cbi-mcp-server
CB Insights MCPサーバーは、開発者がAIエージェントを通じてCB Insights ChatCBI LLMと対話するためのインターフェースを提供します。ChatCBIを使用して、メッセージを送信し、応答を受け取ることができます。セッションの継続性を保つために、既存のチャットIDを利用することも可能です。
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フォーク
3
イシュー
1
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Python 3.7以上uv 最新版インストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。Python: 3.7以上
uv: 最新版
インストール手順
1. リポジトリのクローン
bash
git clone https://github.com/cbinsights/cbi-mcp-server.git
cd cbi-mcp-server
2. 依存関係のインストール
bash
pip install -r requirements.txt
3. 環境変数の設定
.envファイルを作成し、以下の環境変数を設定します：
bash
CBI_CLIENT_ID=your_client_id
CBI_CLIENT_SECRET=your_client_secret
CBI_MCP_PORT=8000
CBI_MCP_TIMEOUT=30
4. サーバーの起動
bash
uv run server.py
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Pythonのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。 問題: 環境変数が正しく設定されていない 解決策:.envファイルの内容を再確認してください。設定方法
設定方法
基本設定
環境変数の設定
.envファイルに以下のように設定します：
bash
CBI_CLIENT_ID=your_client_id
CBI_CLIENT_SECRET=your_client_secret
CBI_MCP_PORT=8000
CBI_MCP_TIMEOUT=30
詳細設定
セキュリティ設定
APIキーは環境変数に保存し、コード内にハードコーディングしない。
ファイルアクセス権限を適切に設定する。
設定例
基本的な設定
bash
CBI_CLIENT_ID=your_client_id
CBI_CLIENT_SECRET=your_client_secret
CBI_MCP_PORT=8000
CBI_MCP_TIMEOUT=30
使用例
使用例
基本的な使用方法
Claude Desktopでの使用
1MCPサーバーの起動確認
Claude Desktopを開き、設定が正しく読み込まれていることを確認してください。
2基本コマンドの実行
Available tools from this MCP server:
- ChatCBI: Sends a message to the AI and returns the response.
プログラムでの使用
python
import requests
def call_chatcbi(message, chat_id=None):
response = requests.post(
'http://localhost:8000/chat',
json={
'message': message,
'chatID': chat_id
}
)
return response.json()
使用例
result = call_chatcbi('Hello, AI!')
print(result)
使用ケース
AIチャットボットとの対話を通じて顧客サポートを自動化する。
データ分析の結果をAIから取得し、レポートを生成する。
ユーザーの質問に対するリアルタイムの応答を提供する。
関連情報を基にしたコンテンツ推薦システムを構築する。