MCP Template Server

基本能力

产品定位

enrich_b2b_mcp 是一个多功能的服务端应用，主要用于集成多种 AI 和商业数据服务，提供文本生成、数据分析以及 LinkedIn 数据获取等功能。

核心功能

• OpenAI GPT-4 集成：用于生成高质量的文本内容。
• Anthropic Claude 集成：提供另一种文本生成选项。
• EnrichB2B LinkedIn 数据集成：获取 LinkedIn 用户的详细信息和活动数据。
• FastAPI 和 Uvicorn 服务器：提供高效的 API 服务。
• 环境配置：支持通过环境变量进行灵活配置。
• 示例资源和工具：提供多种预定义的工具和资源，方便快速开发。
• 结构化项目布局：清晰的项目结构，便于维护和扩展。

适用场景

• 开发效率：快速集成 AI 和商业数据服务，加速开发流程。
• 交流协作：通过 LinkedIn 数据获取和分析，支持商业社交和协作。
• 内容生成：利用 GPT-4 和 Claude 生成高质量的文本内容。
• 数据分析：对 LinkedIn 用户数据进行分析，支持商业决策。

工具列表

• get_profile_details：获取 LinkedIn 用户的详细信息，包括公司详情和粉丝数量。
• get_contact_activities：获取 LinkedIn 用户最近的活动和帖子。
• gpt4_completion：使用 GPT-4 生成文本。
• claude_completion：使用 Claude 生成文本。
• analysis_prompt：提供文本分析的模板。

常见问题解答

1. 如何设置环境变量？

2. 复制 .env.example 文件为 .env，并编辑其中的 API 密钥和配置。

3. 如何启动服务器？

4. 开发模式下运行 python server.py 或使用 MCP CLI 运行 mcp dev server.py。

5. 如何添加新功能？

6. 使用 @mcp.tool()、@mcp.resource() 或 @mcp.prompt() 装饰器添加新工具、资源或提示。

使用教程

使用依赖

1. 创建虚拟环境： bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate

2. 安装依赖： bash pip install -r requirements.txt

3. 设置环境变量： bash cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，填写 API 密钥和配置

安装教程

1. 启动服务器（开发模式）： bash python server.py

或使用 MCP CLI： bash mcp dev server.py

调试方式

1. 确保服务器已启动并运行。
2. 使用 MCP 客户端连接服务器。
3. 调用提供的工具和资源进行测试，例如： python result = await get_profile_details( linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username", include_company_details=True, include_followers_count=True )

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款。