LangChain MCP Chat Platform

LangChain MCP 聊天平台

一个功能多样的聊天平台，集成了 LangChain、自定义 MCP（Model Control Protocol）服务和 Google 的 Gemini AI 模型，以增强对话能力。

功能

• Langchain 集成：利用 LangChain 的强大功能，实现高级对话管理和工具使用
• Google Gemini AI：由 Google 强大的 Gemini 2.0 Flash 模型驱动，实现自然对话
• 自定义 MCP 服务：集成多个 MCP 服务，提供专用功能：
  • Tavily 网页搜索和提取（Tavily MCP 链接）

    请查看代码库并按照设置说明进行集成。

  • 用于电子邮件操作的 Gmail 集成（Gmail MCP GitHub 代码库）

    请务必按照说明克隆并配置，以启用 Gmail 功能。

  • 自定义会计系统（muhasebe）
• 记忆管理：跟踪对话历史，以提供具有上下文的回复
• Web 界面：用于用户交互的响应式 Web UI
• 可扩展架构：轻松添加新工具和功能

项目结构

langchain-mcp-chat-platform/
├── web_js/               # Web interface using FastAPI and WebSockets
│   ├── main.py           # Main FastAPI application with WebSocket connections
│   ├── templates/        # HTML templates
│   └── static/           # Static assets (CSS, JS)
├── own_mcp/              # Custom MCP server implementations
│   ├── mcp_server.py     # Main MCP server implementation
│   ├── muhasebe_client.py # Accounting system client
│   └── __init__.py       # Package initialization
└── app/                  # Desktop application
    ├── main.py           # Main application entry point
    ├── database/         # Database operations
    └── ui/               # UI components

设置与安装

步骤 1：克隆代码库

git clone https://github.com/BilalAltundag/langchain-mcp-chat-platform.git
cd langchain-mcp-chat-platform

步骤 2：创建并激活虚拟环境

# Create virtual environment
python -m venv venv

# Activate virtual environment
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On Linux/Mac:
source venv/bin/activate

步骤 3：安装依赖项

请确保使用 requirements.txt 中的确切版本，以避免兼容性问题：

pip install -r requirements.txt

重要：如果遇到依赖项错误，请尝试逐个安装软件包：

pip install fastapi==0.104.1 uvicorn==0.24.0
pip install langchain==0.3.23 langchain-community==0.3.21 langchain-core==0.3.51
pip install langchain-mcp-adapters==0.0.7 langchain-google-genai==2.1.2
pip install langgraph==0.3.29 langgraph-prebuilt==0.1.5 langgraph-sdk==0.1.61

步骤 4：安装 Node.js 依赖项（用于 Tavily 和 Gmail）

如果你想使用 Tavily 搜索或 Gmail 功能，则需要安装 Node.js 和 Smithery CLI：

# Install Smithery CLI globally
npm install -g @smithery/cli

步骤 5：设置环境变量

复制示例 .env 文件，并填入你的 API 密钥：

# Copy the example .env file
cp .env.example .env

# Then edit the .env file with your preferred text editor

你的 .env 文件应包含以下密钥：

# Google Gemini API key (required for the AI model)
GOOGLE_API_KEY="your_google_api_key"

# Smithery CLI key (required for Tavily and Gmail services)
SMITHERY_KEY="your_smithery_cli_key" 

关于 API 密钥

• GOOGLE_API_KEY：供 AI 模型用于自然语言理解
• SMITHERY_KEY：在本地运行 Tavily 和 Gmail MCP 服务时唯一需要的密钥

重要：无需填写 TAVILY_API_KEY 和 GMAIL_API_KEY。这些密钥用于在 Smithery 网站上创建 MCP 代码，本应用不需要它们。只需提供 SMITHERY_KEY 即可。

替代方案：在代码中直接配置

如果你不想使用 .env 文件，可以直接在代码中设置 API 密钥：

打开 web_js/main.py，并将环境变量加载部分替换为直接赋值：

# Instead of this:
# google_api_key = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")
# smithery_key = os.environ.get("SMITHERY_KEY")

