Hippycampus

一个基于 LangChain 的 CLI 和 MCP 服务器，支持动态加载 OpenAPI 规范并与 Langflow 集成。

前提条件

• Python 3.12.9
• UV 包管理器
• Google AI Studio API 密钥
• Langflow (用于可视化工作流创建)

安装

# 如果您尚未安装 UV，请安装它
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 创建并激活虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用: .venv\Scripts\activate

# 安装 hippycampus 及其依赖项
uv pip install -e .

# 安装 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：

# 获取当前工作目录
pwd
# 使用输出设置组件路径
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. 打开浏览器并导航到 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 Service: 用于加载 OpenAPI 规范
   • Hippycampus MCP Server: 用于通过 SSE 连接到 MCP 服务器

2. 配置组件：

   • OpenApi Service: 使用 https://raw.githubusercontent.com/APIs-guru/unofficial_openapi_specs/master/xkcd.com/1.0.0/openapi.yaml 进行测试
   • MCP Server: 使用 http://localhost:8000/sse

请参阅截屏演示以获取可视化指南。 截屏演示

请注意，官方的 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：确保 MCP 服务器在通过 Langflow 连接之前正在运行
• 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。

许可证

MIT 许可证

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