AI导哈

联系人信息增强服务器

SignalHire MCP Server是一个独立的联系人信息增强和潜在客户生成工具，提供13种工具、7种资源和8种提示，用于搜索、丰富和管理联系人信息。

  • by vanman2024
  • Python
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 vanman2024/signalhire-mcp

使用说明

SignalHire MCP服务器（独立）

SignalHire API的FastMCP服务器 -完全独立，有13个工具、7个资源和8个提示，用于联系人丰富和潜在客户开发。

🚀 快速开始

部署选项

选择部署方法：

  1. FastMCP云 （推荐用于生产环境）：具有自动扩展功能的托管

  2. 地方发展 （用于测试和开发）：在您的机器上运行

地方发展设置

1.安装依赖项

cd /home/gotime2022/Projects/Mcp-Servers/signalhire
pip install -r requirements.txt

或者使用自动安装程序：

chmod +x install.sh
./install.sh

2.配置环境（独立）

服务器自动加载 .env 从自己的目录：

# Copy the example file
cp .env.example .env

# Edit with your API key
nano .env

在中添加SignalHire API密钥和回调服务器URL .env 文件：

# Your SignalHire API key
SIGNALHIRE_API_KEY=your_actual_api_key_here

# Your external callback server (e.g., DigitalOcean)
EXTERNAL_CALLBACK_URL=https://your-callback-server.com/signalhire/callback

就是这样！ 服务器是完全自包含的，不需要全局环境变量。

使用外部回调服务器？ 看 ExternalL_CALLBACK_SETUP.md 详细配置。

3.运行服务器

python server.py

您应该看到：

✅ SignalHire MCP Server started successfully
📡 Webhook callback URL: http://localhost:8000/signalhire/callback

4.在Claude代码中安装

这 .mcp.json 已配置为自包含操作：

cd /home/gotime2022/Projects/Mcp-Servers/signalhire
fastmcp install claude-code .mcp.json

没有要配置的环境变量！ 服务器加载其 .env 文件自动。

重新启动Claude Code，服务器就可以使用了。

📦 包含什么

13 MCP工具

核心API（5）:

  1. search_prospects -搜索9亿多个个人资料
  2. reveal_contact -获取个人资料的联系信息
  3. batch_reveal_contacts -大量浓缩
  4. check_credits -查看剩余学分
  5. scroll_search_results -分页搜索结果

工作流程（5）: 6. search_and_enrich -组合搜索+丰富 7. enrich_linkedin_profile -单剖面富集 8. validate_email -电子邮件验证 9. export_results -导出到CSV/JSON/Excel 10. get_search_suggestions -查询建议

管理（3）: 11. get_request_status -检查请求状态 12. list_requests -查看请求历史记录 13. clear_cache -清除本地缓存

7 MCP资源

  1. signalhire://contacts/{uid} -获取缓存联系人
  2. signalhire://cache/stats -缓存统计信息
  3. signalhire://recent-searches -最近的搜索
  4. signalhire://credits -当前学分
  5. signalhire://rate-limits -费率限制状态
  6. signalhire://requests/history -请求历史记录
  7. signalhire://account -账户信息

8 MCP提示

  1. enrich-linkedin-profile -个人资料丰富指南
  2. bulk-enrich-contacts -散装浓缩指南
  3. search-candidates-by-criteria -搜索指南
  4. search-and-enrich-workflow -完整的工作流程
  5. manage-credits -信用管理
  6. validate-bulk-emails -电子邮件验证
  7. export-search-results -出口指南
  8. troubleshoot-webhook -Webhook调试

🏗️ 建筑

独立设计 -所有代码自包含：

signalhire/
├── server.py              # Main MCP server (837 lines)
├── lib/                   # Core functionality (14 files, ~3000 lines)
│   ├── signalhire_client.py  # API client (57 KB)
│   ├── callback_server.py    # FastAPI webhook server (11 KB)
│   ├── contact_cache.py      # Local caching
│   ├── config.py             # Configuration management
│   └── ... (10 more files)
├── models/                # Pydantic models (9 files, ~1500 lines)
│   ├── person_callback.py
│   ├── operations.py
│   └── ... (7 more files)
├── storage/               # Storage adapters (3 files, ~600 lines)
│   ├── mem0_adapter.py
│   └── supabase_adapter.py
├── requirements.txt       # All dependencies
├── .mcp.json             # MCP configuration
└── README.md             # This file

