Pearch MCP Server

Pearch.ai MCP

Pearch.AI के लिए MCP सर्वर: लोगों और कंपनियों/लीड्स (B2B) पर प्राकृतिक-भाषा खोज। इसे Cursor, Claude Desktop, VS Code, या किसी भी MCP-संगत क्लाइंट से उपयोग करें।

मानवीय प्राथमिकता द्वारा AI भर्ती सोर्सिंग टूल का मूल्यांकन

विशेषताएँ

• search_people — लोगों के लिए प्राकृतिक-भाषा खोज (जैसे “कैलिफ़ोर्निया में 5+ वर्षों के Python अनुभव वाले सॉफ़्टवेयर इंजीनियर”); वैकल्पिक अंतर्दृष्टि और प्रोफ़ाइल स्कोरिंग के साथ उम्मीदवार लौटाता है।
• search_company_leads — कंपनियाँ और उनके भीतर लीड/संपर्क खोजें (B2B); जैसे “SF में AI स्टार्टअप, 50–200 कर्मचारी” + “CTO और इंजीनियरिंग प्रबंधक”।
• डिफ़ॉल्ट रूप से परीक्षण कुंजी — test_mcp_key के साथ बॉक्स से बाहर काम करता है (मास्क्ड/नमूना परिणाम); पूर्ण परिणामों के लिए अपनी कुंजी सेट करें।

पूर्वापेक्षाएँ

• Python 3.10+
• uv (अनुशंसित; Linux/macOS: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) या pip
• FastMCP — pip install fastmcp या uv add fastmcp के साथ स्थापित करें

API कुंजी

मास्क्ड (नमूना) परिणामों के लिए test_mcp_key का उपयोग करें — किसी साइन-अप की आवश्यकता नहीं है।

पूर्ण, अनमास्क्ड परिणामों के लिए, Pearch.ai डैशबोर्ड से एक API कुंजी प्राप्त करें और इसे अपने MCP कॉन्फ़िग में PEARCH_API_KEY के रूप में सेट करें (नीचे स्थापना देखें)।

स्थापना

रेपो क्लोन करें, फिर अपने क्लाइंट के लिए चरणों का पालन करें:

git clone https://github.com/Pearch-ai/mcp_pearch
cd mcp_pearch

Claude Desktop

स्वचालित:

fastmcp install claude-desktop pearch_mcp.py --env PEARCH_API_KEY=test_mcp_key

पूर्ण परिणामों के लिए test_mcp_key को अपनी डैशबोर्ड कुंजी से बदलें।

यदि आपको bad interpreter: No such file or directory दिखाई दे (जैसे conda के साथ), तो चलाएँ:

pip install --force-reinstall fastmcp

या:

python -m fastmcp install claude-desktop pearch_mcp.py --env PEARCH_API_KEY=test_mcp_key

मैन्युअल: ~/.claude/claude_desktop_config.json संपादित करें और mcpServers के अंतर्गत जोड़ें। /path/to/mcp_pearch को अपने वास्तविक पथ से बदलें।

uv के साथ:

"Pearch.ai": {
  "command": "uv",
  "args": ["run", "--with", "fastmcp", "fastmcp", "run", "/path/to/mcp_pearch/pearch_mcp.py"],
  "env": { "PEARCH_API_KEY": "test_mcp_key" }
}

pip/conda के साथ (uv के बिना):

"Pearch.ai": {
  "command": "python",
  "args": ["/path/to/mcp_pearch/pearch_mcp.py"],
  "env": { "PEARCH_API_KEY": "test_mcp_key" }
}

सुनिश्चित करें कि fastmcp स्थापित है: pip install fastmcp।

Cursor

अनुशंसित (स्वचालित):

fastmcp install cursor pearch_mcp.py --env PEARCH_API_KEY=test_mcp_key

पूर्ण परिणामों के लिए test_mcp_key को अपनी डैशबोर्ड कुंजी से बदलें।

मैन्युअल: ~/.cursor/mcp.json (या प्रोजेक्ट .cursor/mcp.json) में जोड़ें:

{
  "mcpServers": {
    "Pearch.ai": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--with", "fastmcp", "fastmcp", "run", "/absolute/path/to/pearch_mcp.py"],
      "env": { "PEARCH_API_KEY": "test_mcp_key" }
    }
  }
}

/absolute/path/to/pearch_mcp.py को वास्तविक पथ से बदलें। मास्क्ड परिणामों के लिए test_mcp_key का उपयोग करें, या पूर्ण परिणामों के लिए अपनी डैशबोर्ड कुंजी का।

तैयार स्निपेट उत्पन्न करने के लिए:

fastmcp install mcp-json pearch_mcp.py --name "Pearch.ai"

फिर आउटपुट को ~/.cursor/mcp.json में mcpServers में पेस्ट करें।

VS Code और अन्य क्लाइंट

• VS Code: अपने कार्यक्षेत्र में .vscode/mcp.json में समान mcpServers ब्लॉक जोड़ें।
• अन्य MCP क्लाइंट: क्लाइंट के MCP कॉन्फ़िग में समान command / args / env प्रारूप का उपयोग करें।

एक कॉन्फ़िग स्निपेट उत्पन्न करें (डिफ़ॉल्ट test_mcp_key; पूर्ण परिणामों के लिए --env PEARCH_API_KEY=your-key जोड़ें):

fastmcp install mcp-json pearch_mcp.py --name "Pearch.ai"

उत्पन्न ऑब्जेक्ट को अपने क्लाइंट के mcpServers में पेस्ट करें।

उपकरण

उपकरण	विवरण
search_people	लोगों के लिए प्राकृतिक-भाषा खोज या किसी थ्रेड पर अनुवर्ती कार्रवाई। उदाहरण: "कैलिफ़ोर्निया में 5+ वर्षों के Python अनुभव वाले सॉफ़्टवेयर इंजीनियर", "बर्लिन में वरिष्ठ ML शोधकर्ता"।
search_company_leads	कंपनियाँ और लीड/संपर्क खोजें (B2B)। उदाहरण: कंपनी "SF में AI स्टार्टअप, 50–200 कर्मचारी" + लीड "CTO और इंजीनियरिंग प्रबंधक"।

आधार URL: PEARCH_API_URL या प्रति-कॉल base_url (डिफ़ॉल्ट https://api.pearch.ai)।

दूरस्थ HTTP (Kubernetes / Cursor URL)

Uvicorn के साथ चलने पर सर्वर /mcp पर स्ट्रीमेबल HTTP उजागर करता है:

export PEARCH_API_URL='https://api.pearch.ai'   # optional
uvicorn pearch_mcp:app --host 0.0.0.0 --port 8000

स्वास्थ्य: GET /health या /healthcheck।

दूरस्थ पहुँच api.pearch.ai (Authorization: Bearer) के समान Pearch API कुंजी का उपयोग करती है। सर्वर GET /v1/user के माध्यम से कुंजियों को मान्य करता है। डेमो कुंजी test_mcp_key भी स्वीकार की जाती है (मास्क्ड परिणाम)।

Cursor ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "Pearch.ai": {
      "url": "https://mcp.pearch.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:PEARCH_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

विकास

export PEARCH_API_KEY='test_mcp_key'   # or your key for full results
fastmcp dev inspector pearch_mcp.py

समर्थन

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लाइसेंस

MIT — LICENSE देखें।