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Shopify Content Engine MCP Server

Name: Shopify Content Engine MCP Server
Author: AbdulRehman0004

by AbdulRehman0004

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Hybrid

Shopify 产品内容引擎

n8n OpenAI MCP Python License

一个 n8n 管道，将原始产品（product_name、product_description）转化为完整的、可供审核的营销工具包——包括 SEO 研究、产品页面文案、博客文章、Google + Meta 广告、社交媒体帖子、电子邮件和主图——并将每个产品的一行数据写入审核表。不会自动发布任何内容；需要人工批准。

除了工作流之外，本仓库还提供了使其可操作而非仅演示的两样东西：一个评估工具，根据引擎自身的规则（长度限制、禁用词、虚构事实）对每个生成的工具包进行评分；以及一个 MCP 服务器，以便任何代理——Claude Desktop、Claude Code、Cursor 或您自己的代理——都可以验证草稿并触发运行。

product_name + product_description
        │
        ▼
 ┌────────────── n8n ──────────────┐
 │ idempotency gate → 3 LLM calls  │──▶ Review sheet (status=done | failed)
 │ strict JSON → validate → map    │──▶ hero image → Drive
 │ dry-run · retry · dead-letter   │──▶ batch summary email
 └─────────────────────────────────┘
        ▲                       │
   MCP server               eval harness
 (validate / run)      (rules + LLM judge, gates CI)

为何如此构建

关注点	引擎的处理方式
幻觉规格	每个提示仅基于事实；评估会标记输出中任何在产品输入中不存在的数字/单位或声称词（`clinically`、`certified`、`vegan` 等）。
脆弱的解析	所有三个模型调用均使用 OpenAI 结构化输出（`strict: true`）——符合模式的 JSON，无需正则表达式。
重新运行 / 成本	幂等性门控会跳过任何 `status=done` 的内容；`forceRegenerate` 可覆盖。批量模型为 `gpt-4o-mini`。
单个产品问题	每次调用重试 + 出错继续。失败项会以 `status=failed` 行写入，并附带 `failure_reason`（死信）——批次不会停止。
未捕获的失败	路由到单独的错误处理工作流 → 发送警报邮件。
无副作用的测试	`dryRun=true` 会生成并验证，但不写入任何内容。
发布	从不自动。草稿会进入“审核”标签页，由人工批准。
平台限制	硬性限制（SEO 标题 ≤ 60、元描述 ≤ 155、Google 标题 ≤ 30、X ≤ 280 等）位于 `config/` 中，在解析节点中强制执行，并由评估重新检查。

Related MCP server: shopify

流程

Manual / Schedule / Webhook ─▶ ⚙️ Config ─▶ 📥 Read Products [swap point → Shopify]
  ─▶ 📖 Read Done ─▶ 🚦 Idempotency Gate ─▶ 🔢 Limit ─▶ 🔁 Loop (1 product at a time)
        ─▶ 🤖 A: SEO + Product Page ─▶ 🤖 B: Blog ─▶ 🤖 C: Ads / Social / Email / Image prompt
        ─▶ 🧩 Parse, Validate & Map ─▶ 🧪 Dry run?
              ├─ yes ─▶ 📝 Dry-run log (no write) ─▶ loop
              └─ no  ─▶ 🖼️ Images? ─▶ 🎨 gpt-image-1 ─▶ ☁️ Drive ─▶ 📤 Upsert Review row ─▶ loop
  🔁 done ─▶ 📊 Batch summary ─▶ ✉️ Email (optional)
  (uncaught) ─▶ ⚠️ Error Handler workflow ─▶ alert email

完整 Mermaid 图：docs/architecture.mmd。目前产品来源是 Google 表格；📥 读取产品 是一个标记的切换点，用于 Shopify → 获取产品（title → product_name，body_html → product_description）。

评估

python -m evals 根据引擎承诺遵守的规则对工具包（审核标签页中的行）进行评分。规则直接来自 config/generation.config.yaml 和 config/brand-voice.yaml，因此更改配置文件中的限制也会更改评估。

