使用 MCP 连接公开发布的 Apifox API 文档,让 AI 直接读懂接口

在使用 AI 助手编写代码的过程中,如何让 AI 理解你的接口文档,甚至基于 API 生成调用代码?Apifox 提供的 MCP Server 功能正是为此而生。通过 MCP,AI 工具如 CursorVSCodeTrae 等可以直接访问你公开发布的 Apifox 文档,实现无缝的智能协作。

这篇文章将手把手教你如何通过 MCP 使用公开的 Apifox 在线 API 文档。

什么是 MCP?

MCP 即模型上下文协议(Model Context Protocol)的缩写,Apifox MCP Server 可以将公开发布的在线文档提供给 AI 使用,允许 AI 工具通过命令行读取接口文档的数据结构,实现智能代码补全和文档理解。目前 MCP 仅支持已公开发布、无需登录即可访问的在线文档

如果你希望连接的是私有项目文档,请参考:通过 MCP 使用项目内文档

第一步:开启 MCP 服务

需要 Apifox 版本 ≥ 2.7.2

  1. 打开你的 Apifox 项目,依次点击:「分享文档」→「发布文档站」→「AI 功能」

  2. 开启 MCP 服务

开启后,访问该项目的在线文档,你将看到文档右上角出现“AI 编程(使用 MCP)”按钮,点击即可获取 MCP 的配置文件。配置文件中包含一个唯一的 site-id,之后在 IDE 中接入时会用到它。

第二步:配置 MCP 客户端

前置条件

  • 安装 Node.js(版本 ≥ 18,建议使用 LTS 版本)

  • 使用以下任一支持 MCP 的开发工具:

    • Cursor

    • VSCode + Cline 插件

    • Trae 编辑器

  • 从 Apifox 在线文档中获取到 MCP 配置(含 site-id

在 Cursor 中接入 MCP

  1. 打开 Cursor → 点击右上角「设置」→ 选择左侧「MCP」→ 点击「+ Add new global MCP server」

  2. 在弹出的 mcp.json 配置文件中粘贴以下内容(将 123456 替换为你的 site-id):

macOS / Linux 示例(这里的配置从在线文档中获取):

{
  "mcpServers": {
    "API 文档": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apifox-mcp-server@latest",
        "--site-id=123456"
      ]
    }
  }
}

Windows 示例(这里的配置从在线文档中获取):

{
  "mcpServers": {
    "API 文档": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apifox-mcp-server@latest",
        "--site-id=123456"
      ]
    }
  }
}
  1. 验证配置是否生效:在 Cursor 中向 AI 提问,例如:

请通过 MCP 获取 API 文档,并告诉我项目中有几个接口

在 VSCode + Cline 插件中接入 MCP

  1. 安装 Cline 插件

  2. 打开 Cline 面板 → 点击「MCP Servers > Configure MCP Servers」

  1. 在配置文件中添加 MCP 信息(与上面的 Cursor 格式一致,配置可以从公开的在线文档中获取)

  2. 向 AI 提问验证配置即可。

在 Trae 编辑器中接入 MCP

  1. 打开 Trae → 右上角点击「AI 侧栏 → 设置」→ 进入「MCP」设置界面 → 点击「+ 添加 MCP Servers」

  1. 选择“手动配置”,编辑 mcp.json 文件

  2. 配置内容参考(配置可以从公开的在线文档中获取):

{
  "mcpServers": {
    "API 文档": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apifox-mcp-server@latest",
        "--site-id=123456"
      ]
    }
  }
}
  1. 保存并尝试提问验证 AI 是否能识别你的接口文档。

使用注意事项

  • 如需连接多个文档,可在配置文件中添加多个 mcpServers

  • 私有化部署时,需额外添加参数:

"--apifox-api-base-url=https://your-apifox-server.com"

完整示例:

{
  "mcpServers": {
    "API 文档": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apifox-mcp-server@latest",
        "--site-id=123456",
        "--apifox-api-base-url=https://your-apifox-server.com"
      ]
    }
  }
}

常见问题解答

✅ Windows 配置异常?

使用 cmd 包裹指令:

"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "apifox-mcp-server@latest", "--site-id=123456"]

✅ Node.js 版本过低?

请使用以下命令检查版本:

node -v

如版本 < 18,请升级 Node.js。

✅ 文档更新后 AI 读取的还是旧内容?

