Pearch

Pearch.ai MCP

Pearch.AI 用の MCP サーバー: 人材 および 企業/リード (B2B) を自然言語で検索します。Cursor、Claude Desktop、VS Code、または任意の MCP 互換クライアントから使用できます。

人間の好みによる AI 採用ソーシングツールの評価

機能

• search_people — 人材の自然言語検索 (例: "カリフォルニアで Python 5年以上の経験を持つソフトウェアエンジニア")。候補者を返し、オプションでインサイトやプロフィールスコアリングも提供します。
• search_company_leads — 企業とその内部のリード/連絡先を検索 (B2B)。例: "サンフランシスコの AI スタートアップ、従業員数 50〜200 名" + "CTO およびエンジニアリングマネージャー"。
• デフォルトでテストキー — test_mcp_key ですぐに動作します (マスク/サンプル結果)。完全な結果を得るには独自のキーを設定してください。

前提条件

• Python 3.10 以上
• uv (推奨; Linux/macOS: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) または pip
• FastMCP — pip install fastmcp または uv add fastmcp でインストール

API キー

マスク (サンプル) 結果 には test_mcp_key を使用してください — サインアップ不要です。

完全なマスク解除された結果 を得るには、Pearch.ai ダッシュボード から API キーを取得し、MCP 設定で PEARCH_API_KEY として設定してください (下記のインストールを参照)。

インストール

リポジトリをクローンし、クライアントに応じた手順に従ってください:

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

Claude Desktop

自動:

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

完全な結果を得るには、test_mcp_key をダッシュボードのキーに置き換えてください。

bad interpreter: No such file or directory が表示された場合 (例: conda 使用時)、以下を実行してください:

pip install --force-reinstall fastmcp

または:

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

手動: ~/.claude/claude_desktop_config.json を編集し、mcpServers の下に追加します。/path/to/mcp_pearch は実際のパスに置き換えてください。

uv を使用する場合:

"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 を使用する場合 (uv なし):

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

fastmcp がインストールされていることを確認してください: pip install fastmcp。

Cursor

推奨 (自動):

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

完全な結果を得るには、test_mcp_key をダッシュボードのキーに置き換えてください。

手動: ~/.cursor/mcp.json (またはプロジェクトの .cursor/mcp.json) に追加:

{
  "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 は実際のパスに置き換えてください。マスク結果には test_mcp_key を、完全な結果にはダッシュボードのキーを使用してください。

スニペットを生成するには:

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

出力を ~/.cursor/mcp.json の mcpServers に貼り付けてください。

VS Code およびその他のクライアント

• VS Code: ワークスペースの .vscode/mcp.json に同じ mcpServers ブロックを追加してください。
• その他の MCP クライアント: クライアントの MCP 設定で同じ command / args / env 形式を使用してください。

設定スニペットを生成します (デフォルトは test_mcp_key。完全な結果を得るには --env PEARCH_API_KEY=your-key を追加):

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

生成されたオブジェクトをクライアントの mcpServers に貼り付けてください。

ツール

ツール	説明
search_people	人材の自然言語検索、またはスレッドのフォローアップ。例: "カリフォルニアで Python 5年以上の経験を持つソフトウェアエンジニア"、"ベルリンのシニア ML 研究者"。
search_company_leads	企業とリード/連絡先を検索 (B2B)。例: 企業 "サンフランシスコの AI スタートアップ、従業員数 50〜200 名" + リード "CTO およびエンジニアリングマネージャー"。

ベース URL: PEARCH_API_URL または呼び出しごとの base_url (デフォルト https://api.pearch.ai)。

リモート HTTP (Kubernetes / Cursor URL)

サーバーは Uvicorn で実行すると、/mcp で Streamable HTTP を公開します:

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

ヘルスチェック: GET /health または /healthcheck。

リモートアクセスでは、api.pearch.ai (Authorization: Bearer) と同じ Pearch API キー を使用します。サーバーは GET /v1/user 経由でキーを検証します。デモキー test_mcp_key も受け付けられます (マスク結果)。

Cursor ~/.cursor/mcp.json:

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

開発

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

サポート

• Issue を作成
• f@pearch.ai

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。