Preismonitor MCP-Server

Schmiedeabzeichen

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

Related MCP server: BigGo MCP Server

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

MCP-Tools/Eingabeaufforderungsliste

get_db_price(product_code) : DB-Standardpreisabfrage
crawl_gmarket_price(product_code) : Gmarket-Preis-Crawling in Echtzeit
send_slack_alert(message) : Slack-Benachrichtigung senden
monitor_price_workflow(product_code) : Den gesamten Prozess automatisch ausführen (empfohlen)
monitor_price(product_code) : Eingabeaufforderung (für LLM)

Automatisieren Sie den gesamten Prozess (empfohlen)

Beispiel für den Aufruf eines Workflow-Tools

In den MCP-Entwicklertools/-Client:

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

Offizielle Dokumentation zum MCP Python SDK
Firecrawl, Slack API, DB usw. müssen für jede Umgebung eingerichtet werden.

Kontakt/Beitrag

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