Ticket Tailor API 集成

这是一个用于 Ticket Tailor API 的 Python MCP 封装器，使 LLM 能够轻松地与 Ticket Tailor API 交互。目前仍处于非常早期的阶段，但基础工作已经完成。现在的工作是为各种端点构建函数。我们还可以构建特定的工具，这些工具不仅可以获取/发布/修补数据，还可以对数据执行操作。我还有在其他地方用代码创建事件的函数，稍后我会将其引入。

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
• 构建于 FastMCP 之上，易于集成到您的应用程序中

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
pip install -r requirements.txt

设置

1. 在根目录中创建一个基于 .env_example 文件的 .env 文件，以添加您的 Ticket Tailor API 密钥

用法

与 Cursor 一起使用（通常我们不希望这样做）：

编辑 mcp.json 添加以下内容

    "tt-events": {
      "type": "command",
      "command": "mcp run /src/ticket_tailor/ticket_tailor_funcs.py" # 您可能需要编辑此路径
    }

高级用法

与我们自己的代理一起使用。这取决于您使用的代理框架，但通常将 MCP 服务器作为工具传递进去。某些框架（如 Openai-Agents SDK，它们本质上是异步的）需要一些辅助函数。如果需要，我可以提供示例。在 ticket_tailor_mcp_server/src/ticket_tailor/example_langgraph_agent.py 中，您将看到一个使用 langchain react 代理（不是 langgraph）的简单示例。

API 参考

有关实现细节，请参见 src/ticket_tailor 目录。

开发路线图

我们正在努力实现更多的 Ticket Tailor API 端点。请参阅我们的 路线图，了解：

• 要实现的端点的优先级列表
• 当前的实现状态
• 添加新端点的指南

如果您想贡献代码，请查看路线图，了解需要实现的端点。

贡献

欢迎贡献！以下是您可以提供帮助的方式：

1. 查看 路线图，了解需要实现的端点
2. 查看 贡献指南，了解指南
3. 创建一个 issue 来跟踪您的工作
4. 提交一个包含您的实现的 pull request

我们特别欢迎贡献，这些贡献按照现有代码中建立的模式实现新的 API 端点。

许可证

本项目根据 MIT 许可证授权 - 有关详细信息，请参见 LICENSE 文件。