Pearch MCP Server

resmi

En iyi insan arama motoru, yetenek keşfi için harcanan zamanı azaltır.

GitHub
6

Dokümantasyon

Pearch.ai MCP

Pearch.AI için MCP sunucusu: kişiler ve şirketler/potansiyel müşteriler (B2B) üzerinde doğal dilde arama. Cursor, Claude Desktop, VS Code veya herhangi bir MCP uyumlu istemciden kullanın.

İnsan Tercihine Göre Yapay Zeka İşe Alım Kaynak Araçlarının Değerlendirilmesi

Özellikler

  • search_people — kişiler için doğal dilde arama (ör. “Kaliforniya'da 5+ yıl Python deneyimli yazılım mühendisleri”); isteğe bağlı içgörüler ve profil puanlaması ile adayları döndürür.
  • search_company_leads — şirketleri ve bunların içindeki potansiyel müşterileri/kişileri bulun (B2B); ör. “SF'de 50–200 çalışanlı yapay zeka girişimleri” + “CTO'lar ve mühendislik yöneticileri”.
  • Varsayılan olarak test anahtarı — test_mcp_key ile kutudan çıktığı gibi çalışır (maskelenmiş/örnek sonuçlar); tam sonuçlar için kendi anahtarınızı ayarlayın.

Ön Koşullar

  • Python 3.10+
  • uv (önerilir; Linux/macOS: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) veya pip
  • FastMCP — pip install fastmcp veya uv add fastmcp ile kurun

API anahtarı

Maskelenmiş (örnek) sonuçlar için test_mcp_key kullanın — kayıt gerekmez.

Tam, maskelenmemiş sonuçlar için Pearch.ai Dashboard'dan bir API anahtarı alın ve MCP yapılandırmanızda PEARCH_API_KEY olarak ayarlayın (aşağıdaki Kurulum bölümüne bakın).

Kurulum

Depoyu klonlayın, ardından istemciniz için adımları izleyin:

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

Claude Desktop

Otomatik:

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

Tam sonuçlar için test_mcp_key kısmını dashboard anahtarınızla değiştirin.

Eğer bad interpreter: No such file or directory görürseniz (ör. conda ile), şunu çalıştırın:

pip install --force-reinstall fastmcp

veya:

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

Manuel: ~/.claude/claude_desktop_config.json dosyasını düzenleyin ve mcpServers altına ekleyin. /path/to/mcp_pearch kısmını gerçek yolunuzla değiştirin.

uv ile:

"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 ile (uv olmadan):

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

fastmcp kurulu olduğundan emin olun: pip install fastmcp.

Cursor

Önerilen (otomatik):

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

Tam sonuçlar için test_mcp_key kısmını dashboard anahtarınızla değiştirin.

Manuel: ~/.cursor/mcp.json (veya proje .cursor/mcp.json) dosyasına ekleyin:

{
  "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 kısmını gerçek yol ile değiştirin. Maskelenmiş sonuçlar için test_mcp_key veya tam sonuçlar için dashboard anahtarınızı kullanın.

Hazır bir parçacık oluşturmak için:

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

Ardından çıktıyı ~/.cursor/mcp.json içindeki mcpServers kısmına yapıştırın.

VS Code ve diğer istemciler

  • VS Code: aynı mcpServers bloğunu çalışma alanınızdaki .vscode/mcp.json dosyasına ekleyin.
  • Diğer MCP istemcileri: istemcinin MCP yapılandırmasında aynı command / args / env formatını kullanın.

Bir yapılandırma parçacığı oluşturun (varsayılan test_mcp_key; tam sonuçlar için --env PEARCH_API_KEY=your-key ekleyin):

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

Oluşturulan nesneyi istemcinizin mcpServers kısmına yapıştırın.

Araçlar

AraçAçıklama
search_peopleKişiler için doğal dilde arama veya bir konu üzerinde takip. Örnek: "Kaliforniya'da 5+ yıl Python deneyimli yazılım mühendisleri", "Berlin'de kıdemli ML araştırmacıları".
search_company_leadsŞirketleri ve potansiyel müşterileri/kişileri bulun (B2B). Örnek: şirket "SF'de 50–200 çalışanlı yapay zeka girişimleri" + potansiyel müşteriler "CTO'lar ve mühendislik yöneticileri".

Temel URL: PEARCH_API_URL veya çağrı başına base_url (varsayılan https://api.pearch.ai).

Uzak HTTP (Kubernetes / Cursor URL)

Sunucu, Uvicorn ile çalıştırıldığında /mcp adresinde Akışkan HTTP sunar:

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

Sağlık: GET /health veya /healthcheck.

Uzak erişim, api.pearch.ai (Authorization: Bearer) ile aynı Pearch API anahtarını kullanır. Sunucu, anahtarları GET /v1/user aracılığıyla doğrular. Demo anahtarı test_mcp_key da kabul edilir (maskelenmiş sonuçlar).

Cursor ~/.cursor/mcp.json:

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

Geliştirme

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

Destek

Lisans

MIT — bkz. LICENSE.