品牌获取MCP服务器
用于Brandfetch API的模型上下文协议（MCP）服务器
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概述
该MCP服务器提供了大型语言模型（LLM）应用程序和Brandfetch API之间的桥梁，允许人工智能助手搜索品牌并检索全面的品牌信息。通过实施模型上下文协议，该服务器能够将Brandfetch的品牌数据功能无缝集成到LLM驱动的应用程序中。
特性
- 品牌搜索：按名称搜索品牌并获取基本信息
- 详细的品牌信息：检索全面的品牌数据，包括徽标、颜色、字体和公司详细信息
- 字段过滤：仅请求特定信息以优化响应大小和处理
- 互动提示：内置提示，指导用户正确使用API
- 类型安全实施：具有现代异步支持的全类型Python代码库
- 稳健的错误处理：全面的错误处理和记录
安装
先决条件
- Python 3.9或更高版本
- Brandfetch API凭据（API密钥和客户端ID）
使用紫外线（推荐）
# Create and navigate to a new project directory
uv init brandfetch-mcp
cd brandfetch-mcp
# Clone this repository
git clone https://github.com/VincentSolconBraze/brandfetch-mcp.git .
# Add dependencies
uv add "mcp[cli]" httpx python-dotenv
# For development
uv add --dev pytest pytest-asyncio pytest-cov ruff pyright pre-commit使用pip
# Clone this repository
git clone https://github.com/VincentSolconBraze/brandfetch-mcp.git
cd brandfetch-mcp
# Install dependencies
pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv
# For development
pip install pytest pytest-asyncio pytest-cov ruff pyright pre-commit配置
- 创建一个
.env基于示例的文件：
cp .env.example .env- 将您的Brandfetch API凭据添加到
.env文件：
BRANDFETCH_API_KEY=your_api_key
BRANDFETCH_CLIENT_ID=your_client_id您可以通过在上创建帐户来获取这些凭据 Brandfetch 以及导航到API部分。
用法
使用Claude Desktop运行
服务器可以直接安装在Claude Desktop中，实现无缝集成：
mcp install brandfetch_server.pyMCP检验员测试
要使用MCP检查器工具在本地调试和测试服务器，请执行以下操作：
mcp dev brandfetch_server.py直接执行
您也可以直接运行服务器：
python brandfetch_server.py可用工具
搜索品牌
使用Brandfetch Search API按名称搜索品牌。
参数：
name：您正在搜索的公司的名称。client_id（可选）：API的客户端ID。如果没有提供，将使用环境中的一个。
例子：
Search for brands related to "Nike"get_brand_info
使用Brandfetch brand API通过标识符获取详细的品牌信息。
参数：
identifier：品牌标识符（域名、品牌ID、ISIN或股票代码）fields（可选）：要包含在响应中的特定字段列表
例子：
Get detailed information about nike.com with only logos and colors例子
这 examples 目录包含演示如何与服务器交互的示例代码：
- basic_usage.py：简单的品牌搜索和信息检索
- advanced_usage.py：高级使用字段过滤和结果处理
要运行示例，请执行以下操作：
python examples/basic_usage.py
python examples/advanced_usage.py测试
运行测试套件以验证服务器功能：
pytest关于覆盖率报告：
pytest --cov=./ --cov-report=term文档
以下文件中提供了更详细的文档：
贡献
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安全
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许可证
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