Aflare

aflare Grok Skill

一句话调用

当用户说类似以下内容时，直接使用 aflare：

创建工作流：

• "用 aflare 创建一个备份工作流"
• "用 aflare 创建 GitHub 每日总结工作流"
• "用 aflare 监控日志并在出错时通知我"
• "用 aflare 把 Markdown 文章转为 HTML 并保存"

执行工作流：

• "运行 aflare 工作流：每天抓取 Hacker News 前 10 条"
• "执行 workflow.yaml"
• "运行这个工作流：{yaml_content}"

其他操作：

• "查看 aflare 有哪些可用节点"
• "验证这个工作流文件是否正确"

调用流程

用户输入 → create_workflow(描述) → 获取 YAML → run_workflow_yaml(YAML) → 返回结果

1. 第一步：调用 create_workflow 工具，传入用户描述
2. 第二步：将返回的 YAML 内容传入 run_workflow_yaml 工具
3. 第三步：将执行结果返回给用户

可用工具

核心节点

工具类： fetch_url, http_request, file_read, file_write, execute, json_parse, template_render, transform, combine, notify

LLM 类： ollama, deepseek, openai, qwen, glm, kimi, mistral, yi

控制类： condition, call

安全说明

• URL 抓取有 SSRF 防护
• 文件操作有路径遍历防护
• 命令执行有注入防护
• 支持 safe mode 禁用 execute 节点

安装与连接

安装 aflare

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/alib8b8/aflare/main/install.sh -o install.sh
bash install.sh

启动 MCP 服务

aflare --mcp-server

Grok Web 连接

在 grok.com/connectors 添加自定义 MCP：

• 类型：Remote MCP (Streamable HTTP)
• URL：http://localhost:8080/mcp

使用示例

示例 1：创建并执行工作流

用户："用 aflare 创建一个抓取 Hacker News 前 5 条并保存的工作流"

执行步骤：

1. 调用 create_workflow("fetch top 5 Hacker News stories and save to file")
2. 获取生成的 YAML
3. 调用 run_workflow_yaml(YAML内容)
4. 返回执行结果

示例 2：验证工作流

用户："帮我检查 workflow.yaml 是否正确"

执行步骤：

1. 调用 validate_workflow("workflow.yaml")
2. 返回验证结果