Langflow Document Q&A Server

Langflow Document Q&A Server

允许通过 Langflow 后端使用自然语言问题查询文档,提供与 Langflow 文档问答流程交互的界面。

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README

Langflow-DOC-QA-SERVER

一个基于 Langflow 的文档问答 Model Context Protocol (MCP) 服务器

这是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器,实现了文档问答系统。它通过提供一个简单的接口,使用 Langflow 后端查询文档,从而演示了核心 MCP 概念。

前提条件

1. 创建 Langflow 文档问答流程

  1. 打开 Langflow 并从“文档问答”模板创建一个新流程
  2. 使用必要的组件(ChatInput、文件上传、LLM 等)配置您的流程
  3. 保存您的流程

image

2. 获取流程 API 端点

  1. 点击 Langflow 右上角的“API”按钮
  2. 从 cURL 命令中复制 API 端点 URL 示例:http://127.0.0.1:7860/api/v1/run/<flow-id>?stream=false
  3. 保存此 URL,因为它将用于 API_ENDPOINT 配置

image

功能

工具

  • query_docs - 查询文档问答系统
    • 接受一个查询字符串作为输入
    • 返回来自 Langflow 后端的响应

开发

安装依赖项:

npm install

构建服务器:

npm run build

用于自动重建的开发:

npm run watch

安装

要与 Claude Desktop 一起使用,请添加服务器配置:

在 MacOS 上:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在 Windows 上:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "langflow-doc-qa-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/doc-qa-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "API_ENDPOINT": "http://127.0.0.1:7860/api/v1/run/480ec7b3-29d2-4caa-b03b-e74118f35fac"
      }
    }
  }
}

image

环境变量

服务器支持以下环境变量进行配置:

  • API_ENDPOINT: Langflow API 服务的端点 URL。如果未指定,则默认为 http://127.0.0.1:7860/api/v1/run/480ec7b3-29d2-4caa-b03b-e74118f35fac

调试

由于 MCP 服务器通过 stdio 进行通信,因此调试可能具有挑战性。我们建议使用 MCP Inspector,它作为一个包脚本提供:

npm run inspector

Inspector 将提供一个 URL 以在您的浏览器中访问调试工具。

📜 许可证

本项目根据 MIT 许可证获得许可。

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使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

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一个模型上下文协议服务器,它使像 Claude 这样的人工智能助手能够以安全和受控的方式,使用 Exa AI 搜索 API 执行实时网络搜索。

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Perplexity API 的 MCP 服务器。

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一个模型内容协议(Model Content Protocol)服务器,提供从 PubMed 数据库搜索和检索学术论文的工具。

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作为开发知识的守护者,为 AI 助手提供精心策划的最新文档和最佳实践访问权限。

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一个服务器,它允许 AI 助手使用 Perplexity 的 sonar-deep-research 模型进行网络搜索,并提供引用支持。

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