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🚀 羽山数据API服务项目

羽山数据API服务现已全面兼容MCP协议，成功打造数据服务MCP Server。usensedata-mcp-server-query-china-company项目是专为企业类数据查询打造的服务端，用户仅需简单配置，就能借助大语言模型（LLM）迅速使用羽山数据的企业类数据服务。该项目依赖MCP Typescript SDK，可在支持MCP协议的智能体助手中实现快速接入。

✨ 主要特性

• 全面兼容MCP协议，构建数据服务MCP Server。
• 为企业类数据查询提供便捷服务，用户简单配置即可使用。
• 依赖MCP Typescript SDK，可在支持MCP协议的智能体助手中快速接入。

📦 安装指南

环境准备

获取Usense UserID和Key

请联系羽山数据获取用户账号与密钥。

安装node.js

当在终端中能成功获取版本号即安装成功，mac须用brew安装。

node -v
npm -v

安装依赖

npm install

typescript打包

npm run build

更新版本

先登录npm账号，须在package.json中修改版本号。

npm version <新版本号>

环境配置

Windows用户

将以下代码添加到cmd中：

set ANDROID_HOME=C:\Program Files (x86)\Android\android-sdk
set PATH=%PATH%;C:\Program Files (x86)\Android\android-sdk\platform-tools;C:\Program Files (x86)\Android\android-sdk\tools

macOS用户

将以下代码添加到bash_profile中：

export ANDROID_HOME=/usr/local/share/android-sdk
export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/platform-tools:$ANDROID_HOME/tools
source ~/.bash_profile

💻 使用示例

工具列表

1. verify_company_name_and_president

• 简介：验证法人姓名与企业名称是否一致。返回 0 表示一致，返回 1 表示不一致。
• 入参：
  • operName：代表人姓名
  • entName：公司全名

2. fuzzy_query_company

• 简介：通过企业名称关键词模糊查询公司信息。
• 入参：
  • keyWord：公司名称关键词

3. query_company_basic_info

• 简介：根据公司全名查询企业基本信息（如法人、注册资本、统一社会信用代码等）。
• 入参：
  • entname：公司全名

4. query_company_overseas_investments

• 简介：查询企业的对外投资信息，如投资金额、持股比例、股东类型等。
• 入参：
  • entName：公司全名

5. query_company_change_records

• 简介：根据公司全名查询企业变更记录内容。
• 入参：
  • entName：公司全名

6. query_company_software_copyright_info

• 简介：根据公司全名查询其软件著作权登记信息。
• 入参：
  • entName：公司全名

7. query_company_trademark_list

• 简介：查询企业商标列表信息，包括商标名称、企业名称和状态。
• 入参：
  • entName：公司全名

8. query_company_court_litigation_related_info

• 简介：查询公司法院相关的诉讼信息。
• 入参：
  • name：公司全名

9. query_company_abnormal_business_operation

• 简介：根据公司全名查询企业的经营异常信息。
• 入参：
  • keyWord：公司全名

智能体功能说明

• 支持通过messageHandler处理消息。
• 支持通过file读取本地文件内容。
• 支持通过internet调用网络接口。

代码示例

const { Configuration, OpenAIAPI } = require("openai");
require('dotenv').config();

const configuration = new Configuration({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

const openai = new OpenAIAPI(configuration);

async function chatCompletion() {
const response = await openai.createChatCompletion({
model: "gpt-3.5-turbo",
messages: [{ role: "user", content: "告诉我，今天天气如何？" }],
temperature: 0.7,
});
console.log(response.data.choices[0].message.content);
}

chatCompletion();

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