系統
  • 📋 企業級功能
  • 📋 高級安全選項
  • 📋 自定義模型訓練

系統需求 ​

  • Node.js >= 18.0.0
  • Node-RED >= 2.0.0

許可證 ​

根據 MIT 許可證授權。詳見 LICENSE 文件。

支持 ​

AI 開發更像是一門藝術而非技術，掌握 LLM 並非易事，需要對 AI 模型、數據和應用場景有深入理解。每次問答會話可能產生不同結果，早期版本往往不盡人意，但通過提示詞工程的改進，將逐步滿足 Node-RED 用戶的日常需求，無論是 IT 還是 OT 工程師。我們歡迎更多有興趣的人加入項目。

作者 ​

Zheng He

讓 AI 驅動的支持使您的 IoT 開發更智能！