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【搭建Node-RED + MQTT Broker实现AI大模型交互】

news 来源：原创 2025/6/22 3:49:22

搭建Node-RED + MQTT Broker实现AI大模型交互

搭建Node-RED + MQTT Broker实现AI大模型交互
- 一、系统架构
- 二、环境准备与安装
- - 1. 安装Node.js
  - 2. 安装Mosquitto MQTT Broker
  - 3. 配置Mosquitto
  - 4. 安装Node-RED
  - 5. 配置Node-RED监听所有网络接口
  - 6. 启动Node-RED
- 三、Node-RED流程配置
- - 1. 创建新流程
  - 2. 添加并配置MQTT In节点
  - 3. 添加并配置处理数据Function节点
  - 4. 添加并配置HTTP Request节点
  - 5. 添加并配置处理响应Function节点
  - 6. 添加并配置MQTT Out节点
  - 7. 添加错误处理
  - 8. 连接节点
  - 9. 部署流程
- 四、测试系统
- - 1. 创建测试脚本
  - 2. 安装MQTT客户端库
  - 3. 运行测试
- 五、在其他Linux客户端使用MQTT与系统交互
- - 1. 安装MQTT客户端工具
  - 2. 订阅消息（接收响应）
  - 3. 发送消息（请求AI处理）
  - 4. 使用Python进行交互（可选）
- 六、系统安全与扩展
- - 安全配置
  - 系统扩展
- 七、故障排除
- 八、总结

搭建Node-RED + MQTT Broker实现AI大模型交互

本文档详细记录了使用Node-RED和MQTT Broker构建一个可与DeepSeek AI大模型交互的物联网平台的完整过程。

一、系统架构

[接收设备消息] --> [处理数据] --> [调用DeepSeek API] --> [处理API响应] --> [MQTT Out]
| ^
| |
v |
[错误消息] --> [错误消息接收] --> [MQTT err]

系统主要组件：

设备/客户端：向MQTT Broker发送请求消息
MQTT Broker：消息代理，处理发布/订阅
Node-RED：流程编排引擎，处理逻辑和API交互
DeepSeek API：AI大模型服务

数据流向：

设备发布消息到device/data主题
Node-RED订阅并处理消息
Node-RED调用DeepSeek API
Node-RED将响应发布到device/response主题
设备接收响应

二、环境准备与安装

1. 安装Node.js

首先确保安装了Node.js v18或更高版本：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | bash -
apt-get install -y nodejs

验证安装：

node -v

2. 安装Mosquitto MQTT Broker

apt-get update
apt-get install -y mosquitto mosquitto-clients

3. 配置Mosquitto

创建配置文件，允许匿名连接：

cat > /etc/mosquitto/conf.d/default.conf << EOF
listener 1883
allow_anonymous true
EOF

重启Mosquitto服务：

systemctl restart mosquitto

4. 安装Node-RED

npm install -g --unsafe-perm node-red

5. 配置Node-RED监听所有网络接口

修改配置文件：

cat > /root/.node-red/settings.js << EOF
module.exports = {uiPort: process.env.PORT || 1880,uiHost: "0.0.0.0",
}
EOF

6. 启动Node-RED

nohup node-red > node-red.log 2>&1 &

三、Node-RED流程配置

访问Node-RED界面：http://服务器IP:1880/

1. 创建新流程

点击"+"按钮创建新的流程
将流程命名为"DeepSeek AI交互"

2. 添加并配置MQTT In节点

从节点面板中拖动"mqtt in"节点到工作区
双击节点进行配置：
- 服务器：点击编辑按钮添加新的MQTT Broker
  - 名称：本地MQTT Broker
  - 服务器：localhost
  - 端口：1883
- 主题：device/data
- QoS：2
- 输出：自动检测(JSON对象、字符串或buffer)
- 名称：接收设备消息

3. 添加并配置处理数据Function节点

从节点面板中拖动"function"节点到工作区
双击节点进行配置：
- 名称：处理数据
- 函数代码：

// 处理接收到的设备数据
const deviceData = msg.payload;// 构建发送给DeepSeek API的请求
msg.payload = {"model": "deepseek-chat","messages": [{"role": "system", "content": "你是一个助手。"},{"role": "user", "content": deviceData.message}]
};// 设置请求头
msg.headers = {"Content-Type": "application/json"
};// 设置超时时间为60秒
msg.requestTimeout = 60000;return msg;

4. 添加并配置HTTP Request节点

从节点面板中拖动"http request"节点到工作区
双击节点进行配置：
- 名称：调用DeepSeek API
- 方法：POST
- URL：https://api.deepseek.com/chat/completions
- 返回：解析为JSON对象
- 在认证选项卡中：
  - 使用：Bearer Authentication
  - Token：您的DeepSeek API Token (例如: sk-b30b58c4056e4149872d87eb9228ed54)
- 添加请求头：
  - Content-Type: application/json

