Zapier 的开源替代品

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🤯 欢迎来到 Activepieces

这是一站式 AI 自动化平台，旨在通过用 TypeScript 编写的 类型安全 Piece (组件) 框架实现 可扩展性。 当您向 Activepieces 贡献 Piece (组件) 时，它们会自动变为 MCP (Model Context Protocol) 服务器，您可以通过 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf 与 LLMs (大型语言模型) 一起使用！

🔥 为什么 Activepieces 与众不同：

• 💖 备受喜爱：直观的用户界面和出色的体验，适合技术和非技术用户，学习曲线平缓。

• 🌐 开放生态系统：所有 Piece (组件) 均为开源并在 npmjs.com 上可用，60% 的 Piece (组件) 由社区贡献。

• 🛠️ 最大的开源 MCP (Model Context Protocol) 工具包：我们所有的 Piece (组件)（280+）均可作为 MCP 使用，您可以在 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf 上与 LLMs (大型语言模型) 配合使用。

• 🛠️ Piece (组件) 使用 TypeScript 编写：Piece (组件) 是 TypeScript 的 npm 包，提供完全的自定义能力和最佳的开发者体验，包括在您的机器上进行 本地 Piece (组件) 开发时的 热重载。😎

• 🤖 AI 优先：原生 AI Piece (组件) 让您能够尝试各种提供商，或使用我们的 AI SDK (软件开发工具包) 创建您自己的智能体，帮助您在构建器中构建流程。

• 🏢 企业级就绪：开发人员设置工具，组织中的任何人都可以使用无代码构建器。从品牌到控制进行全面定制。

• 🔒 设计即安全：自托管和网络隔离，确保数据的安全性和控制权最大化。

• 🧠 人机协同 (Human in the Loop)：延迟执行一段时间或需要批准。这些只是构建在 Piece (组件) 框架之上的 Piece (组件)，您可以构建许多这样的 Piece (组件)。🎨

• 💻 人类输入接口：内置支持人类输入触发器，如“聊天界面” 💬 和“表单界面” 📝

🛠️ 构建器功能：

• 循环
• 分支
• 自动重试
• HTTP
• 使用 NPM 编写代码
• 代码 Piece (组件) 中的 AI 询问（非技术用户可以在不懂代码的情况下清理数据）
• 流程完全版本化。
• 语言翻译
• 可定制模板
• 200+ Piece (组件)，查看 https://www.activepieces.com/pieces

我们频繁发布更新。请查看产品变更日志以获取最新功能。

🔌 创建您自己的 Piece (组件)

Activepieces 支持与 Google Sheets、OpenAI、Discord、RSS 以及超过 200 其他服务的集成。查看支持的完整集成列表，由于社区的贡献，该列表不断扩展。

作为一个 开放生态系统，所有集成源代码都可以在我们的仓库中访问。这些集成经过版本控制，并在贡献后直接 发布 到 npmjs.com。

您可以使用我们的 TypeScript 框架轻松创建自己的集成。有关详细说明，请参阅我们的 贡献者指南。

许可证

Activepieces 的社区版根据 MIT 许可证 作为开源软件发布，企业功能根据 商业许可证 发布

在此处阅读更多关于功能对比的信息 https://www.activepieces.com/pricing

💭 加入我们的社区

🌐 贡献

我们欢迎大大小小的各种方向的贡献。最好的方法是查看这份 文档，并且我们随时可以在 我们的 Discord 服务器 上交流。

📚 翻译

不擅长编码但仍然有兴趣贡献？来加入我们的 Discord 并访问 https://www.activepieces.com/docs/about/i18n 了解更多信息。