总计： 约7000行生产就绪代码，全部整合！

为什么独立和自给自足？

✅ 无外部依赖关系 -没有 signalhireagent 需要包装 ✅ 独立配置 - .env 服务器目录中的文件，没有全局环境变量 ✅ FastMCP云就绪 -包含配置的单目录部署 ✅ 易于维护 -所有代码和配置都在一个地方 ✅ 部署简单 -只需推送到GitHub并部署 ✅ 便携的 -将目录复制到任何地方，它都能正常工作

📝 使用示例

克劳德密码

User: "Search SignalHire for 25 Python engineers in San Francisco"
Claude: *calls search_prospects tool*
Claude: "Found 1,234 matching profiles. Here are the first 25..."

User: "Enrich them all"
Claude: *calls batch_reveal_contacts*
Claude: "Enrichment started. Request ID: abc123"

使用FastMCP CLI

# Run with inspector
fastmcp dev server.py

# Run in HTTP mode
fastmcp run server.py --transport http --port 8000

🚢 部署

地方发展

# Run from this directory
python server.py

FastMCP云部署

自包含部署-您的 .env 文件已包含！

  1. 准备部署：

    cd /home/gotime2022/Projects/Mcp-Servers/signalhire

# Make sure .env exists with your API key
cp .env.example .env
nano .env  # Add your SIGNALHIRE_API_KEY

# Initialize git if not already done
git init
git add .
git commit -m "Initial SignalHire MCP server"
git push origin main

  2. 部署到FastMCP云：

    • 首选https://fastmcp.cloud
    • 连接您的GitHub存储库
    • 不需要环境变量！ (.env 包含文件）
    • 部署！

  3. 使用托管URL：

    {
  "mcpServers": {
    "signalhire": {
      "url": "https://your-server.fastmcp.cloud"
    }
  }
}

注： 确保你的 .env 文件已提交到您的仓库（由于它位于您的私有仓库中，因此是安全的）。如果你愿意，你仍然可以使用FastMCP Cloud的环境变量功能。

HTTP模式（用于远程访问）

fastmcp run server.py --transport http --port 8000

访问地址： http://localhost:8000/mcp

Docker部署

# Build image
docker build -t signalhire-mcp .

# Run container
docker run -p 8000:8000 --env-file .env signalhire-mcp

🐛 故障排除

“找不到模块”错误

确保安装了所有依赖项：

pip install -r requirements.txt

“Webhook未收到回调”

检查回调服务器：

curl http://localhost:8000/health

如果在防火墙后面，请使用ngrok：

ngrok http 8000

服务器无法启动

  1. 检查Python版本（需要>=3.10）：

    python3 --version

  2. 测试语法：

    python3 -m py_compile server.py

  3. 检查环境变量：

    cat .env

📚 文档

有组织的文件

所有文件均按 docs/ 目录：

部署：

设置和配置：

测试：

外部资源

  • 信号API文件: https://www.signalhire.com/api-docs
  • FastMCP文档: https://gofastmcp.com
  • FastMCP云: https://fastmcp.cloud

🔗 API限值

  • 速率限制：600件/分钟
  • 搜索并发性：最多3个并发请求
  • ScrollId过期：15秒
  • 涨停：5000次/天
  • 搜索配置文件限制：5000个配置文件/天

💡 最佳实践

  1. 使用批处理操作 用于多个联系人（更高效）
  2. 缓存结果 以避免重复的API调用
  3. 监控信用 大型作业前
  4. 使用语义搜索 （Mem0）用于自然语言查询
  5. 导出结果 定期备份

📄 许可证

与信号租用代理项目相同的许可证。

内置 FastMCP -用Python构建MCP服务器的最快方法

建筑：独立（无外部包） 状态：生产就绪 FastMCP云: ✅ 准备部署

相关 MCP