5. 添加并配置处理响应Function节点

从节点面板中拖动"function"节点到工作区
双击节点进行配置：
- 名称：处理API响应
- 函数代码：

// 处理DeepSeek API的响应
const response = msg.payload;// 提取AI回复内容
let aiResponse = "";
if (response && response.choices && response.choices.length > 0) {aiResponse = response.choices[0].message.content;
} else {aiResponse = "无法获取有效回复";node.warn("API响应格式不符合预期: " + JSON.stringify(response));
}// 构建回复消息
msg.payload = {"status": "success","response": aiResponse,"timestamp": new Date().toISOString()
};return msg;

6. 添加并配置MQTT Out节点

从节点面板中拖动"mqtt out"节点到工作区
双击节点进行配置：
- 服务器：选择之前创建的本地MQTT Broker
- 主题：device/response
- QoS：1
- 保留：否
- 名称：MQTT Out

7. 添加错误处理

从节点面板中拖动"catch"节点到工作区
双击节点进行配置：
- 名称：错误消息
添加处理错误的Function节点：
- 名称：错误消息接收
- 函数代码：

// 记录错误
node.error("处理错误: " + JSON.stringify(msg.error));// 构建错误响应
msg.payload = {"status": "error","message": msg.error ? (msg.error.message || "未知错误") : "处理请求时发生错误","code": msg.statusCode || 500,"timestamp": new Date().toISOString()
};// 设置主题（确保错误消息发送到正确的主题）
msg.topic = "device/error";return msg;

添加用于错误的MQTT Out节点：
- 服务器：选择之前创建的本地MQTT Broker
- 主题：device/error
- QoS：1
- 保留：否
- 名称：MQTT err

8. 连接节点

按照以下顺序连接节点：

接收设备消息 → 处理数据
处理数据 → 调用DeepSeek API
调用DeepSeek API → 处理API响应
处理API响应 → MQTT Out
错误消息 → 错误消息接收
错误消息接收 → MQTT err

9. 部署流程

点击右上角的"部署"按钮使配置生效。

四、测试系统

1. 创建测试脚本

创建一个简单的Node.js脚本来测试系统：

cat > /root/test-mqtt.js << EOF
const mqtt = require('mqtt');
const client = mqtt.connect('mqtt://localhost:1883');client.on('connect', function () {console.log('已连接到MQTT Broker');client.subscribe('device/response');client.subscribe('device/error');const testMessage = { deviceId: 'test-001', message: '介绍一下Node-RED的基本功能', timestamp: new Date().toISOString() };console.log('发送测试消息:', testMessage);client.publish('device/data', JSON.stringify(testMessage));
});client.on('message', function (topic, message) {console.log('收到消息，主题:', topic);try { console.log(JSON.parse(message.toString())); } catch(e) { console.log(message.toString()); }
});setTimeout(function() { client.end(); console.log('测试完成，已断开连接'); 
}, 120000);
EOF

2. 安装MQTT客户端库

npm install mqtt

3. 运行测试

node /root/test-mqtt.js

输出结果示例：

已连接到MQTT Broker
发送测试消息: { deviceId: 'test-001',message: '介绍一下Node-RED的基本功能',timestamp: '2025-05-15T06:51:24.069Z' }
收到消息，主题: device/response
{status: 'success',response: 'Node-RED 是一个基于 Node.js 开发的低代码/可视化编程工具，主要用于连接硬件设备、API 和在线服务，构建物联网（IoT）应用或自动化工作流。其核心特点是通过拖放节点（Nodes）和连线（Flows）快速实现数据流处理，无需深入编码。以下是它的基本功能：\n\n1. 可视化流程编排\n   - 节点（Nodes）：预置了大量功能模块\n   - 连线（Flows）：用连线将节点按逻辑顺序连接\n\n2. 丰富的节点类型\n   - 输入节点：如 HTTP 请求、MQTT 订阅等\n   - 处理节点：函数、延迟、切换等\n   - 输出节点：数据库、API 调用、邮件通知等\n\n3. 易于集成和扩展\n   - 支持各种协议和服务的集成\n   - 可通过npm安装扩展节点',timestamp: '2025-05-15T06:51:42.361Z'
}
测试完成，已断开连接

五、在其他Linux客户端使用MQTT与系统交互

1. 安装MQTT客户端工具

# Debian/Ubuntu系统
sudo apt-get install mosquitto-clients# RHEL/CentOS系统
sudo yum install mosquitto-clients# Arch系统
sudo pacman -S mosquitto

