Apollo.io MCP Server Ndg

🚀 Apollo.io MCP 服务器

本项目打造了一个 MCP 服务器，将 Apollo.io API 的各项功能以工具形式对外公开。借助模型上下文协议（MCP），用户能够轻松与 Apollo.io API 展开交互。

🚀 快速开始

要使用此 MCP 服务器，您需要完成以下步骤：

1. 将 APOLLO_IO_API_KEY 环境变量设置为您的 Apollo.io API 密钥。或者在项目根目录中创建 .env 文件，并添加 APOLLO_IO_API_KEY。
2. 获取依赖项：uv sync
3. 运行命令：uv run mcp run server.py

✨ 主要特性

组件构成

该项目主要由以下核心组件构成：

• apollo_client.py：定义了用于与 Apollo.io API 交互的 ApolloClient 类。它涵盖了人物丰富资料、组织丰富资料、人物搜索、组织搜索和组织职位发布等实用方法。
• server.py：定义了一个 FastMCP 服务器，该服务器将 Apollo.io API 功能作为工具公开。它借助 apollo_client.py 中定义的 ApolloClient 类与 API 进行交互。
• apollo/：包含 Apollo.io API 的数据模型，例如 PeopleEnrichmentQuery、OrganizationEnrichmentQuery、PeopleSearchQuery、OrganizationSearchQuery 和 OrganizationJobPostingsQuery。

功能展示

以下功能以 MCP 工具的形式对外公开：

• people_enrichment：使用人物丰富资料端点为 1 个人丰富数据。
• organization_enrichment：使用组织丰富资料端点为 1 家公司丰富数据。
• people_search：使用人物搜索端点查找人员。
• organization_search：使用组织搜索端点查找组织。
• organization_job_postings：使用组织职位发布端点查找特定组织的职位发布。

📚 详细文档

数据模型

apollo/ 目录包含 Apollo.io API 的数据模型。这些模型用于定义 MCP 工具的输入和输出：

• apollo/people.py：定义人物丰富资料端点的数据模型。
• apollo/organization.py：定义组织丰富资料端点的数据模型。
• apollo/people_search.py：定义人物搜索端点的数据模型。
• apollo/organization_search.py：定义组织搜索端点的数据模型。
• apollo/organization_job_postings.py：定义组织职位发布端点的数据模型。

测试方法

要进行测试，请设置 APOLLO_IO_API_KEY 环境变量，然后运行 uv run apollo_client.py。

与 Claude for Desktop 配合使用

1. 配置 Claude for Desktop 以使用这些 MCP 服务器，通过在您的 claude_desktop_config.json 文件中添加它们：

{
  "mcpServers": {
    "apollo-io-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "path/to/apollo-io-mcp-server/server.py"
      ]
    }
  }
}

📦 资源链接

• Apollo.io API 文档
• MCP 协议文档
• Claude for Desktop 文档