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帮助用户用 MCP 连接 AI 代理与多种服务，搭建自动化工作流。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"activepieces" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 activepieces 设计一个 AI 自动化流程：当收到客户邮件后，先用大模型判断问题类型与紧急程度，再按类别分发到对应团队，并把结果同步到表格中。请给出所需节点、触发器、条件和输出字段。
一套包含邮件触发、AI 分类、条件分支、团队分发和表格记录的流程设计方案。
我想让 AI 代理通过 activepieces 调用多个 MCP 服务，完成“搜索资料、整理摘要、发送日报”的任务。请规划整体流程，并说明每个 MCP 节点负责什么。
一个面向 AI 代理的多步骤自动化方案，说明各 MCP 服务的职责与串联方式。
请基于 activepieces 设计一个审批通知流程：当表单提交后，自动提取关键信息，生成审批摘要，发送给审批人，并在审批结果更新后通知申请人。输出流程结构和异常处理建议。
一份覆盖表单触发、信息提取、摘要生成、消息发送和结果回传的自动化流程方案。
帮助团队快速搭建、部署并运维安全可观测的 AI Agent 与 MCP 服务。
帮助 AI 代理调用海量现成爬虫与自动化工具，采集网站和平台数据。
通过 MCP 与 REST API 连接 1C:Enterprise 数据库，便于 AI 代理读写业务数据。
帮助开发者快速构建面向大模型的 MCP 应用与智能体服务器。
为 AI 代理集中管理记忆、工具与逻辑，减少提示冗余并支持多代理扩展。
将 GitHub 的代码检索、议题处理和 PR 审查能力提供给 AI 代理调用。