Сервер MCP для мониторинга цен
контур
Данный проект представляет собой сервер мониторинга цен на основе Model Context Protocol (MCP). Сравните стандартную цену DB и цену Gmarket в реальном времени по коду продукта и отправьте уведомление через Slack, когда цена снизится.
- Структура сервера/инструмента/подсказки в соответствии со стандартами MCP
- Автоматизируйте весь процесс сканирования, сравнения цен и уведомлений
- Поддерживает интеграцию Slack WebHook
Основные характеристики
- Поиск стандартной цены в базе данных : Поиск стандартной цены в базе данных с использованием кода продукта
- Отслеживание цен в реальном времени на Gmarket : использование API Firecrawl
- Сравните цены и рассчитайте ставки скидок
- Отправляйте уведомления в Slack, когда цена падает
- Предоставляет инструмент для автоматизации всего рабочего процесса
Структура папок
price_monitor_mcp/
├── src/
│ └── price_monitor_mcp.py # MCP 서버 메인 코드
├── mcp_client.py # MCP 클라이언트 코드
├── README.md
└── .env # 환경변수
Как бегать
Установка через Smithery
Чтобы автоматически установить Price Monitor Server для Claude Desktop через Smithery :
npx -y @smithery/cli install @moongzee/mcp-price-monitor --client claude
1. Подготовьте виртуальную среду и установите пакет
conda activate price_monitor_mcp
pip install -r requirements.txt
# 또는 필요한 경우
pip install mcp firecrawl requests python-dotenv psycopg2-binary pydantic
2. Установка переменных среды
Задайте переменные среды, такие как Slack webhooks, в файле .env следующим образом.
SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/...
DB_HOST=...
DB_PORT=...
DB_NAME=...
DB_USER=...
DB_PASSWORD=...
3. Запустите MCP-сервер.
mcp run src/price_monitor_mcp.py
- Или запустите его с помощью devtools:
mcp dev src/price_monitor_mcp.py - Или активируйте среду conda с помощью скрипта оболочки, а затем запустите
Список инструментов/подсказок MCP
get_db_price(product_code) : стандартный запрос цены в базе данныхcrawl_gmarket_price(product_code) : сканирование цен Gmarket в реальном времениsend_slack_alert(message) : Отправить уведомление Slackmonitor_price_workflow(product_code) : автоматически запустить весь процесс (рекомендуется)monitor_price(product_code) : подсказка (для LLM)
Автоматизировать весь процесс (рекомендуется)
Пример вызова инструмента рабочего процесса
В инструментах разработки/клиенте MCP:
- Выберите инструмент
monitor_price_workflow , введите product_code и запустите его. - Результаты: возвращает цену БД, самую низкую цену, разницу в цене, ставку скидки, уведомление Slack и т. д.
Пример клиента Python
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())
Тест уведомлений Slack
- Если ваш вебхук Slack настроен правильно, вы автоматически получите уведомление, когда цена снизится.
- Формат сообщения можно свободно изменять в функции
send_slack_alert .
Связь LLM (Клод, GPT и т.д.)
- Claude, GPT и т. д. смогут запускать подсказки/инструменты на естественном языке, как только подключение к серверу MCP будет официально поддерживаться.
- В настоящее время результаты принимаются через клиентский код MCP и вставляются в LLM для запроса сводки/анализа.
Ссылки/Документы
Контакты/Вклад
- Пожалуйста, оставляйте любые вопросы, сообщения об ошибках или запросы на расширение как проблемы!