Claude Code MCP 工具示例 - Anysite Documentation

概述

本指南演示了在 Claude Code 中使用 Anysite MCP 工具的实际工作流程和示例。这些示例展示了如何利用基于 CLI 的集成进行开发、自动化和团队协作。

基本使用

使用 MCP 启动会话

配置完成后，只需启动 Claude Code，MCP 服务器将自动连接：

claude

您的 Anysite 工具立即可用。尝试：

我可以使用哪些 MCP 工具？

Claude 将列出来自已连接 MCP 服务器的所有可用 Anysite 工具。

快速数据提取

示例：LinkedIn 个人资料分析

从此 LinkedIn 个人资料提取信息：
https://linkedin.com/in/satyanadella

重点关注：
- 当前职位和公司
- 职业发展
- 教育背景

Claude 将使用 linkedin_user MCP 工具获取和分析数据。

作用域管理示例

示例 1：个人用户作用域设置

用于您在所有项目中使用的工具：

# 添加到用户作用域（在任何地方可用）
claude mcp add --transport http --scope user anysite "https://mcp.anysite.io/mcp?api_key=YOUR_KEY"

用例： 您是一位经常在多个项目中提取 LinkedIn 数据的研究人员。 好处：

配置一次，随处使用
无需每个项目单独设置
个人 API 密钥保持私密

示例 2：团队项目作用域设置

用于具有版本控制配置的共享团队项目：

# 导航到项目目录
cd my-team-project

# 使用项目作用域添加
claude mcp add --scope project anysite "https://mcp.anysite.io/mcp" \
  --env API_KEY=$ANYSITE_API_KEY

# 将 .mcp.json 提交到 git
git add .mcp.json
git commit -m "Add Anysite MCP configuration"

团队成员然后：

# 拉取项目
git pull

# 设置他们自己的 API 密钥
export ANYSITE_API_KEY="their_key_here"

# Claude Code 自动使用项目配置
claude

好处：

共享配置
个人 API 密钥（不提交）
一致的团队设置

示例 3：临时本地设置

用于快速测试或临时工作：

# 使用本地作用域添加（默认）
claude mcp add --transport http anysite "https://mcp.anysite.io/mcp?api_key=TEMP_KEY"

# 用于此会话
claude

# 完成后移除
claude mcp remove anysite

用例： 使用试用 API 密钥测试或处理临时概念验证。

开发工作流程

工作流程 1：竞争情报研究

设置：

# 创建研究项目
mkdir competitor-research
cd competitor-research

# 使用项目作用域添加 Anysite
claude mcp add --scope project anysite "YOUR_URL"

在 Claude Code 中使用：

我正在研究 CRM 领域的竞争对手。对于每家公司，获取：

1. LinkedIn 公司页面：
   - https://linkedin.com/company/salesforce
   - https://linkedin.com/company/hubspot
   - https://linkedin.com/company/zoho

2. 提取：
   - 公司规模
   - 增长趋势
   - 最新动态
   - 关键高管

3. 创建比较表

使用脚本自动化：

#!/bin/bash
# research.sh

companies=(
  "salesforce"
  "hubspot"
  "zoho"
)

for company in "${companies[@]}"; do
  echo "Researching $company..." >> research.log
  claude <<EOF
Extract company information from https://linkedin.com/company/$company
Save key metrics to ${company}_data.json
EOF
done

工作流程 2：潜在客户生成管道

项目结构：

lead-gen/
├── .mcp.json          # 项目配置
├── leads.csv          # 输入：要研究的 URL
├── scripts/
│   └── process_leads.sh
└── output/
    └── enriched_leads.json

设置：

cd lead-gen
claude mcp add --scope project anysite "YOUR_URL"

处理脚本：

#!/bin/bash
# scripts/process_leads.sh

while IFS=, read -r name linkedin_url; do
  echo "Processing: $name"

  claude <<EOF
Extract profile data from: $linkedin_url
Output JSON format:
{
  "name": "$name",
  "current_role": "",
  "company": "",
  "location": "",
  "experience_years": 0,
  "skills": []
}
EOF
done < leads.csv

工作流程 3：内容监控仪表板

为不同来源设置多个服务器：

# Anysite 用于社交数据
claude mcp add --scope user anysite "ANYSITE_URL"

# 监控 Reddit
claude <<EOF
在这些 subreddit 中跟踪提及"our-product"的内容：
- r/technology
- r/startups
- r/SaaS

每 6 小时检查一次并总结情绪
EOF

自动化监控：

#!/bin/bash
# monitor.sh - 通过 cron 运行

claude <<EOF
监控这些 Reddit 帖子的新评论：
$(cat monitored_posts.txt)

