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n8n-nodes-chat-messages-builder
n8n-nodes-chat-messages-builder 是一个用于 n8n 的社区节点，专门把单条 system 提示词与多条 user 消息整理成标准 LLM messages 数组，方便后续直接传给 OpenAI、兼容 OpenAI 格式的模型接口，或任意需要聊天消息数组的 HTTP/API 节点。
这个节点适合在工作流里做“消息构造”这一步，避免在 Set、Code 或 Edit Fields 节点中手写 JSON 拼装逻辑。
适用场景
- 为聊天模型统一构造
messages输入 - 在工作流中复用固定
system prompt - 将多段用户输入按顺序整理成对话消息
- 在进入 AI Agent、HTTP Request 或自定义 API 调用前，先标准化消息结构
功能特性
- 支持 1 条可选的
system消息 - 支持多条
user消息 - 自动过滤空白内容
- 保留
user消息添加顺序 - 输出结构简单稳定，便于下游节点直接引用
输出格式
节点输出固定为一个对象：
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "系统提示词"
},
{
"role": "user",
"content": "第一条用户消息"
}
]
}
节点参数
System Content
- 对应
system角色消息内容 - 可为空
- 如果为空，不会生成
system消息
User Messages
- 用于添加一条或多条
user消息 - 按界面中的顺序输出
- 每条有效内容都会生成：
{
"role": "user",
"content": "..."
}
使用方式
- 在工作流中添加
Chat Messages Builder节点 - 在
System Content中填写系统提示词，可留空 - 在
User Messages中按顺序添加一条或多条用户输入 - 运行节点后，在输出中获取
messages - 将
messages传给后续 LLM/API 节点
示例
输入：
System Content:你是一个严格的提示词整理助手User Messages帮我总结这段内容输出为 3 条要点
输出：
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一个严格的提示词整理助手"
},
{
"role": "user",
"content": "帮我总结这段内容"
},
{
"role": "user",
"content": "输出为 3 条要点"
}
]
}
安装
n8n社区节点通常用于自托管环境。未验证的社区节点一般不能直接用于n8n Cloud。
你可以通过以下方式安装：
方式一：在 n8n 界面中安装
如果你的 n8n 实例启用了社区节点安装功能，可以在界面中通过 npm 包名安装此节点。
方式二：手动安装
在可访问 n8n 运行环境的目录中安装或挂载该包，并确保 n8n 能加载自定义扩展。
常见做法：
pnpm install
pnpm build
然后将构建后的包放到 n8n 自定义扩展目录，或者把项目目录挂载到 n8n 容器/运行环境中，并设置：
N8N_CUSTOM_EXTENSIONS=/path/to/custom/extensions
不同部署方式的具体路径可能不同，请按你的 n8n 部署方式调整。
本地开发
pnpm install
pnpm build
如果项目提供开发模式脚本，也可以使用类似下面的方式在开发时实时构建：
pnpm dev
与下游节点配合
这个节点本身只负责组装 messages 数据，不直接调用模型。常见搭配方式包括：
- 连接到
HTTP Request节点，调用兼容 OpenAI Chat Completions 的接口 - 连接到自定义 AI 工作流节点
- 先统一生成消息结构，再由后续节点选择模型、温度、输出格式等参数
注意事项
- 空字符串或仅包含空白字符的消息会被过滤
system最多一条，user可多条- 本节点输出的是聊天消息数组，不负责历史记忆管理
- 如果下游 API 需要
assistant、tool或多轮上下文，请在后续版本中扩展，或在其他节点中补充
面向社区节点发布的建议
如果你计划把这个包作为正式的 n8n 社区节点发布到 npm，通常还需要确保：
- 包名符合
n8n-nodes-*规范 package.json中包含n8n-community-node-package关键字- 在
package.json中正确声明n8n节点入口 - 补充节点图标、许可证、版本号和发布说明
- 按
n8n官方社区节点要求完成构建与发布