票务裁剪器API集成

这是一个基于Python的MCP包装器，用于与Ticket Tailor API交互，使大型语言模型（LLM）能够轻松操作Ticket Tailor API。项目仍处于早期阶段，但 groundwork 已经完成。现在的工作重点是为各种端点构建功能，并且可以构建执行数据工作而不是简单地获取或提交数据的特定工具。我将在其他地方编写创建活动的代码，稍后将其引入。

功能

• 使用灵活的过滤选项检索事件
• 使用全面的搜索参数获取订单
• 基于FastMCP构建，便于集成到应用程序中

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/shakermakerk/ticket_tailor_mcp_server.git
cd ticket_tailor_mcp_server

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

设置

1. 根据.env_example文件创建根目录中的.env文件，以添加Ticket Tailor API密钥

使用方法

与Cursor一起使用（通常我们不希望这样做）：

编辑mcp.json文件，添加以下内容：

    "tt-events": {
      "type": "command",
      "command": "mcp 运行 /src/ticket_tailor/ticket_tailor_funcs.py" # 可能需要修改此路径
    }

高级用法

使用我们自己的代理。这取决于您使用的代理框架，通常会将MCP服务器作为工具传递。某些框架（例如Openai-Agents SDK）是异步的，可能需要一些辅助函数。如果需要请求示例，请查看ticket_tailor_mcp_server/src/ticket_tailor/example_langgraph_agent.py文件中使用langchain react agents（而不是langgraph）的简单示例。

API参考

请查看src/ticket_tailor目录以获取实现详细信息。

开发路线图

我们正在努力实现更多的Ticket Tailor API端点。有关优先级列表、当前实施状态和添加新端点的指南，请参阅路线图。

如果需要贡献，可以查看路线图中未实现的端点，并遵循以下步骤：

1. 检查路线图以获取待实现的端点
2. 查看贡献指南以获取规范
3. 创建一个问题来跟踪您的工作
4. 提交一个拉取请求，附带您的实现

我们特别欢迎遵循现有代码中建立的模式实现新API端点的贡献。

贡献

欢迎贡献！以下是您可以帮助的方式：

1. 检查路线图以获取待实现的端点
2. 查看贡献指南以获取规范
3. 创建一个问题来跟踪您的工作
4. 提交一个拉取请求，附带您的实现

我们特别欢迎遵循现有代码中建立的模式实现新API端点的贡献。

许可证

本项目使用MIT许可证 - 请查看LICENSE文件以获取详细信息。