将 Langflow 用作 MCP 客户端

Langflow 同时以 MCP 服务器和 MCP 客户端两种角色集成 Model Context Protocol (MCP)。

本页介绍如何把 Langflow 用作 MCP 客户端：通过 MCP Tools 组件连接并使用 MCP 服务器。

关于把 Langflow 用作 MCP 服务器，见将 Langflow 用作 MCP 服务器。

使用 MCP Tools 组件

MCP Tools 组件连接到 MCP 服务器，让 Langflow Agent 在响应用户提问时能调用该服务器的工具。

先注册 MCP 服务器，再从 MCP 侧边栏添加 MCP Tools，步骤见下文连接非 Langflow MCP 服务器。

按要访问的服务器类型，组件有两种模式：

连接非 Langflow MCP 服务器：用 JSON 配置文件、服务器启动命令或 HTTP/SSE URL，访问外部非 Langflow MCP 服务器提供的工具。
连接 Langflow MCP 服务器：把 Langflow project 中的 Flow 当作 MCP 工具使用。

连接非 Langflow MCP 服务器

从 Langflow 1.9.x 起，MCP Tools 组件不再列在 Agents 分类下供直接拖拽。向 Flow 添加 MCP 工具的步骤：

注册 MCP 服务器。打开 Settings → MCP Servers 点 Add MCP Server，或在 Flow 编辑器左侧边栏点 MCP，再点 Add MCP Server。
配置并保存服务器。填好连接信息后点 Save。
在 MCP 侧边栏把新服务器拖到画布上，画布上会出现该服务器对应的 MCP Tools 组件。

然后在 MCP Tools 组件的 MCP Server 字段选择已注册的服务器。

新服务器在 Settings > MCP Servers 或 MCP 侧边栏 > Add MCP Server 中注册，支持以下连接类型：

JSON：把 MCP 服务器的 JSON 配置对象粘进输入框，包含要用到的必需与可选参数，点 Add Server。
STDIO：填 MCP 服务器的 Name、Command，以及它用到的 Arguments 和 Environment Variables，点 Add Server。例如启动 Fetch 服务器：Command 填 uvx，第一个 Argument 填 mcp-server-fetch。
HTTP/SSE：填 MCP 服务器的 Name、URL，以及它用到的 Headers 和 Environment Variables，点 Add Server。Langflow MCP 服务器的默认 URL 是 http://localhost:7860/api/v1/mcp/project/PROJECT_ID/streamable 或 http://localhost:7860/api/v1/mcp/streamable，详见连接 Langflow MCP 服务器。

为 MCP 服务器配置 Headers：在 Headers 字段以键值对逐条填写。Header 值可以填全局变量名，详见在 MCP 服务器 Header 中使用全局变量。

如果这个服务器嵌套在一条作为 MCP 服务器运行的 Langflow Flow 里，可以在运行时把传入请求的 x-api-key 或 Authorization header 直接透传给它，详见向嵌套 MCP 服务器透传 x-api-key。
要在服务器命令中使用环境变量，在 Env 字段以键值对逐条填写。
在 Tool 字段选择该组件要用的工具；留空则允许访问该 MCP 服务器提供的全部工具。

选定具体工具后，可能还需配置该工具专属的字段，见所用 MCP 服务器的文档。

此时 MCP Tools 组件已能提供连接服务器上的工具，但还没有人使用它。下面把工具交给 Agent 组件，让 agent 在响应中使用它：

在组件的 header 菜单（见组件菜单）里启用 Tool mode。
把 MCP Tools 组件的 Toolset 端口连到 Agent 组件的 Tools 端口。

如果 Flow 里还没有 Agent，同时给它接上 Chat Input 和 Chat Output 组件。
测试 Flow，确认 MCP 服务器已连接、agent 会使用所选工具。打开 Playground，输入一条会用到该工具的 prompt。

例如用 mcp-server-fetch 的 fetch 工具时，可以让 agent 总结最近的科技新闻：agent 会调用 MCP 服务器的 fetch 函数并返回结果。
要让 agent 能用更多工具，重复以上步骤，接入不同服务器或工具的组件。

连接 Langflow MCP 服务器

每个 Langflow project 都运行一个独立的 MCP 服务器，把 project 里的 Flow 暴露为 MCP 工具。关于 project MCP 服务器、把 Flow 暴露为工具等，见将 Langflow 用作 MCP 服务器。

