fastapi-mcp-langgraph-template 的安装和配置教程

1. 项目的基础介绍和主要的编程语言

fastapi-mcp-langgraph-template 是一个开源项目，旨在为开发者提供一个使用 FastAPI 框架的基础模板，该模板包含了多容器（Multi-container）应用的示例代码。主要编程语言是 Python，利用 FastAPI 来构建高性能的 Web 服务。

2. 项目使用的关键技术和框架

本项目使用了以下关键技术和框架：

• FastAPI: 一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 Web 框架，使用 Python 3.6 及以上版本编写。
• Docker: 用于打包和运行应用的平台，实现了容器化技术，方便应用在不同环境中的一致性运行。
• Uvicorn: 一个 ASGI 服务器，用于运行 FastAPI 应用。
• LangGraph: 用于可视化分析代码库中不同语言的分布。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装以下软件：

• Python 3.6 或更高版本
• Docker
• Git

安装步骤

1. 克隆项目

   使用 Git 将项目克隆到本地：

   git clone https://github.com/NicholasGoh/fastapi-mcp-langgraph-template.git
   cd fastapi-mcp-langgraph-template
   

2. 安装依赖

   在项目目录中，使用 pip 安装项目所需的 Python 依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 构建 Docker 镜像

   在项目根目录下，构建包含 FastAPI 应用的 Docker 镜像：

   docker build -t fastapi-mcp-langgraph .
   

4. 运行 Docker 容器

   构建完成后，使用以下命令启动 Docker 容器：

   docker run -d -p 8000:8000 fastapi-mcp-langgraph
   

   这条命令将容器中的端口 8000 映射到宿主机的端口 8000，并以后台模式运行容器。

5. 访问应用

   运行容器后，您可以通过浏览器访问 http://localhost:8000 来查看 FastAPI 应用。

通过上述步骤，您应该能够成功安装和配置 fastapi-mcp-langgraph-template 项目，并开始使用它来开发您的应用程序。