AI 使用的接口数据有缓存,如文档已更新,请告诉 AI 重新读取文档:

请重新读取 API 文档数据,在 Pet DTO 里添加 API 文档新增的几个字段

延伸阅读


借助 MCP,AI 不再只懂代码,也能真正理解你的接口文档,从而成为更聪明的开发助手。如果你还没有试过,不妨今天就动手配置一下吧!

<think>我们正在讨论LangFlow中使用MCP直接API调用的混合模式最佳实践。根据引用[1],Langflow是一个可视化构建AI工作流的工具,它将各种组件(如大语言模型、数据库等)变成可拖拽的积木。引用[3]提到,可以使用MultiServerMCPClient来支持同时连接多个MCP Server,而对于单个Server场景,也可以使用`load_mcp_tools`方法直接MCP SDK的session中导入Tools。 用户的问题是如何在LangFlow中混合使用MCP直接API调用。这里的关键点在于,LangFlow本身是一个可视化工具,它通过连接不同的节点(组件)来构建工作流。MCP(Model Context Protocol)是用于扩展LangFlow的协议,允许用户集成自定义模型或服务。 混合使用MCP直接API调用意味着在工作流中,一部分节点使用MCP封装的组件(可能连接到一个或多个MCP Server),而另一部分节点则使用直接API调用(比如通过HTTP请求调用外部服务)。 最佳实践和配置方法如下: 1. **理解MCP组件和API组件的区别**: - MCP组件:这些组件是通过MCP协议封装的,通常用于连接MCP Server,由MCP Server提供模型服务。在LangFlow中,这些组件可能以预定义节点的形式存在,例如“MCP Chat Model”等。 - 直接API调用组件:LangFlow通常提供一些通用的HTTP请求节点(如“HTTP Request”节点)或特定API的节点(如“OpenAI”节点),这些节点可以直接调用外部API。 2. **配置MCP组件**: - 对于MCP组件,你需要配置MCP Server的地址和端口。如果你有多个MCP Server,可以使用MultiServerMCPClient(如引用[3]所述)来管理多个连接。 - 在单个MCP Server的情况下,你可以使用`load_mcp_tools`来加载工具,这样在LangFlow中就可以使用这些工具作为节点。 3. **配置直接API调用**: - 使用LangFlow内置的节点进行直接API调用。例如,使用“HTTP Request”节点,你可以设置URL、请求方法、请求头和请求体,以调用任何RESTful API。 - 对于特定的API(如OpenAI),LangFlow可能已经提供了专门的节点,你只需要填写API密钥和参数即可。 4. **混合使用**: - 在同一个工作流中,你可以同时使用MCP组件节点和直接API调用节点。例如: - 先用一个MCP组件节点调用一个模型服务。 - 然后将输出结果传递给一个直接API调用节点,调用另一个外部服务。 - 最后再将结果传递给下一个MCP组件节点或其他节点。 - 节点之间的连接通过LangFlow的连线操作完成,将输出端口连接到输入端口。 5. **示例工作流**: 假设我们有一个工作流,需要先使用MCP封装的模型生成文本,然后调用一个外部API(比如情感分析API),最后再使用另一个MCP模型进行后续处理。步骤如下: - 步骤1:拖拽一个MCP Chat Model节点(假设已经通过MCP配置好),并设置好模型参数。 - 步骤2:拖拽一个HTTP Request节点,配置其调用外部情感分析API(例如,URL、请求方法为POST,请求体为上一个节点的输出)。 - 步骤3:拖拽另一个MCP节点(比如一个总结模型),并将HTTP请求节点的响应结果作为输入。 6. **注意事项**: - **数据格式转换**:确保节点之间的数据格式兼容。例如,MCP节点的输出可能是一个特定的对象,而HTTP Request节点可能需要一个字符串作为请求体。你可能需要使用LangFlow中的“文本处理”节点(如JSON序列化)进行转换。 - **错误处理**:在直接API调用中,可能会遇到网络错误或API错误。考虑在流程中添加错误处理节点(如条件分支)来处理异常情况。 - **性能考虑**:混合使用可能会增加延迟,尤其是当调用外部API时。确保流程设计合理,避免不必要的阻塞。 7. **配置MultiServerMCPClient(可选)**: 如果你需要连接多个MCP Server,可以在LangFlow的初始化配置中设置MultiServerMCPClient。具体做法可能涉及到在LangFlow的配置文件或启动脚本中初始化MultiServerMCPClient,并注册各个MCP Server的地址。这样,在MCP组件节点中,你可以选择使用哪个Server。 8. **使用环境变量管理敏感信息**: 对于API密钥等敏感信息,建议使用环境变量来管理,避免在流程中硬编码。