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list_inactive_listings

Read-only

READ-ONLY. Elenco CATALOGO-WIDE dei listing che NON sono in vendita, CON IL MOTIVO — la risposta a "quali prodotti sono inattivi/bloccati/soppressi?", "cosa mi ha bloccato Amazon dopo il caricamento?", "perché questo articolo non si vende?". Legge lo stato reale della Listings Items API (BUYABLE / DISCOVERABLE) e gli enforcement dichiarati da Amazon: LISTING_SUPPRESSED (offerta non acquistabile), ATTRIBUTE_SUPPRESSED (attributo rifiutato), CATALOG_ITEM_REMOVED (pagina disattivata), SEARCH_SUPPRESSED (nascosto dalla ricerca), più le esenzioni in scadenza (tipico GPSR: ancora attivo ma bloccherà alla data indicata → state "at_risk"). Ritorna: counts per stato, by_reason (gruppi per motivo, con gli attributi da correggere e gli SKU), items (dettaglio con action_hint) e summary pronto da leggere. Distingue "bloccato da Amazon" da "zero disponibilità" e NON inventa il motivo quando Amazon non lo dichiara: per gli SKU FBA che Amazon non motiva legge l'inventario e separa "zero pezzi in FBA" da "stock fermo/STRANDED" (merce in magazzino ma offerta non acquistabile — si sblocca dal listing, non rifornendo). Per gli STRANDED riporta la CAUSA REALE dal report Stranded Inventory di Amazon (lo stesso dato di Seller Central → "Correggi inventario stranded"): stranded.reason (es. Listing error, Listing closed, Pricing error), error_message, azione consigliata da Amazon, data in cui è diventato stranded e data di RIMOZIONE AUTOMATICA (urgenza) — reason_code FBA_STRANDED_; include anche gli SKU con merce in FBA ma offerta cancellata (from_stranded_report=true). scope: not_buyable (default) | search_suppressed | errors (tutte le issue ERROR, anche su listing ancora vendibili) | all. changed_since="YYYY-MM-DD" filtra i soli listing aggiornati da quella data — usalo dopo un caricamento a batch. COSTO: 1 chiamata SP-API ogni 20 SKU; Amazon pagina al massimo 1000 SKU per ricerca (se truncated, restringi con changed_since o scope). La correzione si fa con update_listing / bulk_update_listings sugli attributi indicati.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
scopeNonot_buyable (default) = tutto ciò che il cliente non può comprare
top_nNoQuanti item dettagliati restituire (default 50); by_reason li conta comunque tutti
max_pagesNoPagine da 20 SKU da scorrere (default 25 = 500 SKU, max 50 = cap Amazon)
account_idNoID dell'outpost Amazon (= un seller su uno specifico marketplace; vedi list_clients). Opzionale se il token è legato a un solo outpost.
issue_localeNoLingua dei messaggi Amazon (es. it_IT); default = lingua del marketplace
changed_sinceNoSolo listing aggiornati da questa data (YYYY-MM-DD o ISO8601) — "cosa si è rotto dopo il batch di ieri"
check_fba_stockNoDefault true: legge FBA Inventory (1 chiamata) per spiegare gli SKU FBA che Amazon non motiva. false = report più rapido, quegli SKU restano "motivo non dichiarato"
stranded_wait_secNoAttesa massima del report stranded in secondi (default 60, max 300); oltre → stranded_report.pending e si riprende al giro dopo
check_stranded_reportNoReport Stranded Inventory (~20 s, riusato 20 min) per la causa reale degli stranded. Default automatico: richiesto solo se ci sono SKU stranded; true = forzalo (porta anche gli SKU stranded con offerta cancellata, invisibili alla ricerca listing); false = saltalo

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. First observed

TDQS

A4.5/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Goes well beyond the readOnlyHint/destructiveHint annotations by disclosing cost (1 SP-API call per 20 SKU), the 1000-SKU pagination cap with truncation behavior, the at_risk/GPSR expiry semantics, and the deliberate policy of not fabricating reasons. Loses a point only because the report-timing behavior (stranded_wait_sec resume logic) is left mostly to the schema.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness3/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Front-loaded with the purpose, which is good, but it is an extremely dense single wall of text mixing purpose, return shape, cost, reason taxonomy and remediation. Every clause carries information but the lack of any structure or line breaks hurts scanability for an agent selecting the tool.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

There is no output schema, and the description compensates by describing the return surface (counts per stato, by_reason, items with action_hint, summary) plus degraded states (stranded_report.pending). For a 9-parameter, multi-source aggregation tool, the agent has everything needed to call it and interpret the result.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is already 100%, so the baseline is 3, but the description adds genuine meaning: it ties changed_since to the post-batch debugging scenario, explains the cost implication of max_pages, and clarifies the check_fba_stock / stranded trade-off in narrative terms rather than restating the schema.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

States a specific verb (Elenco = list) and resource (listing NON in vendita) with catalog-wide scope, and immediately distinguishes itself from generic issue tools by explaining it returns the REASON. The opening example questions ('quali prodotti sono inattivi/bloccati/soppressi?') make the intent unambiguous.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Names explicit when-to-use scenarios (after a batch upload via changed_since), explains each scope option, and routes the agent to the correct alternative for the fix: 'La correzione si fa con update_listing / bulk_update_listings'. Distinguishes 'blocked by Amazon' from 'zero availability' so the agent knows when another tool is needed.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

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