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Glama
explorellm32-usr

Amazon Product Intelligence Agent

Agente de Inteligencia de Productos de Amazon

Un servidor autónomo del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que extrae detalles y reseñas de productos de Amazon, gestiona el almacenamiento en una base de datos JSON local y visualiza datos de inteligencia utilizando un panel de control de interfaz de usuario Prefab enriquecido.

Características

  • Extracción Asíncrona: Utiliza httpx y BeautifulSoup4 para obtener simultáneamente metadatos de productos (precio, título, número de reseñas, calificación promedio) y las principales reseñas de clientes de Amazon.

  • Persistencia Local: Proporciona operaciones CRUD completas para gestionar datos de inteligencia de productos en una base de datos JSON local.

  • Panel Enriquecido: Genera un hermoso panel de control de interfaz de usuario Prefab para visualizar la inteligencia recopilada.

  • Estándar MCP: Totalmente compatible con cualquier cliente del Protocolo de Contexto de Modelo utilizando fastmcp.

Requisitos previos

  • Python 3.12+ (se recomienda 64 bits)

  • Node.js (para el Inspector MCP)

Instalación

Configuración Local

  1. Clone o descargue el repositorio.

  2. Abra una terