PhoneLCDParts MCP-Server

Dieses Projekt stellt einen Model Context Protocol (MCP)-Server mit einem Tool zum Scrapen von Produktsuchergebnissen von phonelcdparts.com bereit.

Zweck

Das primäre Tool, scrape_phonelcdparts , ermöglicht es einem MCP-kompatiblen Client (z. B. einem LLM-Agenten), die Website phonelcdparts.com anhand eines Suchbegriffs nach Produkten abzufragen. Es gibt strukturierte JSON-Daten zurück, die den Produktnamen, den Preis, die direkte URL und die Bild-URL enthalten.

Dies ermöglicht den automatisierten Abruf von Produktinformationen für verschiedene Anwendungen, wie z. B. Preisverfolgung, Datenanalyse oder Integration in größere KI-gesteuerte Arbeitsabläufe.

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Voraussetzungen

Python 3.12 oder höher.
uv (für Umgebungs- und Paketverwaltung).
Ein gültiger Firecrawl-API-Schlüssel (von firecrawl.dev ).

Aufstellen

Klonen Sie das Repository (falls zutreffend) oder navigieren Sie zum Projektverzeichnis:
cd path/to/phonelcdpart-mcp
Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung mit
uv venv source .venv/bin/activate
Konfigurieren Sie den Firecrawl-API-Schlüssel: Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen .env im Stammverzeichnis des Projekts phonelcdpart-mcp (z. B. phonelcdpart-mcp/.env ). Fügen Sie Ihren Firecrawl-API-Schlüssel zu dieser Datei hinzu:
FIRECRAWL_API_KEY="YOUR_ACTUAL_FIRECRAWL_API_KEY_HERE"
Die Anwendung verwendet die python-dotenv -Bibliothek, um diesen Schlüssel zur Laufzeit zu laden.
Installieren Sie Abhängigkeiten mit
uv pip install .
Dadurch werden alle in pyproject.toml aufgeführten Abhängigkeiten installiert, einschließlich python-dotenv .

Ausführen des MCP-Servers

Sie haben mehrere Möglichkeiten, den Server auszuführen:

Direkt mit Python (für einfache Entwicklung):
python app.py
Verwenden von Uvicorn (für die Entwicklung empfohlen, bietet automatisches Neuladen): Stellen Sie sicher, dass uvicorn installiert ist (es befindet sich in pyproject.toml ).
uvicorn app:mcp --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
( app:mcp bezieht sich auf die mcp -Instanz von FastMCP in Ihrer app.py Datei.)
Verwenden des installierten Skripts (wenn Nach einem erfolgreichen uv pip install . sollte ein in pyproject.toml definiertes Skript verfügbar sein:
start-mcp
Dazu wird normalerweise die Methode mcp.run() verwendet.

Der Server startet normalerweise unter http://127.0.0.1:8000 oder http://0.0.0.0:8000 .

Verwenden des Tools

Sobald der Server läuft, können Sie mit jedem MCP-kompatiblen Client mit ihm interagieren.

Werkzeugname: scrape_phonelcdparts
Beschreibung (aus der Dokumentzeichenfolge): Kratzt Produktinformationen (Name, Preis, URL, Bild-URL) von phonelcdparts.com für eine bestimmte Suchanfrage.
Argument:
- search_query (Zeichenfolge): Der Produktsuchbegriff (z. B. „iPhone 15 Pro Max LCD“).
Gibt zurück: Eine Liste von Wörterbüchern, wobei jedes Wörterbuch Folgendes enthält:
- name (Zeichenfolge)
- price (Zeichenfolge)
- url (Zeichenfolge)
- image_url (Zeichenfolge)

Beispielaufruf (konzeptionell, unter Verwendung eines Python-Clients):

# (This is a conceptual example of how a client might call the tool) # import asyncio # from fastmcp import Client # # async def main(): # # Ensure the server_url matches where your MCP server is running # server_url = "http://127.0.0.1:8000/sse" # async with Client(server_url) as client: # try: # result = await client.call_tool( # "scrape_phonelcdparts", # {"search_query": "iphone 14 screen"} # ) # if result and result.data: # print("Tool Result:") # for item in result.data: # print(item) # else: # print("No data returned or tool call failed.") # except Exception as e: # print(f"Error calling tool: {e}") # # if __name__ == "__main__": # asyncio.run(main())

Dieser Clientcode würde eine Verbindung zu Ihrem laufenden MCP-Server herstellen und das Tool scrape_phonelcdparts mit der angegebenen Suchanfrage aufrufen und dann die strukturierten JSON-Ergebnisse drucken.