MCP Server Practice

基本能力

产品定位

MCP-Server-Practice-2 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 框架的服务实现，主要用于 LinkedIn 个人资料抓取和天气数据检索。

核心功能

1. LinkedIn Profile Scraper：
2. 使用 Fresh LinkedIn Profile Data API 获取 LinkedIn 个人资料数据。

3. 通过 get_profile 工具提供数据抓取功能。

4. Weather Data Service：

5. 使用 National Weather Service (NWS) API 获取天气警报和预报。
6. 提供 get_alerts 和 get_forecast 工具，分别用于获取天气警报和预报。

适用场景

• LinkedIn Profile Scraper：

• 自动化抓取 LinkedIn 个人资料数据，用于数据分析、招聘等场景。

• Weather Data Service：

• 实时获取天气警报和预报，用于天气预报应用、灾害预警等场景。

工具列表

1. LinkedIn Profile Scraper：

2. get_profile：获取 LinkedIn 个人资料数据。

3. Weather Data Service：

4. get_alerts：获取指定美国州的天气警报。
5. get_forecast：获取指定经纬度的天气预报。

常见问题解答

• 依赖安装失败：确保 Python 版本为 3.7+，并使用 pip install httpx python-dotenv mcp 安装依赖。
• API 密钥问题：确保在 .env 文件中正确设置 RAPIDAPI_KEY。

使用教程

使用依赖

1. 确保已安装 Python 3.7+。
2. 安装依赖： bash pip install httpx python-dotenv mcp

安装教程

1. 克隆仓库： bash git clone https://github.com/mybarefootstory/MCP-Server-Practice-2.git cd MCP-Server-Practice-2
2. 设置环境变量：
3. 在根目录创建 .env 文件。
4. 添加 RapidAPI 密钥： RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

调试方式

1. 运行 LinkedIn Profile Scraper： bash python linkedin_profile_scraper.py
2. 运行 Weather Data Service： bash python weather_data_service.py
3. 使用工具：
4. LinkedIn Profile Scraper：调用 get_profile 工具。
5. Weather Data Service：调用 get_alerts 或 get_forecast 工具。

许可证

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