Ticket Tailor MCP Server

🚀 チケット裁剪器API統合

このプロジェクトはPythonベースのMCPラッパーで、Ticket Tailor APIとのやり取りを可能にし、大規模言語モデル（LLM）がTicket Tailor APIを簡単に操作できるようにします。現在はまだ初期段階ですが、基礎的な部分は完成しています。現在の主な作業は、様々なエンドポイントに対応する機能を構築することで、単にデータを取得または送信するだけでなく、データ処理を行う特定のツールを構築することも可能です。イベント作成のコードは別途記述し、後で取り込む予定です。

✨ 主な機能

• 柔軟なフィルタオプションを使用してイベントを検索できます。
• 包括的な検索パラメータを使用して注文を取得できます。
• FastMCPをベースに構築されており、アプリケーションへの統合が容易です。

📦 インストール

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/shakermakerk/ticket_tailor_mcp_server.git
cd ticket_tailor_mcp_server

# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

🚀 クイックスタート

設定

1. .env_exampleファイルを参考に、ルートディレクトリに.envファイルを作成し、Ticket Tailor APIキーを追加します。

使用方法

基本的な使用法

Cursorと一緒に使用する場合（通常は推奨しません）： mcp.jsonファイルを編集し、以下の内容を追加します。

    "tt-events": {
      "type": "command",
      "command": "mcp 运行 /src/ticket_tailor/ticket_tailor_funcs.py" # このパスは必要に応じて修正する必要があるかもしれません
    }

高度な使用法

独自のプロキシを使用します。使用するプロキシフレームワークによって異なりますが、通常はMCPサーバーをツールとして渡します。一部のフレームワーク（例：Openai-Agents SDK）は非同期であり、いくつかの補助関数が必要になる場合があります。リクエストの例が必要な場合は、ticket_tailor_mcp_server/src/ticket_tailor/example_langgraph_agent.pyファイルにあるlangchain react agents（langgraphではない）を使用した簡単な例を参照してください。

📚 ドキュメント

APIリファレンス

実装の詳細については、src/ticket_tailorディレクトリを参照してください。

開発ロードマップ

我々は、より多くのTicket Tailor APIエンドポイントの実装に取り組んでいます。優先度リスト、現在の実装状況、および新しいエンドポイントを追加するためのガイドについては、ロードマップを参照してください。

貢献したい場合は、ロードマップに記載されている未実装のエンドポイントを確認し、以下の手順に従ってください。

1. ロードマップを確認して、未実装のエンドポイントを特定します。
2. 貢献ガイドを参照して、規約を確認します。
3. 作業を追跡するためのイシューを作成します。
4. 実装を含むプルリクエストを提出します。

特に、既存のコードで確立されたパターンに従って新しいAPIエンドポイントを実装する貢献を歓迎します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。