如果情绪显著变化，将摘要发送到 monitor@company.com
EOF

CI/CD 集成

示例 1：自动化个人资料验证

GitHub Actions 工作流程：

# .github/workflows/verify-profiles.yml
name: Verify Team Profiles

on:
  schedule:
    - cron: '0 9 * * 1'  # 每周一上午 9 点
  workflow_dispatch:

jobs:
  verify:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Setup Claude Code
        run: |
          # 安装 Claude Code
          curl -sSL https://claude.ai/install.sh | bash

      - name: Configure MCP
        env:
          ANYSITE_API_KEY: ${{ secrets.ANYSITE_API_KEY }}
        run: |
          claude mcp add --scope local anysite \
            "https://mcp.anysite.io/mcp?api_key=$ANYSITE_API_KEY"

      - name: Verify Profiles
        run: |
          claude <<EOF
          验证 team_profiles.json 中的所有 LinkedIn 个人资料是否仍然活跃。
          检查：
          - 个人资料是否仍然存在
          - 职位变更
          - 公司变更

          将差异输出到 profile_changes.md
          EOF

      - name: Create Issue if Changes
        if: success()
        run: |
          if [ -s profile_changes.md ]; then
            gh issue create \
              --title "Team Profile Changes Detected" \
              --body-file profile_changes.md \
              --label "hr,automated"
          fi

示例 2：数据管道集成

Airflow DAG：

# dags/linkedin_enrichment_dag.py

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'data-team',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'linkedin_enrichment',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
    catchup=False
)

# 配置 MCP
setup_mcp = BashOperator(
    task_id='setup_mcp',
    bash_command='''
        claude mcp add --scope local anysite "$ANYSITE_MCP_URL"
    ''',
    dag=dag
)

# 增强潜在客户
enrich_data = BashOperator(
    task_id='enrich_leads',
    bash_command='''
        claude <<EOF
        从 /data/new_leads.csv 读取潜在客户
        对于每个 LinkedIn URL，提取：
        - 个人资料数据
        - 当前公司信息
        - 最近活动

        输出到 /data/enriched_leads.json
        EOF
    ''',
    dag=dag
)

# 加载到数据库
load_db = BashOperator(
    task_id='load_to_database',
    bash_command='python scripts/load_enriched_data.py',
    dag=dag
)

setup_mcp >> enrich_data >> load_db

多工作区管理

管理多个项目

场景： 您在不同的项目上工作，需要不同的 MCP 配置。

# 项目 A：营销研究
cd ~/projects/marketing-research
claude mcp add --scope project anysite-marketing "URL1"

# 项目 B：销售情报
cd ~/projects/sales-intel
claude mcp add --scope project anysite-sales "URL2"

# 个人工具（在任何地方可用）
claude mcp add --scope user anysite-personal "URL3"

检查当前配置：

# 在任何项目中
claude mcp list

# 输出显示：
# anysite-personal (user scope) ✔ connected
# anysite-marketing (project scope, if in marketing-research/) ✔ connected

切换上下文

# 在营销项目上工作
cd ~/projects/marketing-research
claude  # 使用 marketing-research/.mcp.json + 用户作用域

# 切换到销售项目
cd ~/projects/sales-intel
claude  # 使用 sales-intel/.mcp.json + 用户作用域

# 个人工作
cd ~/documents
claude  # 仅使用用户作用域

高级技术

使用脚本批量处理

处理多个 LinkedIn 个人资料：

#!/bin/bash
# batch_linkedin_extract.sh

input_file="linkedin_urls.txt"
output_dir="./extracted_data"
mkdir -p "$output_dir"

while IFS= read -r url; do
  # 从 URL 提取个人资料 ID
  profile_id=$(echo "$url" | sed 's/.*linkedin.com\/in\///' | sed 's/\/.*//')

  echo "Processing: $profile_id"

  # 使用 Claude Code 和 MCP
  claude <<EOF > "${output_dir}/${profile_id}.json"
从以下链接提取 LinkedIn 个人资料数据：$url

输出为 JSON，包含以下字段：
{
  "profile_id": "$profile_id",
  "extracted_at": "$(date -Iseconds)",
  "data": {
    "name": "",
    "headline": "",
    "location": "",
    "current_position": {},
    "experience": [],
    "education": [],
    "skills": []
  }
}
EOF

  # 速率限制
  sleep 2

done < "$input_file"

echo "批量处理完成。提取了 $(ls -1 "$output_dir" | wc -l) 个个人资料。"

