🚀 探索者 MCP 服务器
探索者 MCP 服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，可与 Explorium API 进行交互。它为 AI 助手提供了访问 Explorium 企业数据和潜在客户查找功能的途径，极大地拓展了 AI 助手在企业场景中的应用能力。
🚀 快速开始
安装
要安装探索者 MCP 服务器，只需运行以下命令：
pip install explorium-mcp-server
本地运行
在项目根目录下运行以下命令启动服务器：
python src/explorium_mcp_server/__main__.py
✨ 主要特性
- 作为模型上下文协议（MCP）服务器，与 Explorium API 无缝交互。
- 使 AI 助手能够访问 Explorium 的企业数据和潜在客户查找功能。
- 提供
MCPTool和DataParser等实用工具，方便与 API 交互和数据处理。
📦 安装指南
开发环境搭建
- 克隆项目仓库：
git clone https://github.com/explorium-ai/mcp-server.git cd mcp-server - 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt - 配置环境变量，编辑
.env文件：APP_ENV=development APP_SECRET=your-secret-key
💻 使用示例
与 AI 助手的使用 - Claude Desktop
基础用法
要将探索者 MCP 服务器集成到 Claude Desktop 中，请按照以下步骤操作：
- 安装必要的依赖项：
pip install python-dotenv requests - 创建一个新脚本并添加以下代码：
from explorium_mcp_server import tools def main(): # 初始化 MCP 工具 mcp_tool = tools.MCPTool() # 获取数据 data = mcp_tool.fetch_data() print(data) if __name__ == "__main__": main() - 在终端中运行脚本：
python your_script.py
工具介绍
探索者 MCP 服务器提供以下工具：
MCPTool: 用于与 Explorium API 进行交互。DataParser: 用于解析和处理数据。
📚 详细文档
项目结构
explorer-mcp-server/
├── .env # 本地环境变量文件
├── src/ # 源代码目录
│ └── explorium_mcp_server/
│ ├── __init__.py # 包初始化文件
│ ├── __main__.py # 程序入口点
│ ├── models/ # 数据模型和架构
│ └── tools/ # MCP 工具实现
├── tests/ # 测试套件
├── Makefile # 开发快捷方式文件
└── README.md # 项目文档
开发工作流
- 设置环境如上所述。
- 修改代码并保存更改。
- 格式化代码：
make format - 运行检查：
make lint - 执行测试：
make test
持续集成
项目使用 GitHub Actions 进行持续集成和交付。主工作流位于 .github/workflows/ci.yml，执行以下操作：
- 版本检查：确保
pyproject.toml中的版本号在合并到主分支之前更新。 - 代码风格检查：使用
ruff进行代码样式和格式验证。 - 测试：执行测试套件并生成覆盖率报告。
- 部署：将提交标签推送到 GitHub。
构建和发布
构建包
- 更新
pyproject.toml中的版本号（每个新版本都需要更新）。 - 运行构建命令：
uv build
此命令会在项目根目录下创建一个 dist/ 文件夹，包含生成的安装包。
发布到 PyPI
- 确保已安装
twine：pip install twine - 上传构建好的包到 PyPI：
twine upload dist/*
您需要提供 PyPI 凭据或配置 .pypirc 文件。
自动版本控制和标记
当代码合并到主分支时，CI 工作流会自动：
- 使用
pyproject.toml中的版本号为仓库创建标签。 - 将标签推送到 GitHub。