Apollo.io MCP Server Ndg

🚀 Apollo.io MCPサーバー

このプロジェクトでは、Apollo.io APIの機能をツールとして公開するMCPサーバーを提供しています。モデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用してApollo.io APIとやり取りすることができます。

🚀 クイックスタート

このMCPサーバーを使用するには、以下の手順が必要です。

1. APOLLO_IO_API_KEY環境変数をあなたのApollo.io APIキーに設定します。または、プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、APOLLO_IO_API_KEYを追加します。
2. 依存関係を取得します：uv sync
3. 以下のコマンドを実行します：uv run mcp run server.py

✨ 主な機能

以下の機能がMCPツールとして公開されています。

• people_enrichment：人物の詳細情報エンドポイントを使用して、1人の人物のデータを充実させます。
• organization_enrichment：組織の詳細情報エンドポイントを使用して、1社の会社のデータを充実させます。
• people_search：人物検索エンドポイントを使用して、人物を検索します。
• organization_search：組織検索エンドポイントを使用して、組織を検索します。
• organization_job_postings：組織の求人情報エンドポイントを使用して、特定の組織の求人情報を検索します。

📚 ドキュメント

概要

このプロジェクトは主に以下の主要コンポーネントで構成されています。

• apollo_client.py：Apollo.io APIとやり取りするためのApolloClientクラスを定義しています。人物の詳細情報、組織の詳細情報、人物検索、組織検索、組織の求人情報などのメソッドが含まれています。
• server.py：FastMCPサーバーを定義しており、このサーバーはApollo.io APIの機能をツールとして公開します。apollo_client.pyで定義されたApolloClientクラスを使用してAPIとやり取りします。
• apollo/：Apollo.io APIのデータモデルを含んでいます。例えば、PeopleEnrichmentQuery、OrganizationEnrichmentQuery、PeopleSearchQuery、OrganizationSearchQuery、OrganizationJobPostingsQueryなどです。

データモデル

apollo/ディレクトリには、Apollo.io APIのデータモデルが含まれています。これらのモデルは、MCPツールの入力と出力を定義するために使用されます。

• apollo/people.py：人物の詳細情報エンドポイントのデータモデルを定義しています。
• apollo/organization.py：組織の詳細情報エンドポイントのデータモデルを定義しています。
• apollo/people_search.py：人物検索エンドポイントのデータモデルを定義しています。
• apollo/organization_search.py：組織検索エンドポイントのデータモデルを定義しています。
• apollo/organization_job_postings.py：組織の求人情報エンドポイントのデータモデルを定義しています。

テスト

テストを行うには、APOLLO_IO_API_KEY環境変数を設定し、uv run apollo_client.pyを実行します。

Claude for Desktopとの連携

1. Claude for Desktopを設定して、これらのMCPサーバーを使用するには、claude_desktop_config.jsonファイルに以下の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "apollo-io-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "path/to/apollo-io-mcp-server/server.py"
      ]
    }
  }
}

リソース

• Apollo.io API ドキュメント
• MCP プロトコルドキュメント
• Claude for Desktop ドキュメント