基于 MCP 数据的条件逻辑

#!/bin/bash
# conditional_analysis.sh

company_url="https://linkedin.com/company/target-company"

# 提取数据并分析
result=$(claude <<EOF
分析此公司：$company_url

确定是否：
1. 快速增长（员工增长 >20%）
2. 在科技行业
3. 位于美国

仅输出：YES 或 NO
EOF
)

if [ "$result" = "YES" ]; then
  echo "公司符合条件。正在生成详细报告..."

  claude <<EOF
为以下公司创建全面的公司报告：$company_url
包括竞争分析和市场定位。
保存到：reports/$(date +%Y%m%d)_target_company.md
EOF

  # 通知团队
  echo "Report ready" | mail -s "New Target Company Report" team@company.com
else
  echo "公司不符合条件。跳过详细分析。"
fi

与数据分析工具集成

使用 Claude Code 的 Python 脚本：

#!/usr/bin/env python3
# analyze_linkedin_data.py

import subprocess
import json
import pandas as pd

def extract_profile(linkedin_url):
    """使用 Claude Code MCP 提取 LinkedIn 个人资料"""

    prompt = f"""
    从以下链接提取个人资料数据：{linkedin_url}
    仅输出有效的 JSON，不需要解释。
    """

    result = subprocess.run(
        ['claude'],
        input=prompt,
        capture_output=True,
        text=True
    )

    return json.loads(result.stdout)

def main():
    # 加载要分析的个人资料列表
    with open('profiles_list.txt', 'r') as f:
        urls = [line.strip() for line in f]

    # 提取数据
    profiles = []
    for url in urls:
        print(f"Extracting: {url}")
        data = extract_profile(url)
        profiles.append(data)

    # 创建 DataFrame
    df = pd.DataFrame(profiles)

    # 分析
    print("\n=== 个人资料分析 ===")
    print(f"总个人资料数：{len(df)}")
    print(f"平均经验：{df['years_experience'].mean():.1f} 年")
    print(f"\n前 5 项技能：")
    print(df['skills'].explode().value_counts().head())

    # 导出结果
    df.to_csv('linkedin_analysis.csv', index=False)
    print("\n结果已保存到 linkedin_analysis.csv")

if __name__ == '__main__':
    main()

调试和监控

调试模式使用

启用调试输出：

# 使用调试标志运行
claude --mcp-debug

# 或设置环境变量
export CLAUDE_MCP_DEBUG=1
claude

调试输出显示：

[MCP] Connecting to: anysite (http)
[MCP] Transport: http
[MCP] URL: https://mcp.anysite.io/mcp?api_key=***
[MCP] Connection established
[MCP] Tools discovered: 15
[MCP] Tools: linkedin_user, linkedin_company, instagram_profile, ...

监控 MCP 使用情况

检查服务器状态脚本：

#!/bin/bash
# check_mcp_status.sh

echo "=== MCP 服务器状态 ==="
echo

# 列出所有服务器
echo "已配置的服务器："
claude mcp list

echo
echo "测试与 anysite 的连接："
claude mcp get anysite

# 记录到文件
{
  echo "Status check at: $(date)"
  claude mcp list
  echo "---"
} >> mcp_status.log

定期运行：

# 添加到 crontab
0 */4 * * * /path/to/check_mcp_status.sh

脚本中的错误处理

#!/bin/bash
# robust_extraction.sh

extract_with_retry() {
  local url=$1
  local max_attempts=3
  local attempt=1

  while [ $attempt -le $max_attempts ]; do
    echo "Attempt $attempt of $max_attempts"

    output=$(claude <<EOF 2>&1
从以下链接提取数据：$url
输出为 JSON
EOF
    )

    # 检查提取是否成功
    if echo "$output" | jq . > /dev/null 2>&1; then
      echo "$output"
      return 0
    fi

    echo "提取失败，正在重试..."
    attempt=$((attempt + 1))
    sleep 5
  done

  echo "ERROR: Failed after $max_attempts attempts"
  return 1
}

# 使用
if result=$(extract_with_retry "https://linkedin.com/in/profile"); then
  echo "$result" > output.json
  echo "成功"
else
  echo "无法提取数据" >&2
  exit 1
fi

最佳实践

1. 作用域选择策略

用户作用域

用于：

个人 API 密钥
您在任何地方使用的工具
跨项目工具

示例：

claude mcp add --scope user \
  anysite "URL"

项目作用域

用于：

团队协作
版本控制的配置
项目特定设置

示例：

claude mcp add --scope project \
  anysite "URL" \
  --env API_KEY=$KEY

本地作用域

用于：

临时设置
测试
敏感凭据

示例：

claude mcp add \
  anysite-test "URL"

