嬉皮校园

基于 LangChain 的 CLI 和 MCP 服务器，支持动态加载 OpenAPI 规范并与 Langflow 集成。

先决条件

• Python 3.12.9

• UV包管理器

• Google AI Studio API 密钥

• Langflow（用于可视化工作流程创建）

Related MCP server: OpenAPI MCP Server

安装

# Install UV if you haven't already
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows use: .venv\Scripts\activate

# Install hippycampus and its dependencies
uv pip install -e .

# Install langflow
uv pip install langflow

配置

Google AI Studio API 密钥

1. 访问Google AI Studio

2. 点击右上角的“创建 API 密钥”

3. 复制生成的密钥并将其设置为环境变量：

export GOOGLE_API_KEY='your-api-key-here'

运行应用程序

CLI 模式（无 MCP 服务器）

uv run hippycampus-cli

MCP 服务器模式 (SSE)

uv run hippycampus-server --transport sse --port 8000

Langflow 服务器

在启动 Langflow 之前，请确保 MCP 服务器正在运行。

1. 设置组件路径环境变量：

# Get your current working directory
pwd
# Use the output to set the components path
export LANGFLOW_COMPONENTS_PATH="/output/from/pwd/langflow/components"

2. 启动 Langflow 服务器（添加 --dev 以进入开发模式）：

uv run langflow run

3. 打开浏览器并导航至http://localhost:7860

在 Langflow 中使用自定义组件

1. 在 Langflow UI 中，找到自定义组件：

   • OpenApi服务：用于加载OpenAPI规范

   • Hippycampus MCP 服务器：用于通过 SSE 连接到 MCP 服务器

2. 配置组件：

   • OpenApi 服务：使用https://raw.githubusercontent.com/APIs-guru/unofficial_openapi_specs/master/xkcd.com/1.0.0/openapi.yaml进行测试

   • MCP 服务器：使用http://localhost:8000/sse

请参阅 Screencast 演示以获得视觉指南。Screencast演示

请注意，官方 XKCD swagger 文件包含一个错误，并将 comic_id 字段指定为数字而不是整数，测试文件夹中有一个修复版本。

故障排除

• 身份验证错误：检查GOOGLE_API_KEY是否设置正确

• Langflow 中缺少组件：验证LANGFLOW_COMPONENTS_PATH是否指向正确的目录

• 连接问题：通过 Langflow 连接之前，请确保 MCP 服务器正在运行

• 如果组件未出现在 Langflow 中，请尝试重新启动 Langflow 服务器

• 在 MCP/Langflow 中运行之前，使用 cli 调试 openapi_builder/spec_parser 和代理交互问题。

执照

MIT 许可证

版权所有 (c) 2024 Ray Cromwell

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