MCP Server Practice

MCP 服务实践

此仓库包含用于 LinkedIn 个人资料抓取和天气数据检索的 Model Context Protocol（MCP）服务实现。MCP 框架有助于 AI 服务之间无缝集成和通信。

概述

• LinkedIn 个人资料抓取工具：使用 Fresh LinkedIn Profile Data API 获取 LinkedIn 个人资料数据。
• 天气数据服务：使用 National Weather Service（NWS）API 获取天气预警和预报。

前置条件

• Python 3.7+
• 用于异步 HTTP 请求的 httpx
• 用于环境变量管理的 python-dotenv
• 用于 MCP 服务实现的 mcp

安装

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/mybarefootstory/MCP-Server-Practice-2.git
   cd MCP-Server-Practice-2
   

2. 安装依赖项：

   pip install httpx python-dotenv mcp
   

3. 设置环境变量：

   • 在根目录中创建一个 .env 文件。
   • 添加你的 RapidAPI 密钥：

     RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here
     

LinkedIn 个人资料抓取工具

描述

使用 Fresh LinkedIn Profile Data API 获取 LinkedIn 个人资料数据。该服务使用 FastMCP 初始化，并监听获取个人资料信息的请求。

代码片段

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
RAPIDAPI_KEY = os.getenv("RAPIDAPI_KEY")

mcp = FastMCP("linkedin_profile_scraper")

async def get_linkedin_data(linkedin_url: str) -> dict:
    # Fetch LinkedIn profile data
    ...

@mcp.tool()
async def get_profile(linkedin_url: str) -> str:
    # Get LinkedIn profile data
    ...

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

天气数据服务

描述

使用 NWS API 获取天气预警和预报。该服务使用 FastMCP 初始化，并提供用于获取预警和预报的工具。

代码片段

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx

mcp = FastMCP("weather")

async def make_nws_request(url: str) -> dict:
    # Make a request to the NWS API
    ...

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    # Get weather alerts for a US state
    ...

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    # Get weather forecast for a location
    ...

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport='stdio')

使用方法

• LinkedIn 个人资料抓取工具：运行服务并使用 get_profile 工具获取 LinkedIn 数据。
• 天气数据服务：运行服务并使用 get_alerts 和 get_forecast 工具获取天气信息。