Pearch MCP Server

resmi

Mesin pencari orang terbaik yang mengurangi waktu yang dihabiskan untuk penemuan bakat.

GitHub
6

Dokumentasi

Pearch.ai MCP

Server MCP untuk Pearch.AI: pencarian bahasa alami untuk orang dan perusahaan/prospek (B2B). Gunakan dari Cursor, Claude Desktop, VS Code, atau klien apa pun yang kompatibel dengan MCP.

Mengevaluasi Alat Pencarian Rekrutmen AI berdasarkan Preferensi Manusia

Fitur

  • search_people — pencarian bahasa alami untuk orang (mis. “software engineers di California dengan pengalaman Python 5+ tahun”); mengembalikan kandidat dengan wawasan opsional dan penilaian profil.
  • search_company_leads — temukan perusahaan dan prospek/kontak di dalamnya (B2B); mis. “startup AI di SF, 50–200 karyawan” + “CTO dan manajer teknik”.
  • Kunci uji secara default — langsung berfungsi dengan test_mcp_key (hasil tersamarkan/contoh); atur kunci Anda sendiri untuk hasil penuh.

Prasyarat

  • Python 3.10+
  • uv (disarankan; Linux/macOS: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) atau pip
  • FastMCP — instal dengan pip install fastmcp atau uv add fastmcp

Kunci API

Gunakan test_mcp_key untuk hasil tersamarkan (contoh) — tidak perlu mendaftar.

Untuk hasil penuh, tidak tersamarkan, dapatkan kunci API dari Dasbor Pearch.ai dan atur sebagai PEARCH_API_KEY di konfigurasi MCP Anda (lihat Instalasi di bawah).

Instalasi

Kloning repositori, lalu ikuti langkah-langkah untuk klien Anda:

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

Claude Desktop

Otomatis:

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

Ganti test_mcp_key dengan kunci dasbor Anda untuk hasil penuh.

Jika Anda melihat bad interpreter: No such file or directory (mis. dengan conda), jalankan:

pip install --force-reinstall fastmcp

atau:

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

Manual: edit ~/.claude/claude_desktop_config.json dan tambahkan di bawah mcpServers. Ganti /path/to/mcp_pearch dengan jalur aktual Anda.

Dengan uv:

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

Dengan pip/conda (tanpa uv):

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

Pastikan fastmcp terinstal: pip install fastmcp.

Cursor

Disarankan (otomatis):

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

Ganti test_mcp_key dengan kunci dasbor Anda untuk hasil penuh.

Manual: tambahkan ke ~/.cursor/mcp.json (atau proyek .cursor/mcp.json):

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

Ganti /absolute/path/to/pearch_mcp.py dengan jalur sebenarnya. Gunakan test_mcp_key untuk hasil tersamarkan, atau kunci dasbor Anda untuk hasil penuh.

Untuk menghasilkan cuplikan siap pakai:

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

Lalu tempelkan output ke mcpServers di ~/.cursor/mcp.json.

VS Code dan klien lainnya

  • VS Code: tambahkan blok mcpServers yang sama ke .vscode/mcp.json di ruang kerja Anda.
  • Klien MCP lainnya: gunakan format command / args / env yang sama di konfigurasi MCP klien.

Hasilkan cuplikan konfigurasi (default ke test_mcp_key; tambahkan --env PEARCH_API_KEY=your-key untuk hasil penuh):

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

Tempelkan objek yang dihasilkan ke mcpServers klien Anda.

Alat

AlatDeskripsi
search_peoplePencarian bahasa alami untuk orang atau tindak lanjut pada suatu utas. Contoh: "software engineers di California dengan pengalaman Python 5+ tahun", "peneliti ML senior di Berlin".
search_company_leadsTemukan perusahaan dan prospek/kontak (B2B). Contoh: perusahaan "startup AI di SF, 50–200 karyawan" + prospek "CTO dan manajer teknik".

URL Dasar: PEARCH_API_URL atau per panggilan base_url (default https://api.pearch.ai).

HTTP Jarak Jauh (Kubernetes / URL Cursor)

Server mengekspos HTTP Streamable di /mcp saat dijalankan dengan Uvicorn:

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

Kesehatan: GET /health atau /healthcheck.

Akses jarak jauh menggunakan kunci API Pearch yang sama seperti api.pearch.ai (Authorization: Bearer). Server memvalidasi kunci melalui GET /v1/user. Kunci demo test_mcp_key juga diterima (hasil tersamarkan).

Cursor ~/.cursor/mcp.json:

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

Pengembangan

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

Dukungan

Lisensi

MIT — lihat LICENSE.