mario-andreschak/FLUJO：README 來源編輯指南

mario-andreschak/FLUJO 的 README 將專案描述為「MCP-Hub and -Inspector, Multi-Model Workflow and Chat Interface」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「Build AI workflows visually. Run them your way.」下寫到：Turn your models and MCP tools into AI workflows you can chat with, automate, and call from other apps.。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「🔑 Secure Environment & API Key Management」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Never sent to the browser: secrets stay server-side , the frontend only ever sees a masked placeholder, even in your own DevTools。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Encrypted at rest: API keys and other secrets are encrypted in local storage, with an optional custom encryption password for extra protection。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Build AI workflows visually. Run them your way.」等段落。可確認的線索包括：Visual flows · MCP-native · Multi-model · Built-in debugger · Automation。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mario-andreschak/FLUJO/main/scripts/install.sh | bash 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Build AI workflows visually. Run them your way.」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「⚡ Quick Install (recommended)」段落提到：The installer sets up everything FLUJO needs (Git, Node.js, Python, uv), clones FLUJO, builds it, and creates a global flujo command. This is the recommended way to run FLUJO , MCP servers get all their runtimes too.。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：Global variables, bound anywhere: define a key once (e.g. openrouterkey) and bind it into any model or MCP server config instead of pasting it repeatedly。