LangGraph Documentation MCP Server

基本能力

产品定位

LangGraph MCP Server 是一个文档检索和访问服务，专门用于 LangGraph 文档的语义搜索和全文访问。

核心功能

• 基于向量存储的文档检索（使用 SKLearnVectorStore）
• 使用 Ollama 进行文档向量化
• 基于 FastMCP 的 MCP 服务器实现
• 从 LangGraph 文档加载和处理内容
• 支持工具查询和完整文档访问

适用场景

• 开发者在需要快速查询 LangGraph 文档时
• 需要语义搜索 LangGraph 文档内容的场景
• 需要批量访问 LangGraph 文档的场景

工具列表

1. langgraph_query_tool: 一个工具，通过语义搜索查询 LangGraph 文档。
2. 能力：输入查询字符串，返回检索到的文档内容。
3. Full Documentation Access: 通过资源端点访问完整的 LangGraph 文档。
4. 能力：返回所有 LangGraph 文档内容。

常见问题解答

• 需要确保 Ollama 已安装并在本地运行（默认端口：11434）
• 需要 Python 3.12+ 环境
• 需要安装所有列出的 Python 依赖包

使用教程

使用依赖

1. 安装 Python 3.12+
2. 安装 Ollama 并确保其运行在本地（默认端口：11434）
3. 安装所需的 Python 包：

pip install langchain_community langchain-anthropic langchain_ollama scikit-learn bs4 pandas pyarrow matplotlib lxml langgraph tiktoken "mcp[cli]"

安装教程

1. 克隆仓库
2. 创建并激活虚拟环境：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

1. 安装依赖（同上）

调试方式

1. 首先使用 Jupyter notebook 构建向量存储：

jupyter notebook build-tool.ipynb

1. 运行 MCP 服务器：

python langgraph_mcp.py

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款。