LangChain Documentation MCP Server

LangChain文档MCP服务器

一个全面的双模服务器，提供对LangChain文档、API参考和代码示例的实时访问。支持FastAPI web服务和本地模型上下文协议（MCP）服务器模式，从官方LangChain源获取实时数据。

🚀 特性

• �️ 双服务器模式 -作为FastAPI web服务或本机MCP服务器运行
• �📚 实时文档搜索 -实时搜索LangChain官方文档
• 🔍 API参考资料查找 -从GitHub源代码获取详细的API引用
• 🐙 GitHub代码示例 -从LangChain存储库获取真实代码示例
• 📖 教程发现 -查找并访问LangChain教程和指南
• 📦 版本跟踪 -从PyPI获取最新版本信息
• 🔗 API直接搜索 -具体搜索API参考文档
• 🔌 MCP协议支持 -本机模型上下文协议实现

🌐 数据源

此服务器从以下位置获取实时数据：

• python.langchain.com -LangChain官方文档
• GitHub LangChain存储库 -源代码和示例
• PyPI -最新版本和发布信息

📋 API终点

核心终点

• GET / -API文档（Swagger UI）
• GET /health -健康检查和服务状态

LangChain文档

• GET /search -搜索一般文档
• GET /search/api -搜索API参考资料
• GET /api-reference/{class_name} -获取类的详细API引用
• GET /examples/github -从GitHub获取真实代码示例
• GET /tutorials -获取教程和指南
• GET /latest-version -获取最新的LangChain版本信息

🚀 快速开始

选项1:Docker Compose（推荐）

1. 克隆存储库

   git clone https://github.com/LiteObject/langchain-mcp-server.git
   cd langchain-mcp-server

1. 启动FastAPI服务器

   docker-compose up --build

1. 访问API

- API文件：http://localhost:8080/docs - 健康检查：http://localhost:8080/health

方案2：地方发展

FastAPI 模式

1. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt

1. 运行FastAPI服务器

   # Using the main entry point
   python run.py

   # Or using the dedicated script
   python scripts/run_fastapi.py

   # Or directly with uvicorn
   uvicorn src.api.fastapi_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

MCP服务器模式

1. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt

1. 运行MCP服务器

   # Using the main entry point
   python run.py mcp

   # Or using the dedicated script
   python scripts/run_mcp.py

📚 使用示例

搜索文档

# Search for "ChatOpenAI" in documentation
curl "http://localhost:8080/search?query=ChatOpenAI&limit=5"

# Search API reference specifically
curl "http://localhost:8080/search/api?query=embeddings"

获取API参考资料

# Get detailed API reference for ChatOpenAI
curl "http://localhost:8080/api-reference/ChatOpenAI"

# Get API reference for LLMChain
curl "http://localhost:8080/api-reference/LLMChain"

获取代码示例

# Get real examples from GitHub
curl "http://localhost:8080/examples/github?query=chatbot&limit=3"

# Get general examples
curl "http://localhost:8080/examples/github"

获取教程

# Fetch all available tutorials
curl "http://localhost:8080/tutorials"

版本信息

# Get latest version from PyPI
curl "http://localhost:8080/latest-version"

🔌 MCP服务器使用情况

在MCP模式下运行时，服务器提供以下工具：

可用的MCP工具

• search_langchain_docs -搜索LangChain文档
• search_api_reference -搜索API参考资料
• get_api_reference -获取类的详细API引用
• get_github_examples -从GitHub获取代码示例
• get_tutorials -获取可用教程
• get_latest_version -获取最新的LangChain版本

MCP客户端集成

{
  "mcpServers": {
    "langchain-docs": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/langchain-mcp-server/run.py", "mcp"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "path/to/langchain-mcp-server"
      }
    }
  }
}