检查系列	示例
完整性	`status=done`，所有 19 个内容字段均存在
硬性限制	8 个字符限制，3 个单词范围，≤15 个 Google 标题，每个 ≤30 个字符，5–10 个标签
结构	4–6 个要点，博客中的 H2/H3，恰好一个 `{PRODUCT_URL}` CTA，slug 格式
SEO 放置	主要关键词出现在标题/元描述/第一句中（警告）
品牌语调	来自 `brand-voice.yaml` 的禁用词
仅事实	输出中的数字+单位和声称词必须存在于产品输入中
LLM 评判（`--judge`）	1–5 分，针对仅事实、品牌语调、SEO 质量 + 引用的无依据声称（结构化输出，可选，需要 `OPENAI_API_KEY`）

当前黄金集（来自实际运行的真正工具包，evals/golden/kits.json）：

产品	得分	捕获的问题
温和保湿洁面凝胶	88%	描述 66 个单词（期望 150–250），博客 507 个单词（期望 900–1200），电子邮件 28 个单词（期望 60–120）——模型在长度上表现不足；解析节点会截断过长的文本，但目前没有最小长度重试机制

这一发现正是评估工具存在的意义——它现在是一个待办事项（参见路线图）。使用 python -m evals --input review-export.csv --min-score 0.9 针对您自己的导出运行；非零退出码会门控 CI。

MCP 服务器

mcp_server/ 通过模型上下文协议（stdio）暴露引擎：

工具	用途
`get_brand_voice`	语调、受众、禁用词、仅事实规则
`get_generation_limits`	硬性限制 + 运行标志
`list_sample_products`	五个固定产品
`validate_content_kit(row, product)`	使用与评估相同的规则对草稿进行评分
`run_content_engine(dry_run=True, …)`	向工作流 webhook 发送 POST 请求，附带每次运行的标志——默认 dry-run

资源：content-engine://columns（审核表列映射），content-engine://prompts/{A|B|C}。

Claude Desktop / Claude Code 配置：

{
  "mcpServers": {
    "shopify-content-engine": {
      "command": "content-engine-mcp",
      "env": { "N8N_WEBHOOK_URL": "https://<your-instance>/webhook/shopify-content-engine-run" }
    }
  }
}

仓库布局

workflows/     shopify-content-engine.workflow.json · error-handler.workflow.json   (import these)
prompts/       system prompts A / B / C + prompt library (version-controlled mirror of ⚙️ Config)
config/        brand-voice.yaml · generation.config.yaml                            (limits, flags)
docs/          runbook.md · architecture.mmd · output-sheet-columns.md
test/          product-fixtures.json (5 products) · dry-run checklist · a real generated kit
evals/         checks.py (rules) · judge.py (LLM judge) · golden/ · tests/
mcp_server/    server.py · tests/
scripts/       check_workflows.py — static checks on the exported JSON (runs in CI)

快速开始

工作流

导入 workflows/error-handler.workflow.json，然后导入 workflows/shopify-content-engine.workflow.json。
在 OpenAI / Google Sheets / Drive / Gmail 节点上重新选择凭据（不会存储在 JSON 中）。
将 📥 读取产品、📖 读取已完成、📤 写入 指向一个包含“产品”和“审核”标签页的表格。
将 设置 → 错误工作流 设置为已导入的错误处理程序。
对五个固定产品进行 dry-run（test/README.md），然后实际运行。运行标志可以在 webhook 正文中发布：{"dryRun": true, "enableImages": false}。

评估 + MCP

pip install -e ".[mcp,dev]"
python -m evals                     # score the golden set
python -m evals --input export.csv  # score your own Review-tab export
pytest                              # 27 tests: rules, negative cases, MCP tools in-process
content-engine-mcp                  # start the MCP server (stdio)

路线图

在解析步骤中添加最小长度保护 + 一次自我纠正重试（目前评估会在事后标记短文案）。
在 webhook 触发器上添加标头认证（n8n 凭据）——目前依赖于不可猜测的路径。
将 Shopify Admin API 作为产品来源，并在同一批准门控后添加“草稿产品”写回。
黄金集：更多真实工具包，每个固定产品一个，以及每晚的 --judge 运行。

许可证

MIT

This server cannot be installed

license - permissive license

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

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