Car Deals Search MCP

Busca anuncios de coches usados en Cars.com, Autotrader y KBB con asistentes de IA

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que agrega y busca anuncios de coches de múltiples fuentes. Procesa los anuncios en paralelo, extrae el precio, el kilometraje, la información del concesionario y aplica filtros opcionales estilo CARFAX (un solo propietario, sin accidentes, uso personal).

🚀 Inicio rápido

Requisitos previos

• Node.js (v16 o superior)

• Chrome/Chromium instalado (necesario para Puppeteer)

  • Si Chrome no está en la ubicación predeterminada, configura la variable de entorno PUPPETEER_EXECUTABLE_PATH para que apunte a tu binario de Chrome/Chromium.

Instalación

# Clone the repository
git clone https://github.com/SiddarthaKoppaka/car_deals_search_mcp.git
cd car_deals_search_mcp

# Install dependencies (includes Puppeteer)
npm install

Uso con clientes MCP

Configura tu cliente MCP (Claude Desktop, VS Code, GitHub Copilot, etc.) para que utilice este servidor:

Para Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS):

{
  "mcpServers": {
    "car-deals": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/car_deals_search_mcp/src/server.js"]
    }
  }
}

Para otros clientes MCP, consulta su documentación y utiliza:

• Comando: node

• Argumentos: ["<absolute-path-to-repo>/src/server.js"]

Probar el servidor de forma independiente

# Run the test command
npm test

# Or test manually with a specific search
node -e "
const { scrapeCarscom } = require('./src/scraper.js');
scrapeCarscom({
  make: 'Toyota',
  model: 'Camry',
  oneOwner: true,
  noAccidents: true,
  personalUse: true
}, 5).then(listings => listings.forEach(l => console.log(l.format())));
"

Related MCP server: StockSpark MCP Server

✨ Características

• Agregación de múltiples fuentes: busca en Cars.com, Autotrader y KBB simultáneamente

• Filtrado inteligente: filtros estilo CARFAX (un solo propietario, sin accidentes, uso personal)

• Valoración de ofertas: evaluación de la calidad de la oferta basada en heurísticas

• Scraping en paralelo: consultas concurrentes rápidas entre varias fuentes

• Modo sigiloso: Puppeteer con técnicas anti-detección de bots

📊 Fuentes compatibles

🔧 Herramienta MCP: search_car_deals

Parámetros

Respuesta de ejemplo

🚗 2021 Toyota Camry XSE
   💰 Price: $23,491
   📏 Mileage: 52,649 mi
   ⭐ Deal Rating: Good Deal
   🏆 CARFAX: 1-Owner | No Accidents | Personal Use
   🏪 Dealer: Valencia BMW
   🌐 Source: Cars.com
   🔗 https://www.cars.com/vehicledetail/...

🛠️ Detalles técnicos

• Scraping: Puppeteer (Chromium en modo headless) con plugin de sigilo para evitar la detección de bots

• Concurrencia: workers de scraping en paralelo para consultas simultáneas de múltiples fuentes

• Protocolo: implementa MCP (Model Context Protocol) para la integración con asistentes de IA

• Extracción de datos: analizadores específicos de cada fuente normalizan los anuncios en un esquema común

Requisito de Chrome/Chromium

Este proyecto utiliza Puppeteer y requiere Chrome o Chromium instalados:

• macOS: Chrome suele encontrarse en /Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome

• Linux: Puppeteer normalmente lo detecta automáticamente o se encuentra en /usr/bin/chromium-browser

• Windows: normalmente en C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe

Si Puppeteer no encuentra tu navegador, configura la variable de entorno:

export PUPPETEER_EXECUTABLE_PATH="/path/to/chrome"

🧪 Desarrollo y pruebas

# Run tests
npm test

# Test individual scrapers
node src/scraper.js

# View code structure
ls -la src/

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Sigue este flujo de trabajo:

1. Haz un fork del repositorio

2. Crea una rama de funcionalidad (git checkout -b feature/amazing-feature)

3. Añade pruebas para la nueva funcionalidad

4. Haz commit de tus cambios (git commit -m 'Add amazing feature')

5. Sube los cambios a la rama (git push origin feature/amazing-feature)

6. Abre un Pull Request

Incluye cobertura de pruebas para los cambios de scraping/parse los cambios para evitar regresiones cuando se actualicen los sitios de origen.

📄 Licencia

Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.

🔗 Enlaces

• Repositorio: https://github.com/SiddarthaKoppaka/car_deals_search_mcp

• Incidencias: https://github.com/SiddarthaKoppaka/car_deals_search_mcp/issues

• Protocolo MCP: https://modelcontextprotocol.io