2. 订阅消息（接收响应）

# 订阅响应主题
mosquitto_sub -h 服务器IP -t "device/response" -v# 订阅错误主题
mosquitto_sub -h 服务器IP -t "device/error" -v

3. 发送消息（请求AI处理）

# 发送消息
mosquitto_pub -h 服务器IP -t "device/data" -m '{"deviceId":"linux-001","message":"什么是物联网？","timestamp":"'$(date -Iseconds)'"}'

4. 使用Python进行交互（可选）

import paho.mqtt.client as mqtt
import json
import time
from datetime import datetime# MQTT服务器信息
broker_address = "服务器IP"
port = 1883
pub_topic = "device/data"
sub_topics = ["device/response", "device/error"]# 回调函数 - 连接成功
def on_connect(client, userdata, flags, rc):print("已连接到MQTT Broker")# 订阅主题for topic in sub_topics:client.subscribe(topic)print(f"已订阅主题: {topic}")# 回调函数 - 接收消息
def on_message(client, userdata, msg):print(f"\n收到消息 主题: {msg.topic}")try:payload = json.loads(msg.payload.decode())print(json.dumps(payload, indent=2, ensure_ascii=False))except:print(msg.payload.decode())# 创建客户端
client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message# 连接到Broker
client.connect(broker_address, port, 60)# 启动网络循环
client.loop_start()# 发送测试消息
def send_message(message_text):msg = {"deviceId": "python-device-001","message": message_text,"timestamp": datetime.now().isoformat()}print(f"发送消息: {json.dumps(msg, ensure_ascii=False)}")client.publish(pub_topic, json.dumps(msg))# 等待连接建立
time.sleep(1)# 示例查询
send_message("请解释什么是物联网？")# 保持脚本运行以接收响应
try:while True:user_input = input("\n输入问题(输入'exit'退出): ")if user_input.lower() == 'exit':breaksend_message(user_input)time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:print("程序被用户中断")# 断开连接
client.loop_stop()
client.disconnect()

六、系统安全与扩展

安全配置

MQTT安全加强
- 添加用户名密码认证：修改/etc/mosquitto/conf.d/default.conf
- 启用TLS加密：配置证书
Node-RED安全加强
- 添加登录认证：修改settings.js
- 部署HTTPS：配置证书

系统扩展

添加Dashboard
- 安装Node-RED Dashboard节点
- 创建可视化界面监控系统
添加数据存储
- 连接数据库(MySQL/MongoDB)存储交互历史
支持多种AI模型
- 扩展Function节点支持其他AI模型API
设备认证与管理
- 开发设备注册和认证机制

七、故障排除

无法连接MQTT Broker
- 检查防火墙是否开放1883端口
- 检查Mosquitto服务状态
无法访问Node-RED
- 检查防火墙是否开放1880端口
- 检查Node-RED进程是否运行
API调用失败
- 检查API Token是否正确
- 检查网络连接和API地址
- 检查HTTP Request节点配置
- 增加请求超时时间
消息格式错误
- 确保发送JSON格式消息
- 确保包含message字段

八、总结

通过本文档，我们就完成了一个基于Node-RED和MQTT Broker的AI交互系统搭建，实现了：

接收来自设备的MQTT消息
处理消息并调用DeepSeek AI API
将AI响应通过MQTT返回给设备
错误处理和日志记录

这个系统可以作为物联网设备与AI大模型交互的基础平台，可根据实际需求进行扩展和优化。

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目录一斐波那契数列（递归算法） 定义原理二冒泡排序定义排序思路函数原型参数详解： 算法分析： 1. 使用函数库的qsort函数 2. 自定义冒泡排序三选择排序定义排序思路四插入排序定义排序思路五快速…...

编程日记 2025/5/26 18:12:33

NetSuite CSV导入Item Fulfillment的功能测试

上一篇我们说过如何通过CSV导入更新IF上的Department/Class信息，这篇是来测试一下如果SO在Pending Fulfillment的状态下通过CSV导入IF，这个新版本的一个功能，刚好将测试的过程与结果与大家分享~ 准备文件 External ID是外部ID； …...

编程日记 2025/5/28 15:18:23

网络原理 | 网络基础概念复习

目录网络中的重要概念 IP地址端口号协议五元组协议分层 OSI七层网络模型 TCP/IP 五层（四层）模型网络设备所在的分层封装和分用网络中的重要概念 IP地址 IP地址主要用于标识网络主机、其他网络设备的网络地址。在网络数据传输中&#…...

编程日记 2025/5/29 12:13:34

Vsan数据恢复——Vsan上虚拟机不可用，虚拟机组件信息破坏的数据恢复

Vsan数据恢复环境： 一台采用VsSAN分布式文件系统的存储设备由于未知原因关机重启。管理员发现上层的虚拟机不可用，存储内的数据丢失。 Vsan数据恢复过程： 1、将故障存储设备断电，将存储内的硬盘编号后取出。硬件工程师检测后没有发…...

