n8n+crawl4ai工作流，一键抓取任意网站！搭建RAG知识库+MCP自动化，让你的AI更准！更强！

2025-07-13 151点热度 0人点赞 0条评论

一个完全自动化的 RAG (检索增强生成) 数据知识库构建工作流。

你只需要输入一个网站地图 (sitemap) 的网址，按下“执行”，然后就可以泡杯咖啡，静静地看着电脑帮你完成所有工作：自动抓取网页 - AI 清洗整理 - 存成本地 Markdown 文件。

最终效果？就可以将你想要网站的精华内容，都变成了你本地整齐划一的知识库文件！

🛠️ 第一步：准备我们的“瑞士军刀”工具箱

在开始之前，我们需要准备几个强大的工具。别怕，在 Docker 的帮助下，安装它们就像点菜一样简单。

1. n8n：自动化流程的大脑

这是我们整个工作流的核心，一个开源的、可视化的流程自动化工具。你可以把它想象成一个超级强大的“if...then...that”，但功能要多得多。

安装 n8n:
为了方便后续文件保存，我们使用以下命令，将本地目录挂载到 n8n 容器中。
https://n8n.io/

 # 确保你本地有这个目录，比如 /Users/你的用户名/opt/n8n_data
 mkdir -p ~/opt/n8n_data

运行 n8n 容器

# 停止并删除现有容器
docker stop n8n
docker rm n8n

# 创建本地目录
mkdir -p ~/opt/n8n_data

# 更新最新版本
docker pull n8nio/n8n:latest

# 使用绑定挂载重新运行容器
# 在运行前，先确保旧的 n8n 容器已经停止并删除
docker stop n8n
docker rm n8n

docker run -d --restart unless-stopped 
    --name n8n 
    --dns 8.8.8.8 
    -e GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai 
    -e N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true 
    -e N8N_RUNNERS_ENABLED=true 
    -p 5678:5678 
    -e N8N_DEFAULT_LOCALE=zh-CN 
    -e N8N_SECURE_COOKIE=false 
    -v n8n_data:/home/node/.n8n 
    -v /Users/jackfeng/opt/n8n_data:/data 
    -v /Users/jackfeng/tools/server/dist:/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/n8n-editor-ui/dist 
    n8nio/n8n


命令解析：

-v n8n_data:/home/node/.n8n：（用于n8n核心数据） 使用命名卷 n8n_data 来持久化 n8n 的配置和工作流。

-v /Users/jackfeng/opt/n8n_data:/data：（用于工作流文件） 这是新增的关键一行。它将你 Mac 上的 /Users/jackfeng/opt/n8n_data 目录映射到容器内部的 /data 目录。


如果你没有映射，那么你也可以复制卷内容：
docker cp n8n:/home/node/ /Users/jackfeng/opt/n8n_data

/data/{{ $('If').item.json.markdown.split('n')[0]}}.md

n8n+crawl4ai工作流，一键抓取任意网站！搭建RAG知识库+MCP自动化，让你的AI更准！更强！

关键点: -v ~/opt/n8n_data:/data 这行命令，就是将你电脑上的 n8n_data 文件夹映射到容器的 /data 目录，这样工作流生成的文件才能被我们直接在电脑上看到。

2. Crawl4ai：网页内容抓取专家

一个专门为 AI 设计的爬虫工具，能把任何网页优雅地转换成干净的 Markdown 格式，是构建知识库数据源的完美选择。
地址： https://github.com/unclecode/crawl4ai

安装 Crawl4ai:

docker run -d 
  -p 11235:11235 
  --name crawl4ai 
  -e CRAWL4AI_API_TOKEN=datascience 
  -v ./crawl4ai_data:/data 
  --restart unless-stopped 
  unclecode/crawl4ai:latest

记住-e CRAWL4AI_API_TOKEN=datascience这里我们设置了一个访问令牌datascience，后面在 n8n 里会用到它。

测试crawl4ai站点是否正常
以n8n站点为例测试一下，是可以正常使用的
站点地图：https://n8n.io/sitemap_index.xml
君子协议：在网站后边添加 robot.txt

生成sitemap网站

https://www.xml-sitemaps.com/

生成完整的页面浏览量

https://www.xml-sitemaps.com/download/n8n.io-da7db434a/sitemap.xml?view=1

这个是所有的n8n的，如果需要自己去用，我们这次主要是想打造完整的知识库，所以我们抓取对应的docs

https://docs.n8n.io/sitemap.xml

配置crawl4

Name：
Authorization

Value：
Bearer datascience

3. Ollama & BGE-M3：本地大模型的家

Ollama 可以让你在本地轻松运行各种大语言模型。我们将用它来运行 bge-m3，这是一个强大的嵌入模型，是未来构建 RAG 检索能力的基础。虽然本次工作流主要用它来做知识的“向量化准备”，但它是完整 RAG 链路的关键一环。
https://ollama.com/

可以直接点击下载，也可以使用docker 运行，这里我们使用docker 容器来运行,更多参数可以参考
https://hub.docker.com/r/ollama/ollama