Langflow MCP 服务器支持 streamable HTTP 传输，并以 Server-Sent Events (SSE) 作为回退。

要用「Flow 即工具」，先把 Langflow MCP 端点注册为服务器，再从 MCP 侧边栏添加 MCP Tools 组件：

注册 Langflow MCP 服务器。打开 Settings > MCP Servers 或 Flow 侧边栏的 MCP 区，点 Add MCP Server，选 HTTP/SSE 模式。
在 MCP URL 字段填 Langflow 服务器的 MCP 端点：
- project 专属服务器：http://localhost:7860/api/v1/mcp/project/PROJECT_ID/streamable
- 全局 MCP 服务器：http://localhost:7860/api/v1/mcp/streamable
- Langflow Desktop 默认：http://localhost:7868/
目标服务器上所有可用的 Flow 都视为工具。认证与 project URL 见将 Langflow 用作 MCP 服务器。
保存服务器。连接成功后服务器会被存储，并在 MCP 侧边栏显示为一块磁贴。
向 Flow 添加 MCP Tools 组件。
在组件的 header 菜单里启用 Tool Mode。
把 MCP Tools 组件的 Toolset 端口连到 Agent 组件的 Tools 端口。
如果 Flow 里还没有，给 Agent 组件接上 Chat Input 和 Chat Output 组件。
测试 Flow，确认 agent 会用你的 Flow 回答问题。打开 Playground，输入一条会用到所接 Flow 的 prompt。
要让 agent 能用更多工具，重复以上步骤，接入不同服务器或工具的组件。

MCP Tools 参数

名称	类型	说明
`mcp_server`	String	输入参数。要连接的 MCP 服务器。
`tool`	String	输入参数。要执行的连接服务器上的特定工具。留空则可访问全部工具。
`use_cache`	Boolean	输入参数。缓存 MCP 服务器与工具以提升性能。默认 `false`。
`verify_ssl`	Boolean	输入参数。为 HTTPS 连接启用 SSL 证书校验。默认 `true`。
`response`	Table	输出参数。包含所执行工具响应的 Table。

管理已连接的 MCP 服务器

要管理供 Flow 使用的 MCP 服务器连接，在可视化编辑器打开 MCP 区点 Manage Servers，或点头像图标选 Settings，再点 MCP Servers。

新增 MCP 服务器：点 Add MCP Server 完成注册，再在 MCP Tools 组件上选用，见连接非 Langflow MCP 服务器。

点 More 可编辑或删除某个 MCP 服务器连接。

如果 Langflow 服务器管理员锁定了 MCP 服务器管理，添加或修改服务器时会收到锁定提示。详见锁定 MCP 服务器管理。

通过 API 修改 MCP 服务器环境变量

通过 Langflow API 运行 Flow 时，可以用 tweak 在运行时修改 MCP 服务器的环境变量。

任何支持 tweaks 参数的 Langflow API 请求都可以带 tweaks，比如对 /run 或 /webhook 端点的 POST 请求。详见发布与集成。

用 tweaks 修改 MCP Tools 组件的环境变量：

打开包含 MCP Tools 组件的 Flow。
找到 MCP Tools 组件的唯一 ID：点组件上的 Controls，ID 会显示在 Controls 面板中，如 MCPTools-Bzahc。
向 Langflow 服务器的 /run 端点发 POST 请求，并在 tweaks 中带上 MCP Tools 组件的配置。

以下示例展示 env 对象嵌在 tweaks 载荷 mcp_server 之下的请求结构：

import requests
import os

LANGFLOW_SERVER_ADDRESS = "http://localhost:7860"
FLOW_ID = "your-flow-id"
LANGFLOW_API_KEY = os.getenv("LANGFLOW_API_KEY")
MCP_TOOLS_COMPONENT_ID = "MCPTools-Bzahc"

url = f"{LANGFLOW_SERVER_ADDRESS}/api/v1/run/{FLOW_ID}?stream=false"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-api-key": LANGFLOW_API_KEY
}

payload = {
    "output_type": "chat",
    "input_type": "chat",
    "input_value": "What sales data is available to me?",
    "tweaks": {
        MCP_TOOLS_COMPONENT_ID: {
            "mcp_server": {
                "env": {
                    "API_URL": "https://api.example.com",
                    "API_KEY": "your-mcp-server-api-key",
                    "ENVIRONMENT": "production"
                }
            }
        }
    }
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

const LANGFLOW_SERVER_ADDRESS = "http://localhost:7860";
const FLOW_ID = "your-flow-id";
const LANGFLOW_API_KEY = process.env.LANGFLOW_API_KEY || "";
const MCP_TOOLS_COMPONENT_ID = "MCPTools-Bzahc";