# Use this (replace with your actual API keys):
google_api_key = "YOUR_GOOGLE_API_KEY_HERE"
smithery_key = "YOUR_SMITHERY_CLI_KEY_HERE"

步骤 6：启用 Gmail API（用于电子邮件功能）

使用 Gmail 功能之前，需要在 Google Cloud 项目中启用 Gmail API：

1. 前往 Google Cloud Console
2. 选择或创建一个项目
3. 前往“APIs & Services” > “Library”
4. 搜索“Gmail API”并选择它
5. 点击“Enable”，为你的项目启用该 API
6. 等待几分钟，让更改生效

如果跳过此步骤，可能会遇到类似以下的错误：

Error: Gmail API has not been used in project XXXXX before or it is disabled.

运行应用

选项 1：运行所有 MCP 服务

这将启动包含所有服务（muhasebe、Tavily 搜索和 Gmail）的应用：

cd web_js
python main.py

选项 2：仅运行 muhasebe 服务（首次运行推荐）

为避免外部服务可能带来的问题，你可以修改 web_js/main.py，仅使用 custom_mcp 服务：

async with MultiServerMCPClient(
    {
        "custom_mcp": {
            "command": "python",
            "args": [os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), "own_mcp", "mcp_server.py"))],
            "transport": "stdio",
        }
        # Comment out other services for initial testing
    }
) as client:

故障排除

应用在启动期间挂起

如果应用在启动期间似乎挂起，可能是启动 NPX 服务时遇到了困难。请尝试以下步骤：

1. 仅启动 custom_mcp 服务（移除或注释掉 Tavily 和 Gmail 服务）
2. 在系统中全局安装 Node.js 和 NPM
3. 启动应用前运行 npm install -g @smithery/cli
4. 尝试在不同的终端中手动运行这些服务，以确定是哪个服务导致了问题

MCP 服务路径问题

如果遇到找不到 MCP 服务路径的错误，请尝试直接使用绝对路径：

"args": ["C:/full/path/to/langchain-mcp-chat-platform/own_mcp/mcp_server.py"]

找不到静态文件

如果遇到找不到静态文件的错误，请检查是否从正确的目录运行应用。应用需要找到 static 和 templates 文件夹。

与外部服务集成

该平台集成了多种外部服务：

• Google Gemini：用于自然语言理解和生成
• Tavily：用于网页搜索和内容提取
• Gmail：用于电子邮件操作和管理
• Accounting System：用于财务管理和跟踪

重要说明

• API 密钥和敏感信息应存储在 .env 文件中
• 出于安全原因，Git 不会跟踪 .env 文件
• 请务必查看 .env.example 文件，了解所需的环境变量
• 该应用采用模块化设计，需要时可以禁用特定服务
• Smithery CLI 密钥：通过 Smithery CLI 运行 Tavily 和 Gmail MCP 服务时，两者使用相同的 Smithery CLI 密钥。不过，每项服务仍需要各自的 API 密钥：
  • Tavily 服务需要自己的 TAVILY_API_KEY 才能使用网页搜索功能
  • Gmail 服务需要自己的 GMAIL_API_KEY 才能执行电子邮件操作

软件包依赖项和版本管理

此应用依赖特定版本的软件包：

• create_react_agent 函数需要 langchain-prebuilt==0.1.5 才能正常工作
• 请确保使用与其他组件兼容的 langgraph==0.3.29
• 升级任何软件包时，请进行充分测试，因为较新版本可能会破坏兼容性

许可证

MIT

组件详细信息

create_react_agent 的导入路径

在较新版本的 langgraph-prebuilt（0.1.5）中，create_react_agent 的正确导入方式是：

from langgraph.prebuilt.task import create_react_agent

请勿使用：

from langgraph.prebuilt import create_react_agent  # This will cause errors

API 密钥要求

需要以下 API 密钥：

• GOOGLE_API_KEY - 用于 Gemini 模型
• SMITHERY_KEY - 用于运行 Tavily 和 Gmail MCP 服务