编程日记 2025/5/22 23:11:48

V837s-LAN8720A网口phy芯片调试

目录前言一、LAN8720A 芯片概述二、硬件连接三、设备树配置四、内核配置五、网口调试总结前言在嵌入式系统开发中，网络连接是至关重要的一部分。v837s开发板搭载了LAN8720A系列的网口PHY芯片，用于实现以太网连接。在开发过程中，对于网口的稳定性和性能的调试至…...

编程日记 2025/5/30 3:08:17

C++（12）：using声明

目录一、定义二、核心用法示例示例 1：单独引入 std::string 和 std::coun 示例 2：在局部作用域中使用 using 声明三、对比 using namespace std（不推荐）四、关键注意事项 1. 名称冲突问题 2. 作用域规则 3. 头文件中的陷阱五、最佳实践总结六、完整安全示…...

编程日记 2025/5/27 7:18:23

Xinference 命令大全：从模型部署到管理

Xinference 是一个高性能、分布式的模型推理框架，支持多种大语言模型（LLM）、嵌入模型（Embedding）和图像生成模型。本文将详细介绍 Xinference 的常用命令，涵盖模型启动、管理、监控及 API 调用，帮助你快速掌握其核心功能。 1. 安装与启动 Xinference 1.1 安装 Xinferen…...

编程日记 2025/5/24 1:43:54

如何在线免费压缩PDF文档？

PDF文件太大，通常是因为内部嵌入字体和图片。怎么才能将文件大小减减肥呢，主要有降低图片清晰度和去除相关字体两个方向来实现文档效果。接下来介绍三个免费压缩PDF实用工具。 （一）iLoveOFD在线转换工具 iLoveOFD在线转换工具&a…...

编程日记 2025/5/24 13:49:14

在Rocky Linux 9.5上部署MongoDB 8.0.9：从安装到认证的完整指南

mongodb 的部署 #安装依赖 yum -y install libcurl openssl #安装mongodb yum -y install https://repo.mongodb.org/yum/redhat/9/mongodb-org/8.0/x86_64/RPMS/mongodb-org-server-8.0.9-1.el9.x86_64.rpm #启动服务 systemctl start mongod.service && system…...

编程日记 2025/5/28 8:03:46

Unix Bourne Shell

本文来源 ： 腾讯元宝 Unix Bourne Shell（简称sh）是Unix系统中最经典的命令行解释器（shell），由Stephen Bourne于1977年在贝尔实验室开发，并成为后续众多shell（如bash、ksh等&#xff…...

编程日记 2025/5/27 15:20:25

如何在 AWS 上构建支持 AVIF 的前端图片优化方案

一、为什么使用 AVIF 图片格式？ 优势点说明高压缩率在相似质量下，AVIF 文件比 JPEG/PNG/WebP 更小，能有效节省带宽和存储空间。更高画质即使在低码率下也能保持清晰细节，减少压缩带来的马赛克或模糊问题。支持透明度 …...

编程日记 2025/5/22 7:43:15

Linux系统进行环境开发环境配置

一. 使用fishros(鱼香肉丝)配置开发环境对于初学者来说，最难的关卡莫非是开发环境的的搭建，特别是在Ubuntu系统上ROS系统安装时后出现的各种报错以及失败，本篇博客讲述了ROS系统的一键安装过程，适用于18.04及以后的Ubuntu系统版本…...

编程日记 2025/5/29 13:06:41

搭建Node-RED + MQTT Broker实现AI大模型交互

搭建Node-RED + MQTT Broker实现AI大模型交互

一、系统架构

二、环境准备与安装

1. 安装Node.js

2. 安装Mosquitto MQTT Broker

3. 配置Mosquitto

4. 安装Node-RED

5. 配置Node-RED监听所有网络接口

6. 启动Node-RED

三、Node-RED流程配置

1. 创建新流程

2. 添加并配置MQTT In节点

3. 添加并配置处理数据Function节点

4. 添加并配置HTTP Request节点

5. 添加并配置处理响应Function节点

6. 添加并配置MQTT Out节点

7. 添加错误处理

8. 连接节点

9. 部署流程

四、测试系统

1. 创建测试脚本

2. 安装MQTT客户端库

3. 运行测试

五、在其他Linux客户端使用MQTT与系统交互

1. 安装MQTT客户端工具

2. 订阅消息（接收响应）

3. 发送消息（请求AI处理）

4. 使用Python进行交互（可选）

六、系统安全与扩展

安全配置

系统扩展

七、故障排除

八、总结

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