# cpu 模式
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

服务正常启动没有问题，说明我们的服务正常启动了。

安装 Ollama 进入容器下载模型

进入容器，因为我们是在docker内安装，所以需要进入容器内使用。

下载安装bge-m3, 这是嵌入式模型，BGE-M3 是 BAAI 推出的一款新机型，以多功能、多语言和多粒度的多功能性而著称。

BGE-M3 基于 XLM-RoBERTa 架构，具有多功能性、多语言性和多粒度的多功能性：

• 多功能性：可以同时实现嵌入模型的三种常见检索功能：密集检索、多向量检索、稀疏检索。
• 多语言性：可支持100多种工作语言。
• 多粒度：它能够处理不同粒度的输入，从短句子到最多 8192 个标记的长文档。

ollama pull bge-m3

安装成功如下截图：

看到 Success 字样就说明模型已经准备就绪！

4. Cherry Studio

Cherry Studio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。
Cherry Studio 高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验，使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者，都能在 Cherry Studio 中找到适合自己的 AI 功能，提升工作效率和创造力。

下载地址： https://docs.cherry-ai.com/cherry-studio/download
官网： https://www.cherry-ai.com/

5. Docker 容器 IP 地址查询方法总结

1. 容器内部查询
进入容器后执行以下命令查看 hosts 文件：

cat /etc/hosts

这会显示当前容器及其链接容器(--link)的 IP 地址。

2. 单容器 IP 查询方法

# 简洁格式
docker inspect -f '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' <container-ID>

# 完整信息
docker inspect <container-ID>

# 支持多网络的格式
docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' <container-ID>

3. 创建快捷函数
将以下函数添加到 ~/.bashrc 文件中：

function docker_ip() {
    docker inspect --format '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' "$1"
}

然后执行 source ~/.bashrc 使配置生效，使用方式：

docker_ip <container-ID>

4. 批量查询容器 IP

# 所有容器名称及其IP
docker inspect -f '{{.Name}} - {{.NetworkSettings.IPAddress}}' $(docker ps -aq)

# 支持docker-compose多网络环境
docker inspect -f '{{.Name}} - {{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' $(docker ps -aq)

5. 优化版批量查询命令

docker inspect --format='{{.Name}} - {{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' $(docker ps -aq)

使用建议

1. 对于单容器查询，推荐使用快捷函数 docker_ip
2. 在多网络环境中，使用包含 range 的命令格式
3. 查询所有容器时，注意容器名称前会有 / 前缀，这是正常现象

🧠 第二步：搭建全自动工作流

以下就是最终的工作流全貌，看起来复杂，但逻辑非常清晰。我会带你从左到右，一步步把它搭建起来。

节点 1-4：获取并解析目标网址

1. When chat message received (触发器): 工作流的起点。我们在这里输入一个网站的 sitemap.xml 地址。例如，我们想抓取 n8n 的官方文档，就输入 https://docs.n8n.io/sitemap.xml。
2. HTTP Request (获取地图): 向输入的 sitemap 地址发送请求，拿到网站的所有公开页面的列表（XML格式）。
3. XML (解析地图): 将上一步获取的 XML 数据，解析成 n8n 能理解的 JSON 结构。
4. Split Out (拆分网址): sitemap 里包含了无数个网址，这个节点会把它们一个个拆分开，方便后续单独处理。

节点 5-7：循环抓取网页内容

5. Limit (限制数量): 为了测试方便，我们可以先设置只抓取 15 个页面。等工作流验证无误后，再拿掉这个限制。
6. Loop Over Items (循环器): 这是工作流的“发动机”，它会带着每个页面的 URL，走一遍后续的抓取和处理流程。
7. HTTP Request1 (调用 Crawl4ai): 循环的核心！
- • URL: http://localhost:11235/md (你本地 Crawl4ai 服务的地址)
- • Method: POST
- • Body: {"url": "{{ $json['urlset.url'].loc }}"}，这里的 {{...}} 是 n8n 的表达式，动态地将当前循环到的页面 URL 传给 Crawl4ai。
- • Authentication: 设置 Header Auth，Value 填入 Bearer datascience (就是我们启动 Crawl4ai 时设置的 CRAWL4AI_API_TOKEN)。

节点 8-10：AI 精加工与结构化

8. If (判断): 检查上一步 Crawl4ai 是否成功返回了内容。如果成功，才继续下一步。
9. AI Agent (AI 处理核心): 这是工作流的“魔法棒”！我们在这里给 AI (例如 DeepSeek 模型)下达一个非常明确的指令 (Prompt)，让它化身为信息整理专家。

给 AI 的角色设定和任务要求 (Prompt 核心思想):
- • 角色: 你是信息结构化和知识库开发专家。
- • 任务:
  1. 1. 解析内容: 理解抓取到的 Markdown 数据。
  2. 2. 结构化整理: 用清晰的标题和层级逻辑组织信息。
  3. 3. 创建 FAQ: 根据内容提炼出常见问题和答案。
  4. 4. 提升可读性: 优化排版。
  5. 5. 翻译: 将内容翻译成中文。
  6. 6. 纯净输出: 去掉所有多余的解释，只留下整理好的核心数据。
10. DeepSeek Chat Model: 将 AI Agent 的指令和上一步抓取的 Markdown 内容，一起发送给大模型进行处理。

节点 11-13：保存成果

11. If1 (再次判断): 确保 AI 处理后有内容输出。
12. Convert to File: 将 AI 输出的文本内容转换成文件格式。
13. Read/Write Files from Disk (写入磁盘): 这是最后一步！我们将处理好的内容写入到我们之前挂载的本地目录中。
- • File Name: 使用表达式 /data/{{ $('AI Agent').item.json.output.split('n')[0].replaceAll('#','').replaceAll(' ','').replaceAll('\','') }}.md`。
- • 这段代码的意思是： 在 /data 目录下（也就是你电脑上的 ~/opt/n8n_data），用 AI 生成内容的第一行作为文件名，并去掉特殊字符，最后以 .md 格式保存。