Сервер API Explorium MCP

mcp-explorerium-ci PyPI-версия Версии Python

Сервер Explorium MCP — это сервер Model Context Protocol, используемый для взаимодействия с API Explorium . Он позволяет помощникам на основе ИИ получать доступ к возможностям поиска бизнес-данных и данных о потенциальных клиентах Explorium.

📋 Содержание

Related MCP server: GemForge-Gemini-Tools-MCP

Обзор

Сервер Explorium MCP позволяет помощникам ИИ получать доступ к обширным базам данных о бизнесе и перспективах от Explorium. Это позволяет инструментам ИИ предоставлять точную и актуальную информацию о компаниях, отраслях и специалистах непосредственно в интерфейсах чата.

Установка

Установите сервер Explorium MCP из PyPI:

pip install explorium-mcp-server

Для работы пакета требуется Python 3.10 или более поздняя версия.

Настройка для разработки

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/explorium-ai/mcp-explorium.git cd mcp-explorium

Настройте среду разработки с помощью uv :

# Install uv if you don't have it pip install uv # Create and activate the virtual environment with all development dependencies uv sync --group dev

Создайте файл .env в корневом каталоге с вашим ключом API Explorium:

EXPLORIUM_API_KEY=your_api_key_here

Чтобы получить ключ API, следуйте инструкциям в документации API Explorium .

Работает локально

mcp dev local_dev_server.py

Использование с помощниками на основе искусственного интеллекта

Использование с Claude Desktop

Следуйте официальному руководству по Model Context Protocol , чтобы установить Claude Desktop и настроить его для использования серверов MCP.
Добавьте эту запись в файл claude_desktop_config.json :

{ "mcpServers": { "Explorium": { "command": "<PATH_TO_UVX>", "args": [ "explorium-mcp-server" ], "env": { "EXPLORIUM_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>" } } } }

Для разработки вы можете использовать следующую конфигурацию:

{ "mcpServers": { "Explorium": { "command": "<UV_INSTALL_PATH>", "args": [ "run", "--directory", "<REPOSITORY_PATH>", "mcp", "run", "local_dev_server.py" ], "env": { "EXPLORIUM_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>" } } } }

Замените все заполнители вашими фактическими путями и ключом API.

Использование с курсором

Курсор имеет встроенную поддержку MCP-серверов .

Чтобы настроить его на использование сервера Explorium MCP:

Перейдите в Cursor > Settings > Cursor Settings > MCP
Добавьте запись «Explorium» с помощью этой команды:

Для разработки используйте:

uv run --directory <repo_path> mcp run local_dev_server.py

Вы можете включить «Режим Yolo» в настройках курсора, чтобы использовать инструменты без подтверждения, выбрав Cursor > Settings > Cursor Settings > Features > Chat > Enable Yolo mode .

Структура проекта

mcp-explorium/ ├── .github/workflows/ # CI/CD configuration │ └── ci.yml # Main CI workflow ├── src/ # Source code │ └── explorium_mcp_server/ │ ├── __init__.py # Package initialization │ ├── __main__.py # Entry point for direct execution │ ├── models/ # Data models and schemas │ └── tools/ # MCP tools implementation ├── tests/ # Test suite ├── .env # Local environment variables (not in repo) ├── local_dev_server.py # Development server script ├── Makefile # Development shortcuts ├── pyproject.toml # Project metadata and dependencies └── README.md # Project documentation

Рабочий процесс разработки

Настройте среду, как описано в разделе «Настройка для разработки».
Внесите изменения в кодовую базу.
Отформатируйте свой код:

make format

Запустите проверки линтинга:

make lint

Проведите тесты:

make test

Непрерывная интеграция

Проект использует GitHub Actions для CI/CD. Рабочий процесс, определенный в .github/workflows/ci.yml делает следующее:

Проверка версии : обеспечивает увеличение версии в pyproject.toml перед слиянием с основным проектом.
Linting : выполняет проверки стиля и форматирования кода с помощью ruff
Тестирование : запуск набора тестов с отчетом о покрытии.
Развертывание : помечает репозиторий версией из pyproject.toml при слиянии с основным

Строительство и издательское дело

Создание пакета

Чтобы собрать пакет для распространения:

Обновите версию в pyproject.toml (требуется для каждого нового релиза)
Запустите команду сборки:

uv build

Это создаст каталог dist/ со собранным пакетом.

Публикация в PyPI

Чтобы опубликовать пакет в PyPI:

Убедитесь, что у вас установлен twine :

uv pip install twine

Загрузите собранный пакет в PyPI:

twine upload dist/*

Вам необходимо будет предоставить свои учетные данные PyPI или настроить их в файле .pypirc .

Автоматическое управление версиями и тегирование

Когда изменения объединяются с основной веткой, рабочий процесс CI автоматически:

Помечает репозиторий версией из pyproject.toml
Отправляет тег на GitHub

Explorium AgentSource MCP Server