BlockNote项目中Next.js服务器动作处理图片上传的解决方案
2025-05-29 09:53:20作者:邵娇湘
BlockNote
A "Notion-style" block-based extensible text editor built on top of Prosemirror and Tiptap.
在BlockNote编辑器项目中,开发者经常会遇到图片上传功能与Next.js服务器动作(Server Actions)不兼容的问题。本文将深入分析这一技术难题,并提供完整的解决方案。
问题背景分析
BlockNote编辑器默认提供了一个uploadFile属性,允许开发者传入自定义的文件上传处理函数。然而当与Next.js的服务器动作结合使用时,会出现"图片上传失败"的错误,且服务器动作根本不会被执行。
核心问题定位
经过技术分析,发现问题的根源在于Next.js服务器动作期望接收的是FormData类型的数据,而BlockNote编辑器直接传递的是File对象。这种数据类型的不匹配导致了整个上传流程的中断。
解决方案实现
客户端组件改造
在客户端组件中,我们需要创建一个适配层,将BlockNote传递的File对象转换为Next.js服务器动作所需的FormData格式:
"use client";
export default function Editor() {
  const editor = useCreateBlockNote({
    uploadFile: (file: File) => {
      const form = new FormData();
      form.append("fileUpload", file);
      return uploadFileServerAction(form);
    },
  });
  return <BlockNoteView editor={editor} />;
}
服务器动作实现
在服务器端,我们需要正确处理接收到的FormData数据:
"use server";
export async function uploadFileServerAction(formData: FormData) {
  const file = formData.get("fileUpload") as File;
  
  // 实际的文件处理逻辑
  // 例如上传到云存储或本地文件系统
  
  return "https://example.com/uploaded-image.jpg";
}
技术要点解析
- 数据类型转换:在客户端将
File对象包装成FormData是关键步骤 - 安全处理:服务器端获取文件时需要进行类型断言
 - 异步流程:整个上传过程保持异步处理,确保不阻塞UI
 
进阶优化建议
- 错误处理:添加try-catch块处理可能的网络或文件处理错误
 - 进度反馈:可以实现上传进度指示器提升用户体验
 - 文件验证:在服务器端验证文件类型和大小
 - CDN集成:考虑将上传的文件直接推送到CDN服务
 
总结
通过理解BlockNote和Next.js服务器动作之间的数据类型差异,并建立适当的适配层,可以完美解决图片上传功能的问题。这种解决方案不仅适用于BlockNote项目,也可以为其他类似的技术栈集成提供参考。
BlockNote
A "Notion-style" block-based extensible text editor built on top of Prosemirror and Tiptap.
登录后查看全文 
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
274
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
103
132
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
597
157
暂无简介
Dart
564
126
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
239
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
98
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
445