Pearch MCP Server

Pearch.ai MCP

Pearch.AI용 MCP 서버: 사람 및 회사/리드에 대한 자연어 검색(B2B). Cursor, Claude Desktop, VS Code 또는 모든 MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

인간 선호도에 따른 AI 채용 소싱 도구 평가

기능

• search_people — 사람에 대한 자연어 검색(예: "캘리포니아에서 Python 5년 이상 경력의 소프트웨어 엔지니어"); 선택적 인사이트와 프로필 점수가 포함된 후보자를 반환합니다.
• search_company_leads — 회사 및 그 내부의 리드/연락처 찾기(B2B); 예: "샌프란시스코의 AI 스타트업, 직원 50~200명" + "CTO 및 엔지니어링 매니저".
• 기본 테스트 키 — test_mcp_key로 바로 사용 가능(마스킹/샘플 결과); 전체 결과를 보려면 자신의 키를 설정하세요.

사전 요구 사항

• Python 3.10+
• uv (권장; Linux/macOS: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) 또는 pip
• FastMCP — pip install fastmcp 또는 uv add fastmcp로 설치

API 키

마스킹(샘플) 결과를 보려면 **test_mcp_key**를 사용하세요 — 가입이 필요 없습니다.

전체, 마스킹되지 않은 결과를 보려면 Pearch.ai 대시보드에서 API 키를 받아 MCP 구성에서 PEARCH_API_KEY로 설정하세요(아래 설치 참조).

설치

리포지토리를 클론한 후, 클라이언트에 맞는 단계를 따르세요:

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

Claude Desktop

자동:

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

전체 결과를 보려면 test_mcp_key를 대시보드 키로 교체하세요.

bad interpreter: No such file or directory가 표시되면(예: conda 사용 시), 다음을 실행하세요:

pip install --force-reinstall fastmcp

또는:

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

수동: ~/.claude/claude_desktop_config.json을 편집하고 mcpServers 아래에 추가하세요. /path/to/mcp_pearch를 실제 경로로 교체하세요.

uv 사용 시:

"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 사용 시(uv 없음):

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

fastmcp가 설치되어 있는지 확인하세요: pip install fastmcp.

Cursor

권장(자동):

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

전체 결과를 보려면 test_mcp_key를 대시보드 키로 교체하세요.

수동: ~/.cursor/mcp.json(또는 프로젝트 .cursor/mcp.json)에 추가:

{
  "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.py를 실제 경로로 교체하세요. 마스킹된 결과는 test_mcp_key를, 전체 결과는 대시보드 키를 사용하세요.

준비된 스니펫을 생성하려면:

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

그런 다음 출력을 ~/.cursor/mcp.json의 mcpServers에 붙여넣으세요.

VS Code 및 기타 클라이언트

• VS Code: 동일한 mcpServers 블록을 작업 공간의 .vscode/mcp.json에 추가하세요.
• 기타 MCP 클라이언트: 클라이언트의 MCP 구성에서 동일한 command / args / env 형식을 사용하세요.

구성 스니펫 생성(기본값 test_mcp_key; 전체 결과를 보려면 --env PEARCH_API_KEY=your-key 추가):

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

생성된 객체를 클라이언트의 mcpServers에 붙여넣으세요.

도구

도구	설명
search_people	사람에 대한 자연어 검색 또는 스레드 후속 조치. 예: "캘리포니아에서 Python 5년 이상 경력의 소프트웨어 엔지니어", "베를린의 시니어 ML 연구원".
search_company_leads	회사 및 리드/연락처 찾기(B2B). 예: 회사 "샌프란시스코의 AI 스타트업, 직원 50~200명" + 리드 "CTO 및 엔지니어링 매니저".

기본 URL: PEARCH_API_URL 또는 호출별 base_url (기본값 https://api.pearch.ai).

원격 HTTP (Kubernetes / Cursor URL)

서버는 Uvicorn으로 실행 시 /mcp에서 스트리밍 가능한 HTTP를 노출합니다:

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

상태 확인: GET /health 또는 /healthcheck.

원격 액세스는 api.pearch.ai(Authorization: Bearer)와 동일한 Pearch API 키를 사용합니다. 서버는 GET /v1/user을 통해 키를 검증합니다. 데모 키 test_mcp_key도 허용됩니다(마스킹된 결과).

Cursor ~/.cursor/mcp.json:

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

개발

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

지원

• 이슈 열기
• [email protected]

라이선스

MIT — LICENSE 참조.