Ticket Tailor API Integration

Ticket Tailor API 集成

一个用于 Ticket Tailor API 的 Python MCP 封装，方便 LLM 与 Ticket Tailor API 交互。目前仍处于早期阶段，但基础工作已全部完成。接下来需要为各种端点构建函数。我们还可以构建特定工具，不仅获取、发布或修补数据，还能处理数据。我在其他地方的代码中有创建活动的函数，之后会将它们移植过来。

功能

• 使用灵活的筛选选项检索活动
• 使用全面的搜索参数获取订单
• 基于 FastMCP 构建，便于集成到应用程序中

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/shakermakerk/ticket_tailor_mcp_server.git
cd ticket_tailor_mcp_server

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

设置

1. 根据 .env_example 文件，在根目录中创建 .env 文件，以添加 Ticket Tailor API 密钥

使用方法

与 Cursor 搭配使用（通常我们并不希望这样做）：

编辑 mcp.json 并添加以下内容

    "tt-events": {
      "type": "command",
      "command": "mcp run /src/ticket_tailor/ticket_tailor_funcs.py" # you may need to edit this path
    }

高级用法

Using with our own agents. It depends on the agentic framework that you're using but you generally pass the MCP server in as a tool. Some frameworks like Openai-Agents SDK that are naturally async require some helper functions. I can provide examples if reqested. in ticket_tailor_mcp_server/src/ticket_tailor/example_langgraph_agent.py you will see a simple example using langchain react agents (not langgraph).

API 参考

实现详情请参阅 src/ticket_tailor 目录。

开发路线图

我们正在努力实现更多 Ticket Tailor API 端点。请参阅我们的路线图，了解：

• 按优先级排列的待实现端点列表
• 当前实现状态
• 添加新端点的指南

如果你想参与贡献，请查看路线图，了解哪些端点需要实现。

贡献

欢迎贡献！你可以通过以下方式提供帮助：

1. 查看路线图，了解哪些端点需要实现
2. 阅读贡献指南，了解相关指南
3. 创建议题来跟踪你的工作
4. 提交包含实现内容的拉取请求

我们尤其欢迎按照现有代码模式实现新 API 端点的贡献。

许可证

本项目基于 MIT 许可证授权，详情请参阅 LICENSE 文件。