Databar.ai

Databar MCP Server

一个 Model Context Protocol（MCP）服务，可让 Claude 等 AI 助手与 Databar.ai 的数据补全 API 交互。使用自然语言，发现、配置并运行数百家数据提供商的数据补全。

功能

• 智能发现数据补全 — 按关键词或类别搜索和筛选数据补全
• 自然语言界面 — 询问“获取 David 的 LinkedIn 个人资料”，系统便会自动运行合适的数据补全
• 批量操作 — 通过批量数据补全和批量瀑布流支持，在一次调用中补全多条记录
• 表格管理 — 创建表格、管理列、插入／更新／插入或更新行
• 瀑布流支持 — 依次尝试多个数据提供商，直到成功
• 异步处理 — 自动轮询结果，无需手动干预
• 智能缓存 — 24 小时结果缓存可减少 API 调用和费用
• 错误处理 — 采用指数退避策略重试，并提供清晰的错误消息

快速开始

前置条件

• Node.js 18+
• Databar.ai API 密钥（在此获取）

安装并构建

git clone https://github.com/databar-ai/databar-mcp-server.git
cd databar-mcp-server
npm install
npm run build

配置 Claude Desktop

编辑 Claude Desktop 配置文件：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "databar": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/databar-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "DATABAR_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。可以询问：“你可以使用哪些 Databar 工具？”来确认配置是否成功。

使用示例

查找某人的 LinkedIn 个人资料

“帮我获取 David Abaev 的 LinkedIn 个人资料”

Claude 会搜索 LinkedIn 数据补全，选择合适的补全并运行，然后返回个人资料数据。

验证电子邮件地址

“验证电子邮件 [email protected]”

使用瀑布流查找电子邮件

“查找 Google 的 John Smith 的电子邮件”

运行瀑布流，依次尝试多个提供商，直到有一个返回结果。

批量补全列表

“使用公司数据补全这 10 个电子邮件地址：[列表]”

使用批量数据补全，在一次 API 调用中处理所有记录。

管理表格数据

“列出我的表格”
“在表格 abc-123 中创建 5 行，列为 name 和 email”
“获取表格 abc-123 的列”

可用工具

数据补全

工具	说明
search_enrichments	按关键词或类别搜索数据补全
get_enrichment_details	获取数据补全的参数、定价和响应字段
run_enrichment	运行单项数据补全（支持自动轮询和缓存）
run_bulk_enrichment	一次性对多个输入运行数据补全

瀑布流

工具	说明
search_waterfalls	搜索可用的瀑布流数据补全
run_waterfall	运行瀑布流（依次尝试多个提供商）
run_bulk_waterfall	一次性对多个输入运行瀑布流

表格

工具	说明
create_table	创建新的空表格
list_tables	列出工作区中的所有表格
get_table_columns	获取表格的列架构
get_table_rows	分页获取行
get_table_enrichments	列出表格上配置的数据补全
add_table_enrichment	为表格添加数据补全并映射列
run_table_enrichment	在表格的所有行上触发数据补全

行操作

工具	说明
create_rows	插入最多 50 行，并支持去重选项
patch_rows	按 ID 更新现有行的字段
upsert_rows	根据匹配键插入或更新行

账户

工具	说明
get_user_balance	获取积分余额和账户信息

配置

所有设置均可通过环境变量进行配置：

变量	默认值	描述
DATABAR_API_KEY	(必填)	你的 Databar API 密钥
DATABAR_BASE_URL	https://api.databar.ai/v1	API 基础 URL
CACHE_TTL_HOURS	24	结果缓存 TTL（小时）
MAX_POLL_ATTEMPTS	150	异步任务的最大轮询次数
POLL_INTERVAL_MS	2000	轮询间隔（毫秒）

工作原理

异步任务处理

1. 服务向 Databar API 发送运行请求
2. API 返回一个 task_id
3. 服务每 2 秒自动轮询 /v1/tasks/{task_id}
4. 状态为 completed 时，返回结果
5. 如果数据已过期（保留 1 小时），将妥善处理 gone 状态

缓存

• 默认缓存结果 24 小时
• 缓存键：enrichment ID + 序列化参数
• 缓存结果不会消耗额度
• 使用 skip_cache: true 强制获取最新数据

智能分类

系统会自动对 enrichments 进行分类（People、Company、Email、Phone、Social、Financial、Verification），帮助 AI 助手选择合适的工具。

开发

npm run dev      # Run with tsx (hot reload)
npm run build    # Compile TypeScript
npm start        # Run compiled output

项目结构

databar-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts           # MCP server entry point & tool handlers
│   ├── databar-client.ts  # Databar API client with polling
│   ├── cache.ts           # In-memory cache with TTL
│   ├── types.ts           # TypeScript type definitions
│   └── utils.ts           # Helpers & categorization
├── dist/                  # Compiled output (generated)
├── package.json
├── tsconfig.json
└── .gitignore

故障排除

问题	解决方案
服务无法连接	验证 API 密钥，重新构建（npm run build），重启 Claude Desktop
“No enrichments found”	尝试使用范围更广的搜索查询；列表缓存每 5 分钟刷新一次
“Task timed out”	某些 enrichments 耗时较长；增加 MAX_POLL_ATTEMPTS
“Task data has expired”	数据仅存储 1 小时；重新运行 enrichment
“Invalid API key”	检查 .env 或 Claude Desktop 配置中是否有拼写错误或多余空格

资源

• Databar API 文档
• Databar Web 应用
• MCP 协议文档

许可证

MIT