How do I use Product Management MCP Server?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Product Management MCP Server show me all products in the Electronics category" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

AI Engineer Test Task

Реализация тестового задания:

MCP сервер на FastMCP (stdio, 4 инструмента)
LangGraph агент с mock LLM и custom tools
FastAPI endpoint для общения с агентом
Dockerfile + docker-compose
Набор тестов (3+)

Стек

Python 3.11+
FastMCP
MCP Python SDK
LangGraph + langchain-core
FastAPI + Uvicorn
Pytest

Структура проекта

. ├── app │ ├── agent │ │ ├── graph.py │ │ ├── mcp_client.py │ │ ├── mock_llm.py │ │ └── tools.py │ ├── main.py │ └── schemas.py ├── mcp_server │ ├── data/products.json │ └── server.py ├── tests │ ├── test_agent.py │ ├── test_api.py │ └── test_mcp_server.py ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml └── requirements.txt

MCP инструменты

В mcp_server/server.py реализованы tools:

list_products(category: str | None = None)
get_product(product_id: int)
add_product(name: str, price: float, category: str, in_stock: bool = True)
get_statistics()

Особенности:

transport: stdio
декораторы @mcp.tool
type hints + docstrings
ValueError, если товар не найден

Агентный flow (LangGraph)

Узел analyze: mock LLM (rule-based) разбирает запрос и формирует action + params.
Узел execute: вызывает MCP tools через stdio-клиент + custom tools.
Узел respond: формирует финальный текст пользователю.

Custom tools:

calculate_discount
форматтеры ответа (format_products, format_statistics)

API

POST /api/v1/agent/query
GET /health

Пример запроса:

curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/agent/query" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query":"Покажи все продукты в категории Электроника"}'

Запуск

Вариант 1: Docker Compose (рекомендуется)

docker compose up --build

API будет доступен на http://localhost:8000.

Вариант 2: Локально

python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt uvicorn app.main:app --reload --port 8000

Тесты

pytest -q

Покрытие требований тестами:

tests/test_mcp_server.py:
- добавление продукта
- статистика
- обработка ошибки ValueError
tests/test_agent.py:
- вычисление средней цены
- расчет скидки через custom tool
tests/test_api.py:
- проверка POST /api/v1/agent/query