Price Monitor MCPサーバー

概要

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）ベースの価格監視サーバーです。商品コードでDBの価格とGマーケットのリアルタイム価格を比較し、価格が下がったときにSlackに通知を送信します。

MCP規格に準拠したサーバー/ツール/プロンプト構造
クロール、価格比較、通知全体のプロセスを自動化
スラックウェブフック連動サポート

主な機能

DB基準価照会：商品コードでDBから基準価格を照会する
Gマーケットリアルタイム価格クロール：Firecrawl APIの活用
価格比較と割引率の計算
価格下落時にスラック通知を送信
フルワークフロー自動実行ツールを提供

フォルダ構造

price_monitor_mcp/ ├── src/ │ └── price_monitor_mcp.py # MCP 서버 메인 코드 ├── mcp_client.py # MCP 클라이언트 코드 ├── README.md └── .env # 환경변수

実行方法

1. 仮想環境の準備とパッケージのインストール

conda activate price_monitor_mcp pip install -r requirements.txt # 또는 필요한 경우 pip install mcp firecrawl requests python-dotenv psycopg2-binary pydantic

2. 環境変数の設定

.envファイルに以下のようにSlack Webhookなどの環境変数を設定します。

SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/... DB_HOST=... DB_PORT=... DB_NAME=... DB_USER=... DB_PASSWORD=...

3. MCP サーバーの実行

mcp run src/price_monitor_mcp.py

またはdevツールで実行： mcp dev src/price_monitor_mcp.py
またはシェルスクリプトでconda環境を有効にした後に実行する

MCPツール/プロンプトリスト

get_db_price(product_code) : DB 基準が照会
crawl_gmarket_price(product_code) ：Gマーケットリアルタイム価格クロール
send_slack_alert(message) : スラック通知の送信
monitor_price_workflow(product_code) : フルプロセス自動実行 (推奨)
monitor_price(product_code) ：プロンプト（LLM用）

フルプロセス自動実行(推奨)

ワークフローツール呼び出しの例

MCP開発ツール/クライアントから：

monitor_price_workflowツールを選択し、 product_code入力して実行
結果：DB価格、最低価格、価格差、割引率、スラック通知などを返す

Pythonクライアントの例

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())

スラック通知テスト

スラックウェブフックが正しく設定されていると、価格が下がると自動的に通知が送信されます。
メッセージフォーマットはsend_slack_alert関数で自由に変更可能

LLM（Claude、GPTなど）連動

Claude、GPTなどでMCPサーバー接続機能が公式にサポートされると、自然言語でのプロンプト/ツール実行が可能
現在は、MCPクライアントコードで結果を受け取り、LLMに貼り付けて要約/分析要求

参考/文書

MCP Python SDK 公式ドキュメント
Firecrawl、Slack API、DBなどは各環境に合わせて設定が必要

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