解锁远程AI工作流：Flowise搭配cpolar跨地域管理AI项目

文章目录

- 前言
- 1. Docker安装Flowise
- 2. Ubuntu安装Cpolar
- 3. 配置Flowise公网地址
- 4. 远程访问Flowise
- 5. 固定Cpolar公网地址
- 6. 固定地址访问

前言

如今，工作流自动化与人工智能的结合已成为提升生产力的重要手段。Flowise正是这样一个工具，通过直观的拖拽界面，使用户能够轻松创建自定义的大型语言模型（LLM）流程，极大地简化了复杂的工作流自动化。用户几乎无需编码，便可利用其图形界面构建聊天机器人和实现AI集成等多种功能。

然而，许多用户可能会发现Flowise部署在内部网络中，无法直接从外部访问。这时，就需要一个可靠的内网穿透工具来安全地将内部服务暴露给外部网络。cpolar作为一款轻量且功能强大的内网穿透软件，正好满足这一需求。它支持多种操作系统，包括Linux，并适用于本地开发服务器、FTP服务器、数据库等多种应用场景的远程访问。

本指南将详细讲解如何在Linux系统中通过Docker安装Flowise，并结合cpolar内网穿透工具，实现对Flowise服务的远程访问。通过这种设置，用户不仅能够突破地域限制，随时随地管理自己的Flowise项目，还能确保数据传输的安全与稳定。

在这里插入图片描述

1. Docker安装Flowise

本例使用Docker进行部署，如果没有安装Docker，可以查看这篇教程进行安装：《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS》

Flowise是一个开源项目,我们可以直接在github上获取,本例直接使用git 克隆项目到本地,执行下面命令进行克隆下载

sudo git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/Flowise.git

克隆下载后得到下面一个文件,表示成功把项目给下载下来了,本例是把文件克隆在/usr/local文件夹下面,下面我们进行修改配置文件名和运行

官方默认一个.env.example配置文件,我们直接修改成.env使用即可,注意,要进入Flowise文件里的docker文件夹,执行

sudo mv -p .env.example .env

修改成功后可以看到变成了一个正常的配置文件,下面开始运行

在当前docker目录文件夹下,执行下面命令运行,(如果出现下载不了,可能是docker镜像源的问题,可以修改配置镜像源再执行)

sudo docker compose up -d

运行后.执行sudo docker ps命令,我们可以看到Flowise成功运行了,且注意,访问端口是3000,下面我们在Linux 或者局域网去访问3000端口

浏览器输入IP+3000端口,可以看到成功访问进去了,本地部署到运行再到访问就完成了,下面我们安装cpolar内网穿透工具,实现远程也可以访问

2. Ubuntu安装Cpolar

上面在本地Docker中成功部署了Flowise服务,并局域网访问成功,下面我们在Linux安装Cpolar内网穿透工具,通过Cpolar 转发本地端口映射的http公网地址,我们可以很容易实现远程访问,而无需自己注册域名购买云服务器.下面是安装Cpolar步骤

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

使用一键脚本安装命令

curl -L https://www.cpolar.com/static/downloads/install-release-cpolar.sh | sudo bash

安装完成后,可以通过如下方式来操作Cpolar服务,首先执行加入系统服务设置开机启动,然后再启动服务

# 加入系统服务设置开机启动
sudo systemctl enable cpolar# 启动cpolar服务
sudo systemctl start cpolar# 重启cpolar服务
sudo systemctl restart cpolar# 查看cpolar服务状态
sudo systemctl status cpolar# 停止cpolar服务
sudo systemctl stop cpolar

Cpolar安装和成功启动服务后，内部或外部浏览器上通过局域网IP加9200端口即:【http://192.168.xxx.xxx:9200】访问Cpolar管理界面(如果访问不了,注意防火墙开放9200端口)，然后使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可