キャプテンデータ MCP API

ChatGPT やその他の AI アシスタントと連携するように設計された Captain Data ツール用のミドルウェア API。

地域開発

1. 依存関係をインストールします:

npm install

2. 環境変数を含む.envファイルを作成します。

CAPTAINDATA_API_KEY=your_api_key_here
HARDCODED_LINKEDIN_UID=your_linkedin_uid_here

3. 開発サーバーを起動します。

npm run dev

Related MCP server: unipile-linkedin-mcp

Vercelへの展開

1. Vercel CLI をインストールします。

npm i -g vercel

2. Vercelにログイン:

vercel login

3. 展開する：

vercel

4. Vercel で環境変数を設定します。

   • Vercelのプロジェクト設定に移動します

   • 次の環境変数を追加します。

     • CAPTAINDATA_API_KEY

     • HARDCODED_LINKEDIN_UID

APIエンドポイント

• GET / : ヘルスチェックエンドポイント

• GET /introspect : 利用可能なツールをすべて一覧表示する

• POST /tools/:id/run : 特定のツールを実行する

ChatGPTと併用する

ChatGPTでこのAPIを使用するには:

1. Vercelにデプロイ

2. ChatGPT構成でデプロイされたURLを使用する

3. APIは次の場所で利用できます: https://your-project.vercel.app

利用可能なツール

• linkedin_extract_company : LinkedIn の企業ページからデータを抽出します

• linkedin_extract_people : LinkedIn プロフィールページからデータを抽出する

特徴

• Captain Data API統合のためのツールベースのアーキテクチャ

• リクエストヘッダーによる動的APIキーのサポート

• JSONベースのツール定義

• TypeScript を使用した Fastify サーバー

はじめる

前提条件

• Node.js 16以上

• npmまたはyarn

発達

開発サーバーを起動します。

npm run dev

サーバーはhttp://localhost:3000で利用できます。

APIエンドポイント

• GET /introspect - 利用可能なすべてのツールに関するメタデータを取得します

• POST /tools/:id/run - 特定のツールを実行する

テスト

提供されているtest.httpファイルを使用して、API エンドポイントをテストできます。

プロジェクト構造

src/
├── clients/         # API clients
├── tools/           # Tool definitions and factory
└── index.ts         # Main server file

ライセンス

ISC