MCP Server Practice 2

🚀 MCP サーバー実践

このリポジトリは、LinkedIn プロフィールのスクレイピングと天気データの検索を行う Model Context Protocol (MCP) サーバーを実装しています。MCP フレームワークは、AI サービス間のシームレスな統合と通信を促進します。

🚀 クイックスタート

この MCP サーバーは、LinkedIn プロフィールのスクレイピングと天気データの取得を行うことができます。以下の手順に従って、サーバーをセットアップして使用してください。

✨ 主な機能

• LinkedIn プロフィールスクレイピング：Fresh LinkedIn Profile Data API を使用して、LinkedIn のプロフィール情報を取得します。
• 天気データサービス：National Weather Service (NWS) API を通じて、天気警報と予報を取得します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.7+
• httpx：非同期 HTTP リクエストに使用
• python-dotenv：環境変数の管理に使用
• mcp：MCP サーバーの実装に使用

インストール手順

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/mybarefootstory/MCP-Server-Practice-2.git
   cd MCP-Server-Practice-2
   

2. 依存関係をインストールします。

   pip install httpx python-dotenv mcp
   

3. 環境変数を設定します。

   • ルートディレクトリに .env ファイルを作成します。
   • あなたの RapidAPI キーを追加します。

   RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here
   

💻 使用例

LinkedIn プロフィールスクレイピング

基本的な使用法

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
RAPIDAPI_KEY = os.getenv("RAPIDAPI_KEY")

mcp = FastMCP("linkedin_profile_scraper")

async def get_linkedin_data(linkedin_url: str) -> dict:
    # 抓取 LinkedIn 资料数据
    ...

@mcp.tool()
async def get_profile(linkedin_url: str) -> str:
    # 获取 LinkedIn 资料信息
    ...

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

天気データサービス

基本的な使用法

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx

mcp = FastMCP("weather")

async def make_nws_request(url: str) -> dict:
    # 发送请求到 NWS API
    ...

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    # 获取某个美国州的天气预警
    ...

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    # 获取某个位置的天气预报
    ...

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport='stdio')

使用方法

• LinkedIn プロフィールスクレイピング：サーバーを起動した後、get_profile ツールを使用して LinkedIn のプロフィール情報を取得します。
• 天気データサービス：サーバーを起動した後、get_alerts と get_forecast ツールを使用して天気情報を取得します。