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

お問い合わせ/貢献

気になる点、バグ、拡張リクエストは問題として残してください！

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Integrations

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概要

主な機能

フォルダ構造

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

2. 環境変数の設定

3. MCP サーバーの実行

MCPツール/プロンプトリスト

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：

Pythonクライアントの例

スラック通知テスト

LLM（Claude、GPTなど）連動

参考/文書

お問い合わせ/貢献