项目介绍
领导生成服务器文档
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概述 <a name="overview"></a>
一个基于以下组件构建的生产级领导生成系统：
- MCP Python SDK 用于符合协议的人工智能服务
- Crawl4AI 用于智能网络爬取
- AsyncIO 用于高并发操作
实现从发现到丰富完整的领导生命周期：
- 基于UUID的领导跟踪
- 多源数据聚合
- 智能缓存策略
- 企业级错误处理
特性 <a name="features"></a>
| 功能 | 技术栈 | 吞吐量 |
|---|---|---|
| 领导生成 | Google CSE, Crawl4AI | 120 req/min |
| 数据丰富化 | Hunter.io, Clearbit [Hubspot Breeze] | 80 req/min |
| LinkedIn抓取 | Playwright, Stealth Mode | 40 req/min |
| 缓存 | aiocache, Redis | 10K ops/sec |
| 监控 | Prometheus, 自定义指标 | 实时 |
架构 <a name="architecture"></a>
graph TD
A[客户端] --> B[MCP服务器]
B --> C{领导管理器}
C --> D[Google CSE]
C --> E[Crawl4AI]
C --> F[Hunter.io]
C --> G[Clearbit]
C --> H[LinkedIn抓取器]
C --> I[(Redis缓存)]
C --> J[领导存储]
前提条件 <a name="prerequisites"></a>
- Python 3.10+
- API密钥：
export HUNTER_API_KEY="your_key" export CLEARBIT_API_KEY="your_key" export GOOGLE_CSE_ID="your_id" export GOOGLE_API_KEY="your_key" - LinkedIn会话Cookie（用于抓取）
- 4GB+ 内存（推荐8GB用于大量抓取）
安装 <a name="installation"></a>
生产环境设置
# 创建虚拟环境
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
# 使用生产依赖项安装
pip install mcp crawl4ai[all] aiocache aiohttp uvloop
# 设置浏览器依赖项
python -m playwright install chromium
Docker部署
FROM python:3.10-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y \
gcc \
libpython3-dev \
chromium \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["python", "-m", "mcp", "run", "lead_server.py"]
配置 <a name="configuration"></a>
config.yaml
services:
hunter:
api_key: ${HUNTER_API_KEY}
rate_limit: 50/60s
clearbit:
api_key: ${CLEARBIT_API_KEY}
cache_ttl: 86400
scraping:
stealth_mode: true
headless: true
timeout: 30
max_retries: 3
cache:
backend: redis://localhost:6379/0
default_ttl: 3600
运行服务器 <a name="running-the-server"></a>
开发模式
mcp dev lead_server.py --reload --port 8080
生产环境
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker lead_server:app
Docker
docker build -t lead-server .
docker run -p 8080:8080 -e HUNTER_API_KEY=your_key lead-server
API文档 <a name="api-documentation"></a>
1. 生成领导
POST /tools/lead_generation
Content-Type: application/json
{
"search_terms": "OpenAI"
}
响应：
{
"lead_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"status": "pending",
"estimated_time": 15
}
2. 丰富领导
POST /tools/data_enrichment
Content-Type: application/json
{
"lead_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
}
3. 监控领导
GET /tools/lead_maintenance
示例 <a name="examples"></a>
Python客户端
from mcp.client import Client
async with Client() as client:
# 生成领导
lead = await client.call_tool(
"lead_generation",
{"search_terms": "Anthropic"}
)
# 使用所有服务丰富
enriched = await client.call_tool(
"data_enrichment",
{"lead_id": lead['lead_id']}
)
# 获取完整领导数据
status = await client.call_tool(
"lead_status",
{"lead_id": lead['lead_id']}
)
cURL
# 生成领导
curl -X POST http://localhost:8080/tools/lead_generation \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"search_terms": "Cohere AI"}'
高级配置 <a name="advanced-configuration"></a>
缓存策略
from aiocache import Cache
# 配置Redis集群
Cache.from_url(
"redis://cluster-node1:6379/0",
timeout=10,
retry=True,
retry_timeout=2
)
速率限制
from mcp.server.middleware import RateLimiter
mcp.add_middleware(
RateLimiter(
rules={
"lead_generation": "100/1m",
"data_enrichment": "50/1m"
}
)
)
故障排除 <a name="troubleshooting"></a>
| 错误 | 解决方案 |
|---|---|
403 Forbidden来自Google | 轮换IP或使用官方CSE API |
429 Too Many Requests | 实现指数退避 |
Playwright Timeout | 在配置中增加scraping.timeout |
Cache Miss | 验证Redis连接和TTL设置 |
贡献 <a name="contributing"></a>
- 分叉仓库
- 创建功能分支：
git checkout -b feature/new-enrichment - 提交更改：
git commit -am '添加Clearbit替代方案' - 推送到分支：
git push origin feature/new-enrichment - 提交拉取请求
许可证 <a name="license"></a>
Apache 2.0 - 查看LICENSE获取详情。
路线图 <a name="roadmap"></a>
- 2025年第二季度：AI驱动的领导评分
- 2025年第三季度：分布式爬取集群支持
支持 <a name="support"></a>
对于企业支持和自定义集成：
📧 邮件：hi@kobotai.co
🐦 Twitter：@KobotAIco
# 运行基准测试
pytest tests/ --benchmark-json=results.json