2. 安全检查清单

✅ 对 API 密钥使用环境变量
✅ 将配置文件添加到 .gitignore
✅ 定期轮换密钥
✅ 对敏感密钥使用 --scope local
✅ 使用 claude mcp list 审计配置
✅ 移除未使用的服务器
❌ 永远不要将 API 密钥提交到版本控制
❌ 不要公开分享直接 URL

3. 性能优化

速率限制：

# 在请求之间添加延迟
for url in "${urls[@]}"; do
  claude <<< "Extract: $url"
  sleep 2  # 遵守 API 速率限制
done

批量类似请求：

# 而不是多次调用
claude <<EOF
在一个请求中提取所有这些个人资料：
1. linkedin.com/in/profile1
2. linkedin.com/in/profile2
3. linkedin.com/in/profile3
EOF

缓存结果：

# 保存提取的数据
output_file="cache/profile_${profile_id}.json"

if [ ! -f "$output_file" ]; then
  # 仅在未缓存时提取
  claude <<< "Extract: $url" > "$output_file"
fi

常见模式

模式 1：每日自动化报告

#!/bin/bash
# daily_report.sh

date=$(date +%Y-%m-%d)
report_file="reports/daily_${date}.md"

claude <<EOF > "$report_file"
生成每日情报报告：

1. 检查这些 LinkedIn 公司页面的更新：
   - https://linkedin.com/company/competitor1
   - https://linkedin.com/company/competitor2

2. 监控 r/industry 中的 Reddit 帖子以了解热门话题

3. 分析情绪和关键主题

4. 以 markdown 格式的执行摘要输出
EOF

# 发送报告邮件
mail -s "Daily Intelligence Report - $date" \
  -a "$report_file" \
  executives@company.com < /dev/null

模式 2：交互式研究会话

# 启动研究会话
claude

# 然后交互式：

提取目标公司个人资料
获取关键员工列表
分析他们的背景
识别共同模式
生成招聘策略建议

模式 3：数据验证管道

#!/bin/bash
# validate_data.sh

input_csv="leads.csv"
output_csv="validated_leads.csv"

# 验证每个 LinkedIn URL
while IFS=, read -r id name linkedin_url; do
  # 检查个人资料是否存在且可访问
  status=$(claude <<EOF
检查此 LinkedIn 个人资料是否有效且可访问：
$linkedin_url

仅输出：VALID 或 INVALID
EOF
  )

  echo "$id,$name,$linkedin_url,$status" >> "$output_csv"
done < "$input_csv"

资源

需要帮助？

获取支持

联系我们的支持团队获取 Claude Code MCP 工作流程帮助

​概述

​基本使用

​使用 MCP 启动会话

​快速数据提取

​作用域管理示例

​示例 1：个人用户作用域设置

​示例 2：团队项目作用域设置

​示例 3：临时本地设置

​开发工作流程

​工作流程 1：竞争情报研究

​工作流程 2：潜在客户生成管道

​工作流程 3：内容监控仪表板

​CI/CD 集成

​示例 1：自动化个人资料验证

​示例 2：数据管道集成

​多工作区管理

​管理多个项目

​切换上下文

​高级技术

​使用脚本批量处理

​基于 MCP 数据的条件逻辑

​与数据分析工具集成

​调试和监控

​调试模式使用

​监控 MCP 使用情况

​脚本中的错误处理

​最佳实践

​1. 作用域选择策略

用户作用域

项目作用域

本地作用域

​2. 安全检查清单

​3. 性能优化

​常见模式

​模式 1：每日自动化报告

​模式 2：交互式研究会话

​模式 3：数据验证管道

​资源

​需要帮助？

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概述

基本使用

使用 MCP 启动会话

快速数据提取

作用域管理示例

示例 1：个人用户作用域设置

示例 2：团队项目作用域设置

示例 3：临时本地设置

开发工作流程

工作流程 1：竞争情报研究

工作流程 2：潜在客户生成管道

工作流程 3：内容监控仪表板

CI/CD 集成

示例 1：自动化个人资料验证

示例 2：数据管道集成

多工作区管理

管理多个项目

切换上下文

高级技术

使用脚本批量处理

基于 MCP 数据的条件逻辑

与数据分析工具集成

调试和监控

调试模式使用

监控 MCP 使用情况

脚本中的错误处理

最佳实践

1. 作用域选择策略

2. 安全检查清单

3. 性能优化

常见模式

模式 1：每日自动化报告

模式 2：交互式研究会话

模式 3：数据验证管道

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