Hippycampus

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

预备条件

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

安装

# 如果尚未安装UV，请先安装
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

确保在启动Langflow之前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：测试时使用https://raw.githubusercontent.com/APIs-guru/unofficial_openapi_specs/master/xkcd.com/1.0.0/openapi.yaml
   • MCP服务器：使用http://localhost:8000/sse

查看屏幕录像演示以获得视觉指南。 屏幕录像演示

注意官方XKCD Swagger文件中存在一个错误，将comic_id字段指定为数字而非整数，在测试文件夹中有修复版本。

故障排除

• 认证错误：检查GOOGLE_API_KEY是否正确设置
• Langflow中缺少组件：验证LANGFLOW_COMPONENTS_PATH指向正确的目录
• 连接问题：确保在通过Langflow连接前MCP服务器正在运行
• 如果组件未出现在Langflow中，请尝试重启Langflow服务器
• 使用CLI调试openapi_builder/spec_parser和代理交互问题，然后再在MCP/Langflow中运行。

许可证

MIT许可证

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