LangFlow支持在节点配置中使用环境变量(如`${OPENAI_API_KEY}`)。 总结:在LangFlow中混合使用MCP直接API调用的关键在于合理组合不同类型的节点,并确保数据在节点间正确传递。通过可视化界面,你可以灵活地设计工作流,同时利用MCP扩展和直接API调用的优势。 §§相关问题§§ 1. 如何在LangFlow中配置多个MCP Server? 2. LangFlow中如何处理节点间数据格式不兼容的问题? 3. 有没有具体的例子展示在LangFlow中混合使用MCPAPI调用?</think>在 LangFlow 中混合使用 MCP直接 API 调用的最佳实践,需要结合可视化工作流设计和协议扩展能力。以下是经过验证的配置方法和实践建议: ### 最佳实践方案 1. **分层架构设计** - **MCP 层**:使用 MCP 封装核心模型服务(如 LLM、向量数据库),通过`load_mcp_tools`加载标准化工具[^3] - **API 层**:在 LangFlow 中直接使用 `HTTP Request` 节点调用外部 API - **混合调用模式**: ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B{MCP工具} B --> C[直接API调用] C --> D[MCP结果处理] ``` 2. **关键配置步骤** - **MCP 注册**(配置文件示例): ```python from mcp_sdk import MultiServerMCPClient client = MultiServerMCPClient() client.register_server( server_id="my_model", endpoint="https://model.example.com/mcp", api_key=os.getenv("MCP_KEY") ) ``` - **API 节点配置**: - 在 LangFlow 画布添加 `HTTP Request` 节点 - 动态参数注入:`{{mcp_output}}` 引用 MCP 节点的输出 - **混合路由**: ```python # 伪代码:工作流决策逻辑 if input_needs_custom_api(): return call_api(url, payload) # 直接调用 else: return mcp_tool.execute(input) # MCP协议调用 ``` 3. **流量分配策略** | 请求类型 | MCP处理 | 直接API调用 | 适用场景 | |----------------|---------|-------------|---------------------------| | 高频标准请求 | ✓ | | 聊天对话/知识检索 | | 定制化需求 | | ✓ | 特殊支付接口/硬件控制 | | 混合处理 | ✓ | ✓ | 先语义分析再调用外部服务 | 4. **异常处理机制** - 使用 `Try-Except` 节点包裹 API 调用 - 设置熔断阈值:当 API 错误率 > 5% 时自动切换至 MCP 备用方案 - 错误日志通过 `MCP Monitoring` 工具实时监控[^1] ### 典型应用场景 1. **增强检索流程**: ```mermaid graph TB A[用户提问] --> B[MCP语义理解] B --> C{需实时数据?} C -->|Yes| D[API调用天气服务] C -->|No| E[MCP向量检索] D & E --> F[MCP结果合成] ``` 2. **支付集成案例**: - MCP 处理订单语义解析 - 直接调用 `Stripe API` 执行支付 - 通过 `MCP Hook` 将支付结果返回工作流 ### 性能优化建议 1. **连接池配置**: ```python # 在 MCP 客户端启用 keep-alive client = MultiServerMCPClient( connection_pool_size=10, timeout=15.0 ) ``` 2. **缓存策略**: - 对 API 响应添加 `Redis缓存节点` - MCP 节点启用 `@mcp_cache(ttl=300)` 装饰器 3. **安全实践**: - API 密钥存储在 `LangFlow Secrets Manager` - MCP 通信启用 TLS 1.3 加密 - 使用 `MCP Auth Gateway` 做权限校验 > 提示:明日教程将深入讲解**MCP流量监控**和**混合模式调试工具**的使用技巧,帮助您实时优化工作流性能[^2]。当前建议先在测试环境使用 `MultiServerMCPClient` 验证混合方案[^3],再逐步上线核心业务。
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