Utilise Gender-API directement dans les outils d’IA

Notre serveur MCP permet aux outils d’IA compatibles MCP d’appeler Gender-API directement. Résultat : ton assistant peut enrichir les prénoms, les noms complets, les noms déduits d’une adresse e-mail et les données sur le pays d’origine via des appels d’outils structurés, plutôt qu’avec de simples instructions dans le prompt.

The easiest setup is the hosted Streamable HTTP endpoint at https://mcp.gender-api.com.

Les clients se connectent directement au point de terminaison MCP hébergé et s’authentifient avec le même jeton Bearer Gender-API qu’ils utilisent déjà pour l’API.

Ce que tu peux faire avec ça

Utilise les données en direct de Gender-API: Ton outil d’IA peut interroger les résultats Gender-API en direct, au lieu d’inventer des formats de requête ou des réponses.
Réutilise ton token existant: Le serveur MCP fonctionne avec le même bearer token Gender-API que tu utilises déjà pour l’API.
Connecte des clients compatibles MCP: Tu peux l’utiliser dans Claude, Cursor, ou tes propres outils et agents internes compatibles MCP qui prennent en charge les URL MCP hébergées.
Garde une facturation simple: L’utilisation normale des crédits Gender-API s’applique toujours, donc tu n’as pas de deuxième système de facturation à apprendre.

Outils pris en charge

Outils MCP inclus

query_first_name – Rechercher le genre probable à partir du prénom.
query_full_name – Interroge le genre probable à partir du nom complet.
query_email – Extrait et enrichit un prénom à partir d’une adresse e-mail.
get_country_of_origin – Obtiens les pays d’origine les plus probables.
get_statistics – Vérifie tes crédits restants et les statistiques de ton compte.

Transport hébergé

Use the hosted Streamable HTTP endpoint at https://mcp.gender-api.com and authenticate with your existing Gender-API bearer token.

Cas d’usage MCP en situation réelle

Enrichissement de leads dans les copilotes IA

Laisse Claude, Cursor ou un agent commercial interne analyser une liste de leads, appeler Gender-API via MCP, et ajouter des prénoms probables, le genre et le pays d’origine pour contextualiser avant la prise de contact.

Personnalisation du CRM et de l’assistance

Ton assistant support peut analyser les adresses e-mail entrantes, en extraire des prénoms probables avec `query_email`, et créer des brouillons de réponse personnalisés, plus naturels, pour tes agents.

Agents de nettoyage de tableur et de recherche

Les agents de nettoyage de données compatibles MCP peuvent analyser des fichiers CSV ou des feuilles de calcul, standardiser les colonnes de prénom et enrichir les lignes avec les résultats de Gender-API, sans avoir à écrire du code API sur mesure dans chaque workflow.

Automatisation et segmentation marketing

Utilise MCP dans les assistants de création de campagnes pour générer des salutations, enrichir les données de tes contacts et vérifier tes crédits restants avant de lancer un workflow de personnalisation.

Comment les clients peuvent l’utiliser dans leurs propres outils

1. Utilise le point de terminaison MCP hébergé

Si ta plateforme d’IA prend en charge le MCP à distance, configure-la directement sur le point de terminaison hébergé ci-dessous et authentifie-toi avec ton jeton bearer Gender-API habituel.

https://mcp.gender-api.com

2. Authentifie-toi avec ton token API habituel

Le MCP hébergé utilise le même token Gender-API que tu utilises déjà pour l’API. Envoie-le comme *bearer token* dans les en-têtes de la requête.

Authorization: Bearer your-api-token

3. Appelle les outils Gender-API inclus

Une fois la session MCP hébergée initialisée, ton client peut appeler les outils intégrés de Gender-API pour un enrichissement en temps réel et des vérifications de compte.

query_first_name
query_full_name
query_email
get_country_of_origin
get_statistics

Ça simplifie l’onboarding : un seul endpoint hébergé, un seul token bearer, et une seule boîte à outils pour tous les clients MCP pris en charge.

Exemples de configurations client

Exemple de SDK en production

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
import { StreamableHTTPClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js';

const transport = new StreamableHTTPClientTransport(new URL('https://mcp.gender-api.com'), {
  requestInit: {
    headers: {
      Authorization: 'Bearer your-api-token',
    },
  },
});

Modèle de configuration du client MCP en production

{
  "mcpServers": {
    "gender-api": {
      "transport": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.gender-api.com",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-api-token"
      }
    }
  }
}

Les noms exacts des champs varient selon le client, mais chaque configuration hébergée a besoin de la même URL MCP et de l’en-tête de jeton Bearer.

Foire aux questions

01

Est-ce que ça utilise mes crédits Gender-API habituels ?

Oui. Le serveur MCP est une fine couche d’intégration au-dessus des endpoints Gender-API existants, donc les permissions de token habituelles et l’utilisation des crédits s’appliquent toujours.

02

Puis-je l’utiliser dans mon propre outil MCP interne ?

Yes. If your tool supports hosted MCP, connect it to https://mcp.gender-api.com and send your Gender-API bearer token.

Serveur MCP hébergé