Yelp Mcp

AI Python

🚀 Yelp Fusion AI的MCP服务器

Yelp Fusion AI 为你的应用程序带来了对话式智能，使用户能够以自然语言提问，并借助Yelp最新的商业数据和评论获得实时、与上下文相关的答案。

✨ 主要特性

Fusion AI功能

下一代搜索与发现 – 用自然语言进行搜索，发现并与上下文相关的商家建立联系。（例如：“在湾区找到最好吃的墨西哥卷饼”）
多轮对话 – 支持来回交互，并通过后续问题完善查询。（例如：“这些选项中哪些有露天座位？”）
直接商业查询 – 无需事先搜索，直接针对商家提出有针对性的问题。（例如：“Ricky's Taco允许带宠物吗？”）
对话式餐厅预订 – 通过自然语言交互探索餐厅的可用性并预订餐桌。（请注意，此功能仅按需提供。要启用预订功能，请联系我们。）（例如：“明天晚上8点在Ricky's预订一张4人桌”）

工具

此服务器提供了一个主要工具：

yelp_agent：专为代理间通信而设计。该工具处理有关本地商家的自然语言请求，提供自然语言响应和结构化的商业数据。它支持使用 chat_id 进行后续提问。其功能包括商家搜索、详细问题询问、比较、行程规划等，充分利用了Yelp的数据集。 关键参数：
- natural_language_query (str)：你的查询内容（例如：“在湾区找到最好吃的墨西哥卷饼”）。
- search_latitude (float 或 null)：用于特定位置搜索的纬度。
- search_longitude (float 或 null)：用于特定位置搜索的经度。
- chat_id (str 或 null)：用于延续之前对话的ID。

📦 安装指南

前提条件

你需要一个容器管理器（如 Docker 或 Podman），或者在本地安装以下软件：

Python：版本3.10或更高（如 pyproject.toml 中所指定）。
uv：Python包管理器。你可以在 https://docs.astral.sh/uv/ 找到安装说明。

你还需要一个Yelp Fusion AI的API密钥。你可以通过在此创建一个应用来获取密钥，这将开启你的免费试用。如果你需要更多时间进行评估，请发送电子邮件至 fusion@yelp.com 以延长试用期。

更多详细信息和 Yelp Fusion AI的全面文档请点击这里。

安装步骤

克隆仓库：

git clone 
cd yelp-mcp

安装依赖：此命令将创建一个虚拟环境（如果不存在），安装 pyproject.toml 和 uv.lock 中定义的所有必要依赖，并将项目安装到 uv 环境中。

make install

构建Docker镜像（可选）

如果你想在容器中运行服务器，可以构建一个Docker镜像：

docker build -t mcp-yelp-agent .

这将创建一个名为 mcp-yelp-agent:latest 的镜像。

💻 使用示例

运行服务器

此仓库旨在作为 Model Context Protocol服务器运行。你需要一个MCP客户端（如兼容版本的Claude、Cursor或支持MCP的VS Code）来与之交互。

方法一：不使用Docker运行

确保你已完成“安装指南”中的步骤，特别是安装项目，以便 mcp-yelp-agent 脚本可用。

服务器配置

服务器支持多种传输协议，可以通过命令行参数进行配置。虽然 stdio 是大多数MCP客户端的主要传输方式，但其他选项也适用于不同的用例。

--transport：选择通信协议。
- stdio（默认）：标准输入/输出，适用于本地工具。
- streamable-http：可流式传输的HTTP。
- sse：服务器发送事件。
--host：要绑定的主机地址（例如：127.0.0.1 或 0.0.0.0）。默认为 127.0.0.1。
--port：要监听的端口。默认为 8000。

使用以下JSON设置配置你的MCP客户端，以使用默认的 stdio 传输方式运行服务器：

{
"mcpServers": {
"yelp_agent": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"",
"run",
"mcp-yelp-agent"
],
"env": {
"YELP_API_KEY": ""
}
}
}
}

注意事项：

将替换为你克隆此项目的绝对路径。
将替换为你实际的Yelp Fusion API密钥。
如果你的MCP客户端在直接调用 uv 时遇到问题，可能需要提供 uv 二进制文件的完整路径。你可以在终端中运行 which uv 来找到它。

方法二：使用Docker运行

确保你已按照“构建Docker镜像”中的说明构建了Docker镜像。

使用以下JSON设置配置你的MCP客户端：

{
"mcpServers": {
"yelp_agent": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",          // 交互模式
"--rm",        // 容器退出时自动移除
"--init",      // 在容器中以PID 1运行一个初始化进程
"-e", "YELP_API_KEY=",
"mcp-yelp-agent:latest" // 之前构建的镜像名称
]
}
}
}