Explorium API MCP 서버

mcp-explorerium-ci PyPI 버전 파이썬 버전

Explorium MCP 서버는 Explorium API 와 상호 작용하는 데 사용되는 모델 컨텍스트 프로토콜( MCP) 서버입니다. AI 비서가 Explorium의 비즈니스 및 잠재 고객 데이터 조회 기능에 액세스할 수 있도록 합니다.

📋 목차

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개요

Explorium MCP 서버를 통해 AI 비서는 Explorium의 광범위한 비즈니스 및 잠재 고객 데이터베이스에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 AI 도구는 채팅 인터페이스를 통해 기업, 산업 및 전문가에 대한 정확하고 최신 정보를 직접 제공할 수 있습니다.

설치

PyPI에서 Explorium MCP 서버를 설치하세요.

지엑스피1

이 패키지에는 Python 3.10 이상이 필요합니다.

개발을 위한 설정

저장소를 복제합니다.

git clone https://github.com/explorium-ai/mcp-explorium.git cd mcp-explorium

uv 사용하여 개발 환경을 설정합니다.

# Install uv if you don't have it pip install uv # Create and activate the virtual environment with all development dependencies uv sync --group dev

Explorium API 키로 루트 디렉토리에 .env 파일을 만듭니다.

EXPLORIUM_API_KEY=your_api_key_here

API 키를 얻으려면 Explorium API 설명서 의 지침을 따르세요.

지역적으로 실행

mcp dev local_dev_server.py

AI 어시스턴트 사용

Claude Desktop과 함께 사용

Claude Desktop을 설치하고 MCP 서버를 사용하도록 설정하려면 공식 Model Context Protocol 가이드를 따르세요.
claude_desktop_config.json 파일에 다음 항목을 추가하세요.

{ "mcpServers": { "Explorium": { "command": "<PATH_TO_UVX>", "args": [ "explorium-mcp-server" ], "env": { "EXPLORIUM_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>" } } } }

개발의 경우 대신 이 구성을 사용할 수 있습니다.

{ "mcpServers": { "Explorium": { "command": "<UV_INSTALL_PATH>", "args": [ "run", "--directory", "<REPOSITORY_PATH>", "mcp", "run", "local_dev_server.py" ], "env": { "EXPLORIUM_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>" } } } }

모든 플레이스홀더를 실제 경로와 API 키로 바꾸세요.

커서를 사용한 사용

커서 에는 MCP 서버에 대한 지원이 내장되어 있습니다.

Explorium MCP 서버를 사용하도록 구성하려면:

Cursor > Settings > Cursor Settings > MCP 로 이동하세요.
다음 명령을 사용하여 "Explorium" 항목을 추가합니다.

개발을 위해 다음을 사용하세요.

uv run --directory <repo_path> mcp run local_dev_server.py

커서 설정에서 "Yolo 모드"를 켜면 Cursor > Settings > Cursor Settings > Features > Chat > Enable Yolo mode 에서 확인 없이 도구를 사용할 수 있습니다.

프로젝트 구조

mcp-explorium/ ├── .github/workflows/ # CI/CD configuration │ └── ci.yml # Main CI workflow ├── src/ # Source code │ └── explorium_mcp_server/ │ ├── __init__.py # Package initialization │ ├── __main__.py # Entry point for direct execution │ ├── models/ # Data models and schemas │ └── tools/ # MCP tools implementation ├── tests/ # Test suite ├── .env # Local environment variables (not in repo) ├── local_dev_server.py # Development server script ├── Makefile # Development shortcuts ├── pyproject.toml # Project metadata and dependencies └── README.md # Project documentation

개발 워크플로

개발 설정 에 설명된 대로 환경을 설정하세요.
코드베이스를 변경하세요
코드 형식을 지정하세요:

make format

린팅 검사를 실행합니다.

make lint

테스트 실행:

make test

지속적인 통합

이 프로젝트는 CI/CD에 GitHub Actions를 사용합니다. .github/workflows/ci.yml 에 정의된 워크플로는 다음과 같습니다.

버전 확인 : 메인에 병합하기 전에 pyproject.toml 의 버전이 증가했는지 확인합니다.
Linting : ruff 사용하여 코드 스타일 및 형식 검사를 실행합니다.
테스트 : 커버리지 보고를 통해 테스트 모음을 실행합니다.
배포 : 메인에 병합될 때 pyproject.toml 의 버전으로 리포에 태그를 지정합니다.

건축 및 출판

패키지 구축

배포를 위한 패키지를 빌드하려면:

pyproject.toml 의 버전을 업데이트합니다(모든 새 릴리스에 필요함)
빌드 명령을 실행합니다.

uv build

이렇게 하면 빌드된 패키지가 있는 dist/ 디렉토리가 생성됩니다.

PyPI에 게시

PyPI에 패키지를 게시하려면:

twine 설치되어 있는지 확인하세요.

uv pip install twine

빌드된 패키지를 PyPI에 업로드합니다.

twine upload dist/*

PyPI 자격 증명을 제공하거나 .pypirc 파일에 이를 구성해야 합니다.

자동 버전 관리 및 태그 지정

변경 사항이 메인 브랜치에 병합되면 CI 워크플로는 자동으로 다음을 수행합니다.

pyproject.toml 의 버전으로 저장소에 태그를 지정합니다.
태그를 GitHub에 푸시합니다.

One-click Deploy

A

security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

A

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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