EnrichB2B MCP Server

MCP模板服务器

一个模板服务器，实现了具有OpenAI、Anthropic和EnrichB2B集成的模型上下文协议（MCP）。

设置

1. 创建虚拟环境：

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

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 设置环境变量：

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

运行服务器

开发模式：

python server.py

或使用MCP CLI：

mcp dev server.py

特性

• OpenAI GPT-4集成
• 人与克劳德的融合
• 丰富B2B领英数据集成
• 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

1. 启动服务器
2. 使用任何MCP客户端连接
3. 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

丰富B2B工具

get_file_details

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
)

get_contact_activities

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)
)

发展

要添加新功能，请执行以下操作：

1. 使用添加新工具 @mcp.tool() 装饰器
2. 使用添加新资源 @mcp.resource() 装饰器
3. 使用添加新提示 @mcp.prompt() 装饰器

许可证

麻省理工学院