const url = `${LANGFLOW_SERVER_ADDRESS}/api/v1/run/${FLOW_ID}?stream=false`;
const response = await fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-api-key": LANGFLOW_API_KEY,
  },
  body: JSON.stringify({
    output_type: "chat",
    input_type: "chat",
    input_value: "What sales data is available to me?",
    tweaks: {
      [MCP_TOOLS_COMPONENT_ID]: {
        mcp_server: {
          env: {
            API_URL: "https://api.example.com",
            API_KEY: "your-mcp-server-api-key",
            ENVIRONMENT: "production",
          },
        },
      },
    },
  }),
});
const data = await response.json();
console.log(data);

curl --request POST \
  --url "http://LANGFLOW_SERVER_ADDRESS/api/v1/run/FLOW_ID?stream=false" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "x-api-key: LANGFLOW_API_KEY" \
  --data '{
    "output_type": "chat",
    "input_type": "chat",
    "input_value": "What sales data is available to me?",
    "tweaks": {
      "MCP_TOOLS_COMPONENT_ID": {
        "mcp_server": {
          "env": {
            "API_URL": "https://api.example.com",
            "API_KEY": "your-mcp-server-api-key",
            "ENVIRONMENT": "production"
          }
        }
      }
    }
  }'

把 MCP_TOOLS_COMPONENT_ID、LANGFLOW_API_KEY、LANGFLOW_SERVER_ADDRESS 和 FLOW_ID 换成你 Langflow 部署中的实际值。

Langflow 不会自动发现或暴露 MCP 服务器接受哪些环境变量。要知道你的 MCP 服务器接受什么，请查阅其文档。例如 Astra DB MCP 服务器需要 ASTRA_DB_APPLICATION_TOKEN 和 ASTRA_DB_API_ENDPOINT，另有可选的 ASTRA_DB_KEYSPACE，见其仓库文档。

MCP 服务器的 Header 值可以使用全局变量，安全地存储和引用 API key、认证令牌等敏感值。这特别适合需要在运行时传入用户级凭据的部署场景。

把全局变量名填进 Header 值，Langflow 会在发起 MCP 服务器请求前把它解析为实际值。Langflow 只把令牌值传给你的服务器，不会代你的 MCP 服务器校验令牌。

例如，创建名为 TEST_BEARER_TOKEN 的全局变量用于 MCP 服务器 bearer 认证：

点头像图标选 Settings，再点 Global Variables，打开 Global Variables 面板。
创建一个 Credential 类型的全局变量，名为 TEST_BEARER_TOKEN。
在 Value 字段填 MCP 服务器的 bearer token 值。值必须带 Bearer 前缀加空格，如 Bearer eyJhbG...。
点 Save Variable。
要管理 Langflow 客户端的 MCP 服务器连接，点 MCP servers 再点 Manage Servers，或点头像图标选 Settings，再点 MCP Servers。
点 Add MCP Server。
填写：
- Name：test-mcp-server
- Streamable HTTP/SSE URL：你的 MCP 服务器 URL，如 http://127.0.0.1:8000/mcp。
- Headers：key 填字面量字符串 Authorization；value 填 TEST_BEARER_TOKEN，即你的全局变量名。
点 Create Server。

连接成功后，Langflow 会显示该服务器暴露的工具数量。

服务器和全局变量建好后，即可用 MCP Tools 组件连接该服务器：

向 Flow 添加 MCP Tools 组件。
在 MCP Tools 组件上确认 MCP Server 选的是刚建的服务器。MCP 服务器配置里已包含之前设置的 Headers，组件无需再配置；组件向 MCP 服务器发请求时会自动解析全局变量 TEST_BEARER_TOKEN。
可选：要在组件上覆盖或追加 Header，点开组件，在组件检查面板中查看 Headers 参数并添加键值。组件里配置的 Header 优先于 MCP 服务器设置里配置的 Header。
测试 Flow，确认 agent 会用你的服务器回答问题。打开 Playground，输入一条会用到所接工具的 prompt。

Langflow 会在向 MCP 服务器发请求前把 TEST_BEARER_TOKEN 解析为实际值；服务器收到的 Authorization header 就是解析后的令牌值。

向嵌套 MCP 服务器透传 x-api-key

当 Langflow 作为 MCP 服务器运行，且 Flow 中的 MCP Tools 组件要调用外部服务器时，可以在运行时把外层客户端的 x-api-key 或 Authorization header 转发下去。

在嵌套服务器的 Headers 配置里，把 key 和 value 设为同一个 header 名，如 key 填 x-api-key、value 也填 x-api-key。Langflow 会从传入请求中读取同名 header，并在调用嵌套服务器前替换进去。

如果传入请求没有包含所配置的 header，则原样透传字面量字符串。