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（用于可视化工作流创建）
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
- 访问 谷歌人工智能工作室
- 点击右上角的“创建API密钥”
- 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-cliMCP服务器模式（SSE）
uv run hippycampus-server --transport sse --port 8000Langflow服务器
在启动Langflow之前，确保MCP服务器正在运行。
- 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"- 启动Langflow服务器（添加--dev表示开发模式）：
uv run langflow run- 打开浏览器并导航到
http://localhost:7860
在Langflow中使用自定义组件
- 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
- 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 用于测试 - MCP服务器：使用 http://localhost:8000/sse
请参阅Screencast演示以获取视觉指南。 屏幕演示
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固定版本。
故障排除
- 身份验证错误：检查
GOOGLE_API_KEY设置正确 - Langflow缺少组件：验证
LANGFLOW_COMPONENTS_PATH指向正确的目录 - 连接问题：在通过Langflow连接之前，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_passer和代理交互问题。
许可证
MIT许可证
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