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Glama

キャプテンデータ MCP API

ChatGPT やその他の AI アシスタントと連携するように設計された Captain Data ツール用のミドルウェア API。

地域開発

  1. 依存関係をインストールします:

npm install
  1. 環境変数を含む.envファイルを作成します。

CAPTAINDATA_API_KEY=your_api_key_here HARDCODED_LINKEDIN_UID=your_linkedin_uid_here
  1. 開発サーバーを起動します。

npm run dev

Related MCP server: Linkedin-Profile-Analyzer

Vercelへの展開

  1. Vercel CLI をインストールします。

npm i -g vercel
  1. Vercelにログイン:

vercel login
  1. 展開する:

vercel
  1. Vercel で環境変数を設定します。

    • Vercelのプロジェクト設定に移動します

    • 次の環境変数を追加します。

      • CAPTAINDATA_API_KEY

      • HARDCODED_LINKEDIN_UID

APIエンドポイント

  • GET / : ヘルスチェックエンドポイント

  • GET /introspect : 利用可能なツールをすべて一覧表示する

  • POST /tools/:id/run : 特定のツールを実行する

ChatGPTと併用する

ChatGPTでこのAPIを使用するには:

  1. Vercelにデプロイ

  2. ChatGPT構成でデプロイされたURLを使用する

  3. APIは次の場所で利用できます: https://your-project.vercel.app

利用可能なツール

  • linkedin_extract_company : LinkedIn の企業ページからデータを抽出します

  • linkedin_extract_people : LinkedIn プロフィールページからデータを抽出する

特徴

  • Captain Data API統合のためのツールベースのアーキテクチャ

  • リクエストヘッダーによる動的APIキーのサポート

  • JSONベースのツール定義

  • TypeScript を使用した Fastify サーバー

はじめる

前提条件

  • Node.js 16以上

  • npmまたはyarn

発達

開発サーバーを起動します。

npm run dev

サーバーはhttp://localhost:3000で利用できます。

APIエンドポイント

  • GET /introspect - 利用可能なすべてのツールに関するメタデータを取得します

  • POST /tools/:id/run - 特定のツールを実行する

テスト

提供されているtest.httpファイルを使用して、API エンドポイントをテストできます。

プロジェクト構造

src/ ├── clients/ # API clients ├── tools/ # Tool definitions and factory └── index.ts # Main server file

ライセンス

ISC

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/captaindatatech/captaindata-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server