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MCP Server · 运维云端

MCP Langgraph App

一个基于LangGraph的生产级FastAPI应用,用于智能路由MCP工具和LLM生成,具备企业级架构模式,包括状态管理、MCP客户端集成和异步工具执行。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
FastAPIPython云端部署

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作者 / 组织
CastleInc
提供方
CastleInc

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1 个

MCP World

选型结论

MCP Langgraph App 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

LangGraph MCP快速API应用程序

一个生产就绪的FastAPI应用程序,使用LangGraph在MCP工具和LLM生成之间进行智能路由。采用企业架构模式构建,包括适当的状态管理、MCP客户端集成和异步工具执行。

✨ 特性

  • 企业状态管理:GraphState通过全面的状态跟踪扩展了MessagesState
  • MCP客户端集成:具有异步会话管理的多服务器MCPClient
  • 工具执行器:用于工具编排的具有单例模式的SimpleMCPAgent
  • LangGraph工作流:初始化→ 路线→ (MCP工具|生成)→ 聚合
  • MCP工具:CVETetails和具有异步执行的MongoDB工具
  • Jinja2模板:结构化响应的自动模板渲染
  • Llama整合:使用Ollama和Llama模型进行LLM生成
  • 响应聚合器:智能地组合来自多个来源的输出

设置

  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境:
cp .env.example .env
# Edit .env with your configuration
  1. 启动Ollama(如果未运行):
ollama serve
ollama pull llama3.2
  1. 运行应用程序:
python main.py

API终点

  • POST /query -通过LangGraph工作流处理查询
  • GET /health -健康检查端点

📚 文档

示例用法

# Single CVE query
curl -X POST "http://localhost:8000/query" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "What is CVE-2023-52341?"}'
# Multiple questions (MCP + LLM)
curl -X POST "http://localhost:8000/query" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "What is the weather in Ireland and also what is CVE-2023-52341?"}'

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

智能路由Python本地部署FastAPIMCP工具LLM生成企业架构

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Langgraph App 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Langgraph App 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Langgraph App 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Langgraph App 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Langgraph App 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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