Servidor de plantillas MCP

Un servidor de plantillas que implementa el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) con integración de OpenAI, Anthropic y EnrichB2B.

Configuración

1. Crear un entorno virtual:

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

2. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

3. Configurar variables de entorno:

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

Related MCP server: Prospeo MCP Server

Ejecución del servidor

Modo de desarrollo:

python server.py

O usando MCP CLI:

mcp dev server.py

Características

• Integración de OpenAI GPT-4

• Integración antrópica de Claude

• Integración de datos de LinkedIn de EnrichB2B

• Servidor FastAPI y Uvicorn

• Configuración del entorno

• Recursos y herramientas de ejemplo

• Diseño de proyecto estructurado

Estructura del proyecto

.
├── .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

Uso

1. Iniciar el servidor

2. Conéctese usando cualquier cliente MCP

3. Utilice las herramientas y recursos proporcionados:

   • config://app - Obtener la configuración del servidor

   • get_profile_details - Obtener información del perfil de LinkedIn

   • get_contact_activities : obtén las actividades y publicaciones recientes de los usuarios de LinkedIn

   • gpt4_completion - Generar texto usando GPT-4

   • claude_completion - Generar texto usando Claude

   • analysis_prompt - Plantilla para análisis de texto

Herramientas EnrichB2B

obtener_detalles_del_perfil

Obtenga información detallada sobre un perfil de LinkedIn:

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

obtener_actividades_de_contacto

Obtenga actividades y publicaciones recientes de un perfil de LinkedIn:

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)
)

Desarrollo

Para agregar nuevas funciones:

1. Agregue nuevas herramientas usando el decorador @mcp.tool()

2. Agregue nuevos recursos usando el decorador @mcp.resource()

3. Agregue nuevos mensajes usando el decorador @mcp.prompt()

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)