Preismonitor MCP-Server
Gliederung
Bei diesem Projekt handelt es sich um einen Preisüberwachungsserver, der auf dem Model Context Protocol (MCP) basiert. Vergleichen Sie den DB-Standardpreis und den Gmarket-Echtzeitpreis nach Produktcode und senden Sie eine Benachrichtigung über Slack, wenn der Preis sinkt.
- Server-/Tool-/Prompt-Struktur gemäß MCP-Standards
- Automatisieren Sie den gesamten Prozess des Crawlens, des Preisvergleichs und der Benachrichtigungen
- Unterstützt die Slack-Webhook- Integration
Hauptmerkmale
- DB-Standardpreissuche : Suchen Sie anhand des Produktcodes den Standardpreis in der DB
- Gmarket Echtzeit-Preis-Crawling : Verwenden der Firecrawl-API
- Preise vergleichen und Rabattsätze berechnen
- Senden Sie Slack-Benachrichtigungen, wenn der Preis sinkt
- Bietet ein Tool zur Automatisierung des gesamten Workflows
Ordnerstruktur
price_monitor_mcp/
├── src/
│ └── price_monitor_mcp.py # MCP 서버 메인 코드
├── mcp_client.py # MCP 클라이언트 코드
├── README.md
└── .env # 환경변수
Wie man läuft
Installation über Smithery
So installieren Sie Price Monitor Server für Claude Desktop automatisch über Smithery :
npx -y @smithery/cli install @moongzee/mcp-price-monitor --client claude
1. Virtuelle Umgebung vorbereiten und Paket installieren
conda activate price_monitor_mcp
pip install -r requirements.txt
# 또는 필요한 경우
pip install mcp firecrawl requests python-dotenv psycopg2-binary pydantic
2. Umgebungsvariablen festlegen
Legen Sie Umgebungsvariablen wie Slack-Webhooks in .env Datei wie folgt fest.
SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/...
DB_HOST=...
DB_PORT=...
DB_NAME=...
DB_USER=...
DB_PASSWORD=...
3. Führen Sie den MCP-Server aus
mcp run src/price_monitor_mcp.py
- Oder führen Sie es mit Devtools aus:
mcp dev src/price_monitor_mcp.py - Oder aktivieren Sie die Conda-Umgebung mit einem Shell-Skript und führen Sie dann
get_db_price(product_code) : DB-Standardpreisabfragecrawl_gmarket_price(product_code) : Gmarket-Preis-Crawling in Echtzeitsend_slack_alert(message) : Slack-Benachrichtigung sendenmonitor_price_workflow(product_code) : Den gesamten Prozess automatisch ausführen (empfohlen)monitor_price(product_code) : Eingabeaufforderung (für LLM)
Automatisieren Sie den gesamten Prozess (empfohlen)
- Wählen Sie das Tool
monitor_price_workflow aus, geben Sie product_code ein und führen Sie es aus. - Ergebnisse: Gibt DB-Preis, niedrigsten Preis, Preisdifferenz, Rabattsatz, Slack-Benachrichtigung usw. zurück.
Python-Clientbeispiel
import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
async def main():
server_params = StdioServerParameters(
command="python",
args=["src/price_monitor_mcp.py"],
)
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
result = await session.call_tool("monitor_price_workflow", arguments={"product_code": "ULCK25151"})
print("워크플로우 결과:", result)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Slack-Benachrichtigungstest
- Wenn Ihr Slack-Webhook richtig eingerichtet ist, werden Sie automatisch benachrichtigt, wenn ein Preis sinkt.
- Das Nachrichtenformat kann in
send_slack_alert frei geändert werden.
LLM-Verknüpfung (Claude, GPT usw.)
- Claude, GPT usw. können Eingabeaufforderungen/Tools in natürlicher Sprache ausführen, sobald die MCP-Serververbindung offiziell unterstützt wird
- Derzeit werden die Ergebnisse über den MCP-Clientcode empfangen und zur Anforderung einer Zusammenfassung/Analyse in LLM eingefügt.
Referenzen/Dokumente
Kontakt/Beitrag
- Bitte hinterlassen Sie Fragen, Fehler oder Erweiterungswünsche als Probleme!