Brandfetch MCP

🚀 ブランド取得 MCP サーバー

このモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーは、Brandfetch API を活用し、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションとの連携を可能にします。AI アシスタントがブランドを検索し、包括的なブランド情報を取得できるようになります。

🚀 クイックスタート

この MCP サーバーは、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションと Brandfetch API の間の橋渡しを行い、AI アシスタントがブランドを検索し、包括的なブランド情報を取得できるようにします。モデルコンテキストプロトコルを実装することで、このサーバーは Brandfetch のブランドデータ機能を LLM 駆動のアプリケーションにシームレスに統合します。

✨ 主な機能

• ブランド検索：名前でブランドを検索し、基本情報を取得します。
• 詳細なブランド情報：ロゴ、色、フォント、会社詳細を含む包括的なブランドデータを取得します。
• フィールドフィルタリング：特定の情報を要求して、レスポンスサイズと処理を最適化します。
• インタラクティブなプロンプト：API の正しい使用方法をユーザーに誘導する組み込みプロンプトがあります。
• 型安全な実装：完全に型ベースの Python コードベースで、最新の非同期処理をサポートします。
• 堅牢なエラーハンドリング：包括的なエラーハンドリングとロギングが備わっています。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.9 以上
• Brandfetch API の認証情報（API キーとクライアント ID）

uv を使用する（推奨）

# 新しいプロジェクトディレクトリを作成して移動する
uv init brandfetch-mcp
cd brandfetch-mcp

# このリポジトリをクローンする
git clone https://github.com/VincentSolconBraze/brandfetch-mcp.git .

# 依存関係を追加する
uv add "mcp[cli]" httpx python-dotenv

# 開発用途
uv add --dev pytest pytest-asyncio pytest-cov ruff pyright pre-commit

pip を使用する

# このリポジトリをクローンする
git clone https://github.com/VincentSolconBraze/brandfetch-mcp.git
cd brandfetch-mcp

# 依存関係をインストールする
pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv

# 開発用途
pip install pytest pytest-asyncio pytest-cov ruff pyright pre-commit

📚 ドキュメント

設定

1. サンプルに基づいて .env ファイルを作成します。

cp .env.example .env

2. .env ファイルに Brandfetch API の認証情報を追加します。

BRANDFETCH_API_KEY=your_api_key
BRANDFETCH_CLIENT_ID=your_client_id

あなたは Brandfetch でアカウントを作成し、認証情報を取得できます。

使用方法

Claude Desktop で実行する

# Claude Desktop で実行する
claudius run

MCP Inspector で実行する

# MCP Inspector で実行する
inspect

直接実行する

# ターミナルで直接実行する
python3 main.py

利用可能なツール

• search_brands：ブランド名でブランドを検索し、基本情報を取得します。
• get_brand_info：指定されたブランドの詳細情報を取得します。

パラメータの説明

• search_brands：
  • query：検索するブランドのキーワード
  • limit：返される結果の数の制限
• get_brand_info：
  • brand_id：ブランドの一意の識別子
  • fields：取得する特定のフィールド（オプション）

💻 使用例

基本的な使用法

# ブランドを検索する
search_brands(query="apple", limit=5)

# 特定のブランド情報を取得する
get_brand_info(brand_id="12345")

高度な使用法

# フィールドフィルタリングを組み合わせる
get_brand_info(brand_id="67890", fields=["name", "logo"])

テスト

テストスイートを実行する

# すべてのテストを実行する
pytest tests/

カバレッジレポートを生成する

# カバレッジレポートを生成する
coverage run -m pytest tests/ && coverage html

関連ドキュメント

• ドキュメント：プロジェクトドキュメント
• API リファレンス：API ドキュメント

貢献に関する情報

• 貢献ガイド：貢献の仕方
• コードスタイル：コード規約

セキュリティ

• セキュリティ報告：セキュリティ問題を発見した場合は、[security@brandfetch.com] に連絡してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。
MIT ライセンスの内容