MCP 模板服务器

一个实现模型上下文协议 (MCP) 的模板服务器，集成了 OpenAI、Anthropic 和 EnrichB2B。

设置

创建虚拟环境：

python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

设置环境变量：

cp .env.example .env # Edit .env with your API keys and configuration

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运行服务器

开发模式：

python server.py

或者使用 MCP CLI：

mcp dev server.py

特征

OpenAI GPT-4 集成
人择克劳德积分
EnrichB2B LinkedIn 数据集成
FastAPI 和 Uvicorn 服务器
环境配置
示例资源和工具
结构化项目布局

项目结构

. ├── .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

用法

启动服务器
使用任何 MCP 客户端进行连接
使用提供的工具和资源：
- config://app获取服务器配置
- get_profile_details - 获取 LinkedIn 个人资料信息
- get_contact_activities - 获取 LinkedIn 用户最近的活动和帖子
- gpt4_completion - 使用 GPT-4 生成文本
- claude_completion - 使用 Claude 生成文本
- analysis_prompt - 文本分析模板

EnrichB2B 工具

获取个人资料详情

获取有关 LinkedIn 个人资料的详细信息：

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

获取联系人活动

从 LinkedIn 个人资料中获取最近的活动和帖子：

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) )