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EnrichB2B MCP Server

by moonlabsai
GitHub
Python
1
  • Linux
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MCP テンプレート サーバー

OpenAI、Anthropic、EnrichB2B を統合した Model Context Protocol (MCP) を実装するテンプレート サーバー。

設定

  1. 仮想環境を作成します。
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt
  1. 環境変数を設定します。
cp .env.example .env # Edit .env with your API keys and configuration

サーバーの実行

開発モード:

python server.py

または、MCP CLI を使用します。

mcp dev server.py

特徴

  • OpenAI GPT-4統合
  • 人類学的クロード積分
  • EnrichB2B LinkedInデータ統合
  • FastAPIとUvicornサーバー
  • 環境設定
  • リソースとツールの例
  • 構造化されたプロジェクトレイアウト

プロジェクト構造

. ├── .env.example # Template for environment variables ├── .gitignore # Git ignore rules ├── README.md # This file ├── requirements.txt # Python dependencies ├── enrichb2b.py # EnrichB2B API client └── server.py # MCP server implementation

使用法

  1. サーバーを起動する
  2. 任意のMCPクライアントを使用して接続する
  3. 提供されているツールとリソースを使用します。
    • config://app - サーバー構成を取得する
    • get_profile_details - LinkedIn プロフィール情報を取得する
    • get_contact_activities - LinkedIn ユーザーの最近のアクティビティと投稿を取得します
    • gpt4_completion - GPT-4を使用してテキストを生成する
    • claude_completion - Claudeを使用してテキストを生成する
    • analysis_prompt - テキスト分析用のテンプレート

EnrichB2Bツール

プロフィールの詳細を取得する

LinkedIn プロフィールの詳細情報を取得します。

result = await get_profile_details( linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username", include_company_details=True, include_followers_count=True )
連絡先アクティビティの取得

LinkedIn プロフィールから最近のアクティビティと投稿を取得します。

result = await get_contact_activities( linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username", pages=1, # Number of pages (1-50) comments_per_post=1, # Comments per post (0-50) likes_per_post=None # Likes per post (0-50) )

発達

新しい機能を追加するには:

  1. @mcp.tool()デコレータを使用して新しいツールを追加する
  2. @mcp.resource()デコレータを使用して新しいリソースを追加する
  3. @mcp.prompt()デコレータを使用して新しいプロンプトを追加する

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

モデルコンテキストプロトコルを実装するサーバー。これにより、ユーザーは EnrichB2B API を介して LinkedIn プロフィール情報とアクティビティ データを取得し、OpenAI GPT-4 または Anthropic Claude モデルを使用してテキストを生成できるようになります。

  1. 設定
    1. サーバーの実行
      1. 特徴
        1. プロジェクト構造
          1. 使用法
            1. EnrichB2Bツール
          2. 発達
            1. ライセンス

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                A Model Context Protocol server that enables seamless interaction with LinkedIn for job applications, profile retrieval, feed browsing, and resume analysis through natural language commands.
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                Enables AI assistants to interact with LinkedIn data through the Model Context Protocol, allowing profile searches, job discovery, messaging, and network analytics.
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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/moonlabsai/enrich_b2b_mcp'

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