MCP 템플릿 서버
OpenAI, Anthropic, EnrichB2B와 통합하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하는 템플릿 서버입니다.
설정
가상 환경 만들기:
지엑스피1
종속성 설치:
pip install -r requirements.txt환경 변수 설정:
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys and configurationRelated MCP server: LinkedIn MCP Server
서버 실행
개발 모드:
python server.py또는 MCP CLI를 사용합니다.
mcp dev server.py특징
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 implementation용법
서버를 시작합니다
모든 MCP 클라이언트를 사용하여 연결
제공된 도구와 리소스를 활용하세요.
config://app- 서버 구성 가져오기get_profile_details- LinkedIn 프로필 정보 가져오기get_contact_activities- LinkedIn 사용자의 최근 활동 및 게시물 가져오기gpt4_completion- GPT-4를 사용하여 텍스트 생성claude_completion- Claude를 사용하여 텍스트 생성analysis_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:
@mcp.tool()데코레이터를 사용하여 새 도구 추가@mcp.resource()데코레이터를 사용하여 새로운 리소스를 추가합니다.@mcp.prompt()데코레이터를 사용하여 새로운 프롬프트를 추가합니다.
특허
MIT
This server cannot be installed
Resources
Looking for Admin?
Admins can modify the Dockerfile, update the server description, and track usage metrics. If you are the server author, to access the admin panel.