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EnrichB2B MCP Server

by moonlabsai
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Python
  • Linux
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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.

Integrations

  • Manages environment configuration for API keys and server settings.

  • Powers the underlying server architecture for the MCP implementation.

  • Supports version control with provided .gitignore rules for the project.

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

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. Setup
    1. Running the Server
      1. Features
        1. Project Structure
          1. Usage
            1. EnrichB2B Tools
          2. Development
            1. License

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