https://lapras.com 官方的MCP Server
请参考MCP Server的设置(Cursor、Claude Desktop),在mcp.json或claude_desktop_config.json中添加以下内容。
LAPRAS_API_KEY仅在使用与职业相关的工具时需要。可以从https://lapras.com/config/api-key获取。
如果您正在使用Claude Desktop,可以通过桌面扩展(.dxt文件)轻松安装。
lapras-mcp-server.dxt.dxt文件拖放到设置界面{
"mcpServers": {
"lapras": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lapras-inc/lapras-mcp-server"
],
"env": {
"LAPRAS_API_KEY": "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
}
}
}
}
[!IMPORTANT] 根据Node.js环境的不同,可能会导致服务器连接失败。这种情况下,请尝试通过Docker进行使用。 此外,如果通过WSL运行npx,则无法读取env中的环境变量。需要直接在args中指定环境变量。 示例:
"args": ["LAPRAS_API_KEY=<YOUR_LAPRAS_API_KEY>", "bash", "-c", "/home/bin/npx @lapras-inc/lapras-mcp-server"]
{
"mcpServers": {
"lapras": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"LAPRAS_API_KEY",
"laprascom/lapras-mcp-server:v0.4.0"
],
"env": {
"LAPRAS_API_KEY": "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
}
}
}
}
如果您使用的是Google的Gemini CLI,请将上述“npx”部分中的JSON代码添加到您的settings.json文件中。
设置文件通常位于以下路径:
C:\Users\<用户名>\.gemini\~/.gemini/[!NOTE] 如果您使用的是
gemini.conf.toml,也可以采用以下TOML格式:[mcpServers.lapras] command = "npx" args = ["-y", "@lapras-inc/lapras-mcp-server"] [mcpServers.lapras.env] LAPRAS_API_KEY = "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
[!WARNING] AI通过MCP服务器从LAPRAS获取的信息(包括个人信息等)会被发送给正在使用的AI模型,并进行解释和处理。 在使用AI服务时,请务必确认其数据处理政策,并注意个人和机密信息的处理。
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RAS中的未来职业目标。
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