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EnrichB2B MCP Server

by moonlabsai
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  • Linux
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MCP 템플릿 서버

OpenAI, Anthropic, EnrichB2B와 통합하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하는 템플릿 서버입니다.

설정

  1. 가상 환경 만들기:

지엑스피1

  1. 종속성 설치:
pip install -r requirements.txt
  1. 환경 변수 설정:
cp .env.example .env # Edit .env with your API keys and configuration

서버 실행

개발 모드:

python server.py

또는 MCP CLI를 사용합니다.

mcp dev server.py

특징

  • OpenAI GPT-4 통합
  • 인간 중심적 클로드 통합
  • EnrichB2B LinkedIn 데이터 통합
  • FastAPI 및 Uvicorn 서버
  • 환경 구성
  • 예시 리소스 및 도구
  • 구조화된 프로젝트 레이아웃

프로젝트 구조

. ├── .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

용법

  1. 서버를 시작합니다
  2. 모든 MCP 클라이언트를 사용하여 연결
  3. 제공된 도구와 리소스를 활용하세요.
    • config://app - 서버 구성 가져오기
    • get_profile_details - LinkedIn 프로필 정보 가져오기
    • get_contact_activities - LinkedIn 사용자의 최근 활동 및 게시물 가져오기
    • gpt4_completion - GPT-4를 사용하여 텍스트 생성
    • claude_completion - Claude를 사용하여 텍스트 생성
    • analysis_prompt - 텍스트 분석을 위한 템플릿

EnrichB2B 도구

프로필 세부 정보 가져오기

LinkedIn 프로필에 대한 자세한 정보를 확인하세요.

result = await get_profile_details( linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username", include_company_details=True, include_followers_count=True )
연락처_활동_받기

LinkedIn 프로필에서 최근 활동과 게시물을 받으세요:

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) )

개발

새로운 기능을 추가하려면:

  1. @mcp.tool() 데코레이터를 사용하여 새 도구 추가
  2. @mcp.resource() 데코레이터를 사용하여 새로운 리소스를 추가합니다.
  3. @mcp.prompt() 데코레이터를 사용하여 새로운 프롬프트를 추가합니다.

특허

MIT

This server cannot be installed

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

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.

EnrichB2B API를 통해 사용자가 LinkedIn 프로필 정보와 활동 데이터를 검색하고 OpenAI GPT-4 또는 Anthropic Claude 모델을 사용하여 텍스트를 생성할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 서버입니다.

  1. 설정
    1. 서버 실행
      1. 특징
        1. 프로젝트 구조
          1. 용법
            1. EnrichB2B 도구
          2. 개발
            1. 특허

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                quality
                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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                quality
                A Model Context Protocol server that provides comprehensive access to LinkedIn data and functionality, enabling data retrieval and user account management through the HorizonDataWave API.
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                A middleware API that connects AI assistants like ChatGPT to Captain Data tools for extracting information from LinkedIn company and profile pages.
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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/moonlabsai/enrich_b2b_mcp'

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