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Pearch

Pearch

ローカル
github.com/Pearch-aiビジネス・マーケティング91 週間前に更新

Pearch について

Pearchは、採用や営業のワークフロー向けに、人材とB2B企業のリードを自然言語で検索するMCPサーバーです。条件指定、プロフィール補完、連絡先の表示、スレッド形式の検索継続にも対応します。

主な機能

  1. 01自然言語による人材検索
  2. 02構造化された検索条件
  3. 03企業とリードの発見
  4. 04プロフィールの照会と補完
  5. 05連絡先の表示とフィルター
  6. 06スレッド形式のページネーション

活用シーン

  1. 01職務条件に合う候補者の検索
  2. 02対象企業の営業リードの特定
  3. 03人物プロフィールの補完
  4. 04検索の継続やページ送り

MCP 対応

MCPクライアントに人材検索、企業リード検索、プロフィール照会、アカウント情報のツールを提供します。OAuthまたはAPIキーでホスト型リモートサーバーを利用する方法と、stdioでローカル実行する方法があります。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Pearch.ai MCP

Trust Score

Pearch.AI の MCP サーバーです。自然言語で 人物 や 企業/リード(B2B)を検索できます。Claude、Cursor、VS Code、その他の MCP 対応クライアントから利用できます。

人間の選好に基づく AI 採用ソーシングツールの評価

ツール

ツール説明
search_people自然言語の query または構造化された search_requirements を使った人物検索です。高速/pro/超高速の検索タイプ、連絡先の表示と連絡先フィルター、リアルタイムのプロフィール更新、インサイト、スレッドベースのページネーション/フォローアップに対応しています。
search_company_leads企業と、その企業内のリード/連絡先を検索します(B2B)。例:企業 「SFのAIスタートアップ、従業員50~200人」 +リード 「CTOとエンジニアリングマネージャー」。任意でパーソナライズされたアプローチメッセージを設定できます。
get_profileLinkedIn のスラッグまたはメールアドレスから個人を検索し、情報を拡充します(連絡先の表示、リアルタイム更新、GitHub 情報の拡充)。
get_user_info認証済みユーザー情報:メールアドレス、残りクレジット、料金プラン。無料です。
構造化された人物検索

条件のリストがすでにある場合は、search_people に search_requirements を渡します。

{
  "search_requirements": [
    {
      "search_requirement": "Software engineer with 5+ years of Python experience",
      "must_have": true
    },
    {
      "search_requirement": "Experience at a fintech company",
      "must_have": false
    }
  ],
  "search_type": "fast",
  "limit": 10,
  "insights": true,
  "reveal_emails": true
}
  • search_requirement:必須の空でないテキストです。各条件は短く、単独で意味が通るようにしてください。
  • must_have:必須条件には true、あると望ましい条件には false を指定します(デフォルト)。

リストには少なくとも1つの要件を含める必要があります。search_requirements を使う場合、query は省略できます。両方を指定した場合、API は search_requirements を優先します。Pearch 検索 API の仕様を参照してください。

どちらの入力でも、同じ検索オプションを利用できます。検索タイプ、インサイトとスコアリング、プロフィールの更新、連絡先の表示とフィルター、厳密なフィルタリング、信頼度の低い結果、時間予算、ページネーション、レスポンスフィールド、プロフィールの除外、無料のマスキング済み結果に対応しています。検索タイプの制約も両方の入力で同じです。たとえば、superfast はインサイト、プロフィールのスコアリング、高い鮮度には対応していません。

ページネーションを行うには、返された thread_id を limit と、必要に応じて offset とともに送信し、query と search_requirements は省略します。条件を変更するには、thread_id を指定せずに新しい検索を開始してください。既存の query 呼び出しとスレッドのフォローアップは引き続き従来どおり転送されます。フォローアップで受け付けるパラメーターは API が決定します。

この MCP サーバーでは custom_filters は公開されていません。代わりに、条件を query または search_requirements で指定してください。

リモートサーバー(推奨)

ホスト型サーバーは https://mcp.pearch.ai/mcp で、2つの認証方式を同時にサポートしています。

OAuth(キーの取り扱い不要)

ヘッダーを指定せずにサーバーを追加してください。OAuth 対応クライアント(Claude、Cursor、VS Code)が自動的に認証フローを検出し、Google サインインを開きます。Pearch アカウントのメールアドレスと一致する Google アカウントでサインインしてください。

claude mcp add --transport http pearch https://mcp.pearch.ai/mcp

検索のクレジットは、ご自身の Pearch アカウントから差し引かれます。Pearch アカウントに API キーがまだない場合は、まずPearch.ai ダッシュボードで作成してください。

API キー

api.pearch.ai と同じ Pearch API キーを渡します。

{
  "mcpServers": {
    "Pearch.ai": {
      "url": "https://mcp.pearch.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:PEARCH_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

test_mcp_key を使用すると、マスキング済み(サンプル)結果を取得できます。サインアップは不要です。

ローカル(stdio)インストール

Python 3.10+ と pip install -r requirements.txt(または pip install fastmcp)が必要です。

Claude Desktop / Claude Code
fastmcp install claude-desktop pearch_mcp.py --env PEARCH_API_KEY=test_mcp_key

