company-reconcile
模糊匹配两份表格中的公司名称和日期,输出已匹配、待复核和未匹配三种结果,便于数据对账。
README
公司名对碰 MCP Server(钉钉 DEAP 自定义技能)
把两份表格(Excel / CSV / 电子版 PDF)按 公司名称 + 日期 做模糊对碰,
AND 逻辑:名称相似度达标 且 日期在容差内才算匹配。结果分三档:
已匹配 / 待复核 / 未匹配,每条带名称相似度分与日期相差天数。
运行配置(MCP 客户端 / 魔搭自动解析用)
以 stdio 启动,依赖由 uvx 自动安装:
{
"mcpServers": {
"company-reconcile": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/uerdshds/company-data-mcp.git@main",
"company-reconcile-mcp"
]
}
}
}
工具:reconcile_company_tables(file_a, file_b, name_threshold=85, date_tolerance_days=0, ...)。
目录结构
| 文件 | 作用 |
|---|---|
matcher.py |
核心逻辑:读取 + 表头识别 + 公司名规范化 + rapidfuzz 匹配(与 MCP 解耦) |
server.py |
FastMCP 服务,StreamableHTTP 传输,端点 /message |
test_local.py |
本地直接测核心逻辑(不经 MCP) |
test_client.py |
MCP 客户端连服务测试(模拟 DEAP 调用) |
samples/ |
示例数据(含全角/简称/日期格式/容差等噪声) |
deap-config.json |
DEAP「JSON 导入」用的配置 |
本地运行与自测
# 1. 装依赖(已建好 .venv)
.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt
# 2. 直接测核心逻辑
.venv/Scripts/python.exe test_local.py # 默认 容差0
.venv/Scripts/python.exe test_local.py --tol 1 # 日期容差1天
# 3. 启动 MCP 服务
.venv/Scripts/python.exe server.py # 监听 0.0.0.0:8000/message
# 4. 另开终端,用 MCP 客户端验证
.venv/Scripts/python.exe test_client.py
部署到魔搭(ModelScope) 托管
魔搭 MCP 托管底层是函数计算 FC,部署后给一个稳定 StreamableHTTP 端点:
https://mcp.api-inference.modelscope.net/<id>/mcp(本项目 id 已为 9a8d78b7a7f649)。
- 部署物:
Dockerfile+matcher.py+server.py+requirements.txt。 - 镜像已设
MCP_HTTP_PATH=/mcp、MCP_TRANSPORT=streamable-http、端口读PORT,与魔搭端点对齐。 - 若魔搭 FC 运行时要求 stdio 包装,把环境变量改成
MCP_TRANSPORT=stdio即可。
本地+ngrok 仍可用作联调:
MCP_HTTP_PATH=/message ngrok http 8000。
接入钉钉 DEAP
-
拿到公网端点:魔搭托管地址
https://mcp.api-inference.modelscope.net/9a8d78b7a7f649/mcp。 -
注册自定义技能:企业技能中心 → 自定义技能 → 新建 MCP 插件
- 快速创建:类型选
StreamableHTTP,HTTP URL 填上面的魔搭/mcp地址。 - 或 JSON 导入:用
deap-config.json。 - 点「插件检测」,应能拉到工具
reconcile_company_tables。
- 快速创建:类型选
-
把技能加到智能体:智能体 → 技能 → 添加插件 → 选本技能。
-
配置智能体提示词,让模型在用户要"对碰/核对"两份表时调用本技能(见下)。
建议的智能体提示词片段
当用户提供两份文件并要求"对碰/核对/匹配"时,调用【公司名对碰】插件,
把两个文件地址传给 file_a / file_b;需要时设置 name_threshold(默认85)、
date_tolerance_days(默认0)。拿到 matched/to_review/unmatched 三档结果后,
用简洁中文汇总,并务必如实列出"待复核"条目,不得自行判定为匹配。
关键约束与说明
- 传输:StreamableHTTP(DEAP 不支持 Stdio)。服务路径默认
/mcp,可用环境变量MCP_HTTP_PATH改;传输用MCP_TRANSPORT切stdio。 - 文件入参:
file_a/file_b支持「可下载 URL(钉盘链接)」或本地路径。DEAP 场景下, 由智能体把用户上传文件的下载地址作为参数传入,本服务自行下载解析。 - 鉴权(可选):设
MCP_API_KEY=xxx后,请求需带 HeaderX-Api-Key: xxx(在 DEAP 技能的「请求头」里加同名 Header)。系统还会自动注入X-DingTalk-User-Id/X-DingTalk-User-Job-Number。 - PDF:仅支持电子版(文字可选);扫描件需先 OCR(项目里
../agent-mcp-workflow/OCR.py可参考)。
可调参数
| 参数 | 默认 | 含义 |
|---|---|---|
name_threshold |
85 | 公司名相似度阈值(0-100),越高越严 |
date_tolerance_days |
0 | 日期容差天数,0=必须同一天 |
strip_suffix |
false | 比对时剥离「有限公司」等组织形式后缀 |
name_col_* / date_col_* |
自动 | 手动指定列名(留空则按表头别名自动识别) |
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。