价格监控 MCP 服务器

大纲

该项目是一个基于模型上下文协议（MCP）的价格监控服务器。通过产品代码比较DB标准价格和Gmarket实时价格，当价格下降时通过Slack发送通知。

• 遵循MCP 标准的服务器/工具/提示结构
• 自动化整个抓取、价格比较和通知过程
• 支持Slack webhook集成

主要特点

1. DB标准价格搜索：使用产品代码搜索DB中的标准价格
2. Gmarket 实时价格爬取：使用 Firecrawl API
3. 比较价格并计算折扣率
4. 价格下降时发送 Slack 通知
5. 提供自动化整个工作流程的工具

文件夹结构

如何运行

1.准备虚拟环境并安装包

2.设置环境变量

在.env文件中设置环境变量，例如 Slack webhooks，如下所示。

3. 运行 MCP 服务器

• 或者使用 devtools 运行它： mcp dev src/price_monitor_mcp.py
• 或者使用 shell 脚本激活 conda 环境，然后运行

MCP 工具/提示列表

• get_db_price(product_code) ：DB标准价格查询
• crawl_gmarket_price(product_code) ：Gmarket实时价格爬取
• send_slack_alert(message) ：发送 Slack 通知
• monitor_price_workflow(product_code) ：自动运行整个流程（推荐）
• monitor_price(product_code) ：提示（针对法学硕士）

自动化整个过程（推荐）

调用工作流工具的示例

在 MCP 开发工具/客户端中：

• 选择monitor_price_workflow工具，输入product_code ，然后运行它。
• 结果：返回数据库价格、最低价、差价、折扣率、Slack通知等。

Python 客户端示例

Slack 通知测试

• 如果您的 Slack webhook 设置正确，当价格下降时您将自动收到通知。
• 消息格式可以在send_slack_alert函数中自由修改。

LLM（Claude、GPT等）链接

• 一旦 MCP 服务器连接得到官方支持，Claude、GPT 等将能够以自然语言运行提示/工具
• 目前，通过 MCP 客户端代码接收结果并粘贴到 LLM 以供摘要/分析请求。

参考文献/文件

• MCP Python SDK 官方文档
• 每个环境都需要设置Firecrawl、Slack API、DB等。

联系/贡献

• 请将任何问题、错误或扩展请求保留为问题！