Ticket Tailor MCP Server

🚀 票務裁剪器API集成

這是一個基於Python的MCP包裝器，用於與Ticket Tailor API進行交互。藉助它，大型語言模型（LLM）能夠輕鬆操作Ticket Tailor API。目前項目仍處於早期階段，但基礎工作已經完成。當下的工作重點是為各個端點構建功能，同時還能構建可執行數據處理工作的特定工具，而非僅僅進行數據的獲取或提交。創建活動的代碼將在其他地方編寫，後續會引入到項目中。

🚀 快速開始

安裝

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/shakermakerk/ticket_tailor_mcp_server.git
cd ticket_tailor_mcp_server

# 安裝依賴項
pip install -r requirements.txt

設置

1. 根據.env_example文件創建根目錄中的.env文件，以添加Ticket Tailor API密鑰

✨ 主要特性

• 使用靈活的過濾選項檢索事件
• 使用全面的搜索參數獲取訂單
• 基於FastMCP構建，便於集成到應用程序中

💻 使用示例

基礎用法

與Cursor一起使用（通常我們不希望這樣做）： 編輯mcp.json文件，添加以下內容：

    "tt-events": {
      "type": "command",
      "command": "mcp 運行 /src/ticket_tailor/ticket_tailor_funcs.py" # 可能需要修改此路徑
    }

高級用法

使用我們自己的代理。這取決於您使用的代理框架，通常會將MCP服務器作為工具傳遞。某些框架（例如Openai - Agents SDK）是異步的，可能需要一些輔助函數。如果需要請求示例，請查看ticket_tailor_mcp_server/src/ticket_tailor/example_langgraph_agent.py文件中使用langchain react agents（而不是langgraph）的簡單示例。

📚 詳細文檔

API參考

請查看src/ticket_tailor目錄以獲取實現詳細信息。

開發路線圖

我們正在努力實現更多的Ticket Tailor API端點。有關優先級列表、當前實施狀態和添加新端點的指南，請參閱路線圖。

如果需要貢獻，可以查看路線圖中未實現的端點，並遵循以下步驟：

1. 檢查路線圖以獲取待實現的端點
2. 查看貢獻指南以獲取規範
3. 創建一個問題來跟蹤您的工作
4. 提交一個拉取請求，附帶您的實現

我們特別歡迎遵循現有代碼中建立的模式實現新API端點的貢獻。

貢獻

歡迎貢獻！以下是您可以幫助的方式：

1. 檢查路線圖以獲取待實現的端點
2. 查看貢獻指南以獲取規範
3. 創建一個問題來跟蹤您的工作
4. 提交一個拉取請求，附帶您的實現

我們特別歡迎遵循現有代碼中建立的模式實現新API端點的貢獻。

📄 許可證

本項目使用MIT許可證 - 請查看LICENSE文件以獲取詳細信息。