Pearch

официальный

Лучший поисковик людей, сокращающий время на поиск талантов.

Что можно делать с Pearch MCP?

Поиск кандидатов по описанию на естественном языке — Ищите людей с помощью search_people, например, по навыкам, местоположению, опыту или должности.
Поиск B2B-компаний и контактов — Используйте search_company_leads, чтобы находить компании, соответствующие критериям, и ключевых контактов внутри них.
Тестирование без API-ключа — Начните сразу с test_mcp_key для получения маскированных примеров результатов перед переходом на полный ключ.

Документация

Pearch.ai MCP

MCP-сервер для Pearch.AI: поиск на естественном языке по людям и компаниям/лидам (B2B). Используйте его из Cursor, Claude Desktop, VS Code или любого MCP-совместимого клиента.

Оценка инструментов AI-рекрутинга по человеческим предпочтениям

Возможности

search_people — поиск людей на естественном языке (например, «software engineers in California with 5+ years Python»); возвращает кандидатов с опциональными инсайтами и оценкой профиля.
search_company_leads — поиск компаний и лидов/контактов внутри них (B2B); например, «AI startups in SF, 50–200 employees» + «CTOs and engineering managers».
Тестовый ключ по умолчанию — работает «из коробки» с test_mcp_key (замаскированные/демонстрационные результаты); установите собственный ключ для полных результатов.

Предварительные требования

Python 3.10+
uv (рекомендуется; Linux/macOS: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) или pip
FastMCP — установите с помощью pip install fastmcp или uv add fastmcp

API-ключ

Используйте test_mcp_key для замаскированных (демонстрационных) результатов — регистрация не требуется.

Для полных, незамаскированных результатов получите API-ключ в Pearch.ai Dashboard и установите его как PEARCH_API_KEY в вашей MCP-конфигурации (см. раздел Установка ниже).

Установка

Клонируйте репозиторий, затем следуйте инструкциям для вашего клиента:

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

Claude Desktop

Автоматически:

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

Замените test_mcp_key на ваш ключ из панели управления для полных результатов.

Если вы видите bad interpreter: No such file or directory (например, с conda), выполните:

pip install --force-reinstall fastmcp

или:

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

Вручную: отредактируйте ~/.claude/claude_desktop_config.json и добавьте в раздел mcpServers. Замените /path/to/mcp_pearch на ваш актуальный путь.

С 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" }
}

С pip/conda (без uv):

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

Убедитесь, что fastmcp установлен: pip install fastmcp.

Cursor

Рекомендуется (автоматически):

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

Замените test_mcp_key на ваш ключ из панели управления для полных результатов.

Вручную: добавьте в ~/.cursor/mcp.json (или в проект .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" }
    }
  }
}

Замените /absolute/path/to/pearch_mcp.py на реальный путь. Используйте test_mcp_key для замаскированных результатов или ваш ключ из панели управления для полных результатов.

Чтобы сгенерировать готовый фрагмент:

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

Затем вставьте вывод в mcpServers в ~/.cursor/mcp.json.

VS Code и другие клиенты

VS Code: добавьте тот же блок mcpServers в .vscode/mcp.json вашего рабочего пространства.
Другие MCP-клиенты: используйте тот же формат command / args / env в MCP-конфигурации клиента.

Сгенерируйте фрагмент конфигурации (по умолчанию test_mcp_key; добавьте --env PEARCH_API_KEY=your-key для полных результатов):

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

Вставьте сгенерированный объект в mcpServers вашего клиента.

Инструменты

Инструмент	Описание
search_people	Поиск людей на естественном языке или продолжение цепочки запросов. Пример: "software engineers in California with 5+ years Python", "senior ML researchers in Berlin".
search_company_leads	Поиск компаний и лидов/контактов (B2B). Пример: компания "AI startups in SF, 50–200 employees" + лиды "CTOs and engineering managers".

Базовый URL: PEARCH_API_URL или для каждого вызова base_url (по умолчанию https://api.pearch.ai).

Удаленный HTTP (Kubernetes / Cursor URL)

Сервер предоставляет Streamable HTTP по адресу /mcp при запуске с Uvicorn:

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

Проверка работоспособности: GET /health или /healthcheck.

Удаленный доступ использует тот же API-ключ Pearch, что и api.pearch.ai (Authorization: Bearer). Сервер проверяет ключи через GET /v1/user. Демо-ключ test_mcp_key также принимается (замаскированные результаты).

Cursor ~/.cursor/mcp.json:

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

Разработка

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

Поддержка

Лицензия

MIT — см. LICENSE.