🛠️ 配置

环境变量

Docker配置

默认情况下，该服务在端口8080上运行，以避免冲突。您可以在中修改此内容 docker-compose.yml:

ports:
  - "8080:8000"  # Host:Container

🔧 发展

项目结构

├── src/                    # Main source code package
│   ├── main.py            # Main entry point with dual mode support
│   ├── api/               # API layer
│   │   ├── fastapi_app.py # FastAPI application
│   │   └── mcp_server.py  # Native MCP server implementation
│   ├── config/            # Configuration management
│   │   ├── settings.py    # Application settings
│   │   └── logging.py     # Logging configuration
│   ├── models/            # Data models and schemas
│   │   └── schemas.py     # Pydantic models
│   ├── services/          # Business logic
│   │   └── langchain_service.py # LangChain documentation service
│   └── utils/             # Utility modules
│       ├── exceptions.py  # Custom exceptions
│       └── helpers.py     # Helper functions
├── scripts/               # Convenience scripts
│   ├── run_fastapi.py    # Run FastAPI mode
│   ├── run_mcp.py        # Run MCP mode
│   └── health_check.py   # Health check utility
├── tests/                 # Test suite
│   ├── test_api.py       # API tests
│   ├── test_services.py  # Service tests
│   └── test_integration.py # Integration tests
├── docs/                  # Documentation
│   └── API.md            # API documentation
├── logs/                  # Log files
├── run.py                # Simple entry point
├── requirements.txt      # Python dependencies
├── pyproject.toml        # Project configuration
├── Dockerfile           # Docker configuration
├── docker-compose.yml   # Docker Compose setup
├── DOCKER.md           # Docker documentation
└── README.md           # This file

关键依赖关系

• 快速 API -用于REST API模式的Web框架
• 主控程序 -本机模型上下文协议支持
• FastAPI-MCP -FastAPI的MCP集成
• httpx -用于外部API调用的异步HTTP客户端
• 美丽的Soup4 -用于文档抓取的HTML解析
• 派丹蒂克 -数据验证和设置管理
• 优维康 -FastAPI的ASGI服务器

添加新端点

1. 定义请求/响应的Pydantic模型
2. 添加带有正确类型提示的端点函数
3. 包含全面的文档字符串
4. 添加针对特定异常的错误处理
5. 更新健康检查终结点计数

🐛 错误处理

该服务器包括强大的错误处理功能，用于：

• 网络故障 -当外部API不可用时，性能会下降
• 速率限制 -处理GitHub API速率限制
• 无效请求 -正确的HTTP状态代码和错误消息
• 超时 -可配置的请求超时

📊 健康监测

这 /health 端点提供：

• 服务状态
• 可用端点计数
• 数据源URL
• 当前时间戳
• 更新文档部分

🔒 安全考虑

• 速率限制 -考虑对生产实施限速
• CORS -如果需要web访问，请配置CORS标头
• API密钥 -添加GitHub令牌以获得更高的API限制
• 输入验证 -所有输入均使用Pydantic进行验证

🚀 生产部署

对于生产使用，请考虑：

1. 缓存 -添加Redis/Memcached进行响应缓存
2. 速率限制 -实施请求速率限制
3. 监控 -添加应用程序监控和日志记录
4. 负载平衡 -在负载平衡器后面使用多个实例
5. 数据库 -存储频繁访问的数据
6. CI/CD -设置自动化部署管道

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 如果适用，添加测试
5. 提交拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

🔗 相关链接

• LangChain文档
• FastAPI文档
• 模型上下文协议
• MCP Python SDK

🆘 支持

如果您遇到任何问题：

1. 检查 健康终点 服务状态（FastAPI模式）
2. 查看Docker日志： docker-compose logs
3. 检查应用程序日志 logs/ 目录
4. 确保与外部API的网络连接
5. 验证所有依赖项是否已正确安装
6. 对于MCP模式问题，请检查MCP客户端配置

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备注：此服务器需要互联网连接才能从LangChain的官方来源获取实时数据。API速率限制可能适用于GitHub API调用。