Enrichb2b

🚀 MCP 模板服務器

MCP 模板服務器實現了 Model Context Protocol (MCP)，集成了 OpenAI、Anthropic 和 EnrichB2B，為開發者提供了便捷的模型調用和數據集成方案。

🚀 快速開始

配置

1. 創建虛擬環境：

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

2. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

3. 設置環境變量：

cp .env.example .env
# 使用你的 API 密鑰和配置編輯 .env 文件

運行服務器

開發模式：

python server.py

或使用 MCP CLI：

mcp dev server.py

✨ 主要特性

• 集成 OpenAI GPT - 4，可使用其強大的文本生成能力。
• 集成 Anthropic Claude，提供多樣化的模型選擇。
• 集成 EnrichB2B LinkedIn 數據，方便獲取 LinkedIn 相關信息。
• 使用 FastAPI 和 Uvicorn 服務器，保障服務的高效運行。
• 支持環境配置，方便開發者根據需求定製。
• 提供示例資源和工具，降低開發門檻。
• 採用結構化項目佈局，便於代碼的維護和擴展。

📦 安裝指南

配置步驟

1. 創建虛擬環境：

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

2. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

3. 設置環境變量：

cp .env.example .env
# 使用你的 API 密鑰和配置編輯 .env 文件

運行服務器

開發模式：

python server.py

或使用 MCP CLI：

mcp dev server.py

💻 使用示例

基礎用法

啟動服務器並連接客戶端

1. 啟動服務器（參考安裝指南中的運行服務器部分）。
2. 使用任何 MCP 客戶端連接。

使用提供的工具和資源

• config://app - 獲取服務器配置
• get_profile_details - 獲取 LinkedIn 個人資料信息
• get_contact_activities - 獲取 LinkedIn 用戶的最近活動和帖子
• 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

高級用法

EnrichB2B 工具

get_profile_details

獲取 LinkedIn 個人資料的詳細信息：

result = await get_profile_details(
    linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username",
    include_company_details=True,  # 是否包含公司詳情
    include_followers_count=True   # 是否包含關注者數量
)

get_contact_activities

獲取 LinkedIn 用戶的最近活動和帖子：

result = await get_contact_activities(
    linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username",
    pages=1,  # 頁面數（1-50）
    comments_per_post=1,  # 每個帖子的評論數（0-50）
    likes_per_post=None   # 每個帖子的點贊數（0-50）
)

📚 詳細文檔

項目結構

.
├── .env.example          # 環境變量模板文件
├── .gitignore           # Git 忽略規則
├── README.md            # 本文件
├── requirements.txt     # Python 依賴項
├── enrichb2b.py        # EnrichB2B API 客戶端
└── server.py           # MCP 服務器實現

開發

添加新功能：

1. 使用 @mcp.tool() 裝飾器添加新的工具。
2. 使用 @mcp.resource() 裝飾器添加新的資源。
3. 使用 @mcp.prompt() 裝飾器添加新的提示。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。