Hippycampus について
Hippycampus は LangChain ベースのコマンドラインツールおよび MCP サーバーで、OpenAPI 仕様を動的に読み込み、Langflow と連携します。REST エンドポイントを MCP クライアントに公開したい開発者向けです。README では、セキュリティは現在も改善中と記載されています。
主な機能
- 01OpenAPI 仕様の動的読み込み
- 02LangChain ベースのコマンドラインインターフェース
- 03SSE トランスポートによる MCP サーバー
- 04Langflow のビジュアルワークフローとの連携
活用シーン
- 01REST エンドポイントの MCP リソース化
- 02Langflow での API 呼び出しワークフローの構築
- 03コマンドラインでの OpenAPI 解析とエージェント動作の検証
MCP 対応
SSE トランスポートで /sse エンドポイントから MCP サーバーとして動作します。README では、任意の REST エンドポイントを MCP リソースに変換する機能として説明されています。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Hippycampus
OpenAPI 仕様の動的な読み込みと Langflow との統合に対応した、LangChain ベースの CLI および MCP サーバーです。
前提条件
- Python 3.12.9
- UV パッケージマネージャー
- Google AI Studio API キー
- Langflow(ビジュアルなワークフローの作成用)
インストール
# 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
設定
Google AI Studio API キー
- Google AI Studio にアクセスします
- 右上の「Create API Key」をクリックします
- 生成されたキーをコピーし、環境変数に設定します:
export GOOGLE_API_KEY='your-api-key-here'
アプリケーションの実行
CLI モード(MCP サーバーなし)
uv run hippycampus-cli
MCP サーバーモード(SSE)
uv run hippycampus-server --transport sse --port 8000
Langflow サーバー
Langflow を起動する前に、MCP サーバーが実行中であることを確認してください。
- コンポーネントのパスを環境変数に設定します:
# Get your current working directory
pwd
# Use the output to set the components path
export LANGFLOW_COMPONENTS_PATH="/output/from/pwd/langflow/components"
- Langflow サーバーを起動します(開発モードの場合は --dev を追加します):
uv run langflow run
- ブラウザーを開き、
http://localhost:7860にアクセスします
Langflow でのカスタムコンポーネントの使用
-
Langflow の UI で、カスタムコンポーネントを探します:
- OpenApi Service:OpenAPI 仕様を読み込むためのコンポーネント
- Hippycampus MCP Server:SSE 経由で MCP サーバーに接続するためのコンポーネント
-
コンポーネントを設定します:
- OpenApi Service:テストには
https://raw.githubusercontent.com/APIs-guru/unofficial_openapi_specs/master/xkcd.com/1.0.0/openapi.yamlを使用します - MCP Server:
http://localhost:8000/sseを使用します
- OpenApi Service:テストには
視覚的なガイドについては、スクリーンキャストデモをご覧ください。 スクリーンキャストデモ
公式の XKCD Swagger ファイルには誤りがあり、comic_id フィールドが整数ではなく数値として指定されています。修正版は test フォルダーにあります。
トラブルシューティング
- 認証エラー:
GOOGLE_API_KEYが正しく設定されているか確認してください - Langflow でコンポーネントが見つからない:
LANGFLOW_COMPONENTS_PATHが正しいディレクトリを指しているか確認してください - 接続の問題:Langflow から接続する前に、MCP サーバーが実行中であることを確認してください
- Langflow にコンポーネントが表示されない場合は、Langflow サーバーを再起動してみてください
- MCP/Langflow で実行する前に、CLI を使って openapi_builder/spec_parser とエージェントの連携に関する問題をデバッグしてください。
ライセンス
MIT ライセンス
Copyright (c) 2024 Ray Cromwell
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コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。