🦫 贡献者

ShahedAlMashni 🔌	AbdulTheActivePiecer 🚧	Khaled Mashaly 🚧	Mohammed Abu Aboud 🚧	Abdulrahman Zeineddin 🔌	ahmad jaber 🔌	ashrafsamhouri 🔌
Mohammad Abu Musa 📆	Mukewa Wekalao 🔌	Osama Abdallah Essa Haikal 🔌	Arman 🛡️	Oskar Krämer 📖	Thibaut Patel 🤔 🔌	Applesaucesomer 🤔
crazyTweek 🤔	Muhammad Tabaza 🔌	Shay Punter 📖 🔌	abaza738 🔌	Jona Boeddinghaus 🔌	fomojola 💻	Alexander Storozhevsky 💻
J0LGER 🛡️	Patrick Veverka 🐛	Berk Sümbül 📖	Willian Guedes 🔌	Abdullah Ranginwala 💻	Dennis Tychsen 🔌	MyWay 🔌
Bibhuti Bhusan Panda 🔌	Tarun Samanta 🐛	Herman Kudria 🔌	[NULL] Dev 🔌	Jan Bebendorf 🔌	Nilesh 🔌	Vraj Gohil 🔌
BastienMe 🔌	Stephen Foskett 📖	Nathan 📖	Marcin Natanek 🔌	Mark van Bellen 🔌	Olivier Guzzi 🔌	Osama Zakarneh 🔌
phestvik 🤔	Rajdeep Pal 📖	Camilo Usuga 🔌	Kishan Parmar 📖 🔌	BBND 🔌	Haseeb Rehman 🔌	Rita Gorokhod 🔌
Fábio Ferreira 🔌	Florin Buffet 📖	Drew Lewis 🔌	Benjamin André-Micolon 🔌	Denis Gurskij 🔌	Nefer Lopez 📖	fardeenpanjwani-codeglo 📖
Landon Moir 🔌	Diego Nijboer 🔌	Tân Một Nắng 🔌	Gavin Foley 📖	Dennis Trautwein 🐛	Andrew Rosenblatt 🐛	rika 🔌
Cyril Selasi 🔌	Franck Nijimbere 🔌	Aleksandr Denisov 🔌	all-contributors 规范。 欢迎任何形式的贡献！ Activepieces 快速上手指南 项目简介 Activepieces 是一个开源的自动化流程工具（Zapier 替代品），旨在通过 TypeScript 编写的类型安全组件（Pieces）框架实现可扩展的 AI 自动化。它支持自托管、企业级定制，并原生集成 AI 能力（如 MCP 服务器支持），允许开发者轻松构建自定义集成。 环境准备 在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求： 操作系统: Linux, macOS, 或 Windows (WSL2) Docker & Docker Compose: 用于服务部署（推荐版本 Docker Engine 20.10+） Node.js: 用于开发自定义 Pieces（推荐 v18+） Git: 用于克隆仓库 网络: 能够访问 Docker Hub 及 GitHub（国内用户建议配置加速器） 安装步骤 Activepieces 推荐使用 Docker Compose 进行自托管部署。 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/activepieces/activepieces.git cd activepieces 2. 启动服务 使用 Docker Compose 一键启动所有依赖服务： docker compose up -d 3. 访问控制台 部署完成后，打开浏览器访问默认地址： URL: http://localhost:8080 初始设置: 首次访问将引导您创建管理员账户。 提示: 若在国内网络环境下遇到拉取镜像缓慢的问题，可配置 Docker 镜像加速器（如阿里云、腾讯云容器镜像服务）。 基本使用 1. 创建自动化流程 (Flow) 登录后进入主界面，点击 "Create New Flow"。 选择一个 触发器 (Trigger)，例如 "Schedule" 定时任务或 "Webhook"。 添加一个 动作 (Action)，例如 "Google Sheets" 或 "OpenAI"。 连接相应的 API 密钥并配置参数。 点击 "Save" 并启用流程。 2. 开发自定义 Pieces Activepieces 的核心优势在于其基于 TypeScript 的扩展性。您可以编写自己的集成插件。 确保已安装 Node.js。 参考官方文档 Create a Piece。 本地开发时支持热重载 (Hot Reloading)，提升开发体验。 若需安装依赖，建议使用国内镜像源加速： npm config set registry https://registry.npmmirror.com 3. 利用 AI 能力 AI 助手: 在代码片段中使用 "ASK AI" 功能，非技术人员也可通过自然语言处理数据。 MCP 集成: 您贡献的 Pieces 可自动作为 MCP 服务器，供 Claude Desktop、Cursor 等 LLM 工具调用。 资源链接 官方文档: https://www.activepieces.com/docs 社区交流: Discord Server 集成列表: https://www.activepieces.com/pieces 版本历史 0.81.32026/04/03展开 0.81.22026/04/03展开 0.81.12026/04/03展开 0.81.02026/04/02展开 0.80.12026/04/01展开 0.80.02026/03/31展开 0.79.42026/04/01展开 0.80.0-rc2026/03/29展开 0.79.32026/03/12展开 0.79.22026/03/03展开 0.79.12026/03/03展开 0.79.02026/03/03展开 0.78.22026/02/22展开 0.78.12026/02/09展开 0.77.82026/02/09展开 0.77.72026/02/09展开 0.78.02026/02/05展开 0.77.62026/01/21展开 0.77.52026/01/21展开 0.77.42026/01/19展开 常见问题 提交新功能（Piece）需要遵循什么架构格式？ 开发者如何认领并获取赏金奖励？ 同一个赏金任务允许提交多个 Pull Request 吗？ 在开始开发赏金任务前，如果不清楚具体要求该怎么办？ Google Tasks API 是否支持通过接口读取或写入任务的截止时间？ 开发 Piece 时遇到界面定制等问题无法解决，去哪里寻求帮助？ 相似工具推荐 stable-diffusion-webui stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。 ★ 162.1k|★★★☆☆|今天 开发框架图像Agent everything-claude-code everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上 ★ 139k|★★☆☆☆|今天 开发框架Agent语言模型 ComfyUI ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。 ★ 107.7k|★★☆☆☆|2天前 开发框架图像Agent NextChat NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。 ★ 87.6k|★★☆☆☆|今天 开发框架语言模型 ML-For-Beginners ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。 ★ 85k|★★☆☆☆|今天 图像数据工具视频 ragflow RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。 ★ 77.1k|★★★☆☆|2天前 Agent图像开发框架