または、mcpServers の下に手動で追加します。

"Pearch.ai": {
  "command": "python",
  "args": ["/path/to/mcp_pearch/pearch_mcp.py"],
  "env": { "PEARCH_API_KEY": "test_mcp_key" }
}
Cursor
fastmcp install cursor pearch_mcp.py --env PEARCH_API_KEY=test_mcp_key

すべての結果を取得するには、test_mcp_key をダッシュボードのキーに置き換えてください。

独自の HTTP サーバーの実行

uvicorn pearch_mcp:app --host 0.0.0.0 --port 8000

ヘルスチェック:GET /health または /healthcheck(認証モードを報告します)。

環境変数
変数デフォルト用途
PEARCH_MCP_AUTHapi_keyoauth | api_key | none。oauth モードでも、API キーのベアラーをそのまま使用した認証が引き続き受け入れられます(二重認証)。
PEARCH_MCP_BASE_URLhttp://localhost:8000このサーバーの公開 URL です。OAuth メタデータ、トークンのオーディエンス、/auth/callback のリダイレクト URI はすべてこの値から決まります。
PEARCH_MCP_GOOGLE_CLIENT_ID / PEARCH_MCP_GOOGLE_CLIENT_SECRET—Google OAuth 2.0 Web アプリケーションのクライアントです。リダイレクト URI として <base_url>/auth/callback を登録してください。oauth モードでは必須です。
PEARCH_MCP_INTERNAL_TOKEN—内部でのメールアドレス→API キーのマッピングとリクエスト元の署名に使う共有シークレットです。oauth モードおよび API キーを使った検証済み MCP アトリビューションに必須です。バックエンドの MCP_INTERNAL_TOKEN と一致させてください。エンドユーザーには決して配布しないでください。
PEARCH_MCP_OAUTH_STOREdiskredis にすると、OAuth の状態(クライアント登録、トークン — 暗号化済み)が Redis に保存され、再起動後も保持され、複数のレプリカを使用できます。
PEARCH_MCP_OAUTH_REDIS_HOST / REDIS_ENDPOINT、REDIS_PORT、PEARCH_MCP_OAUTH_REDIS_DB、REDIS_PASSWORD—、6379、4、—OAuth ストア用の Redis 接続設定です。
PEARCH_MCP_ALLOWED_CLIENT_REDIRECT_URIS組み込みリストMCP クライアントのリダイレクト URI に対する、カンマ区切りの fnmatch パターンです(* = 任意)。
PEARCH_MCP_TOKEN_CACHE_TTL_S300検証済み ID のキャッシュ TTL です。失効反映までの遅延時間も表します。
PEARCH_API_URLhttps://api.pearch.aiPearch API のベース URL です(呼び出しごとの base_url で上書きできます)。
PEARCH_API_KEYtest_mcp_keystdio/ローカル利用時のフォールバックキーです。
MCP_DISABLE_AUTH—1 は PEARCH_MCP_AUTH=none と同等です(ローカル開発専用)。

Pearch API へのツールリクエストでは、人物検索、企業リード検索、ページネーション、プロフィール情報の拡充を含め、POST と GET の両方の呼び出しに X-Pearch-Source: mcp が含まれます。内部シークレットが設定され、宛先のオリジンが PEARCH_API_URL と一致する場合、ホスト型サーバーは X-Pearch-Source-Signature も送信します。HMAC はベアラー認証情報、メソッド、デコード済みパスと未加工のクエリ、本文、タイムスタンプを結び付けます。バックエンドが受け入れる署名の有効期間は 300 秒のため、サーバーの時計を同期させる必要があります。他のオリジンを指定した呼び出し元の base_url 値には署名が付きません。

バックエンドは、検証済みの MCP トラフィックを分析および DevAdmin の履歴用に api_calls.request_source として記録します。ソースヘッダーだけでは不十分です。API キーを使った署名なしのセルフホスト MCP トラフィックは引き続き api として扱われ、認証済みの許可リスト登録済み OAuth クライアントはヘッダーなしで識別されます。バックエンドのソース記録を有効にする前に、データベースのマイグレーションを適用し、署名を導入してください。古いバックエンドはヘッダーを無視します。認証、アカウントへのアトリビューション、課金に変更はありません。

oauth モードでは、フローで /.well-known/oauth-*、/authorize、/token、/register、/revoke、/consent、/auth/callback が追加されるため、イングレス/リバースプロキシは /mcp だけでなく、ホスト全体をサーバーにルーティングする必要があります。

開発

export PEARCH_API_KEY='test_mcp_key'   # or your key for full results
fastmcp dev inspector pearch_mcp.py

プライバシーポリシー

Pearch.AI のプライバシーポリシー:https://pearch.ai/privacy-policy — データの収集、使用、保存、第三者との共有、保持、連絡先情報について説明しています。データの削除/オプトアウト:https://pearch.ai/opt-out。利用規約:https://pearch.ai/tos。

サポート

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。