Paychex MCP Server

Paychex MCP サーバー

このプロジェクトは、Paychex Developer API のドキュメントと連携する、MCP（Machine Context Protocol）サーバーのデモです。さまざまな LLM（Language Learning Models）と連携して、Paychex のドキュメントに対するクエリを処理できます。

機能

• Paychex Developer API のドキュメントに接続します
• 複数の LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic など）をサポートします
• 安全なキー管理のための環境変数ベースの設定
• LLM を使用して Paychex データをクエリする RESTful API エンドポイント

セットアップ

1. このリポジトリをクローンします
2. 依存関係をインストールします

   npm install
   

3. .env.example をもとに .env ファイルを作成します

   cp .env.example .env
   

4. .env ファイルに API キーを入力します

環境変数

このプロジェクトでは、設定に環境変数を使用します。ルートディレクトリに次の変数を含む .env ファイルを作成します。

# Server configuration
PORT=3000

# Paychex API keys
PAYCHEX_API_KEY=your_api_key_here
PAYCHEX_CLIENT_ID=your_client_id_here
PAYCHEX_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here

# LLM configuration
LLM_TYPE=openai  # Options: openai, anthropic, azure, etc.
LLM_API_KEY=your_llm_api_key_here
OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key_here

使用方法

開発

npm run dev

本番環境

npm start

API エンドポイント

Paychex データの取得

GET /api/paychex/data?endpoint=optional_endpoint_path

Paychex API ドキュメントから生データを返します。

LLM を使用したクエリ

POST /api/paychex/query

本文：

{
  "query": "What are the available Paychex APIs?",
  "endpoint": "optional_endpoint_path"
}

設定済みの LLM を使用して、Paychex のドキュメントに対するクエリを処理します。

拡張

新しい LLM プロバイダーの追加

新しい LLM プロバイダーのサポートを追加するには：

1. services/llm.js に新しいサービスクラスを追加します
2. 新しいプロバイダーを処理するように getLLMService() 関数を更新します
3. 必要な環境変数を .env.example に追加します

免責事項

これはデモプロジェクトのみを目的としています。Paychex との公式な提携や、Paychex による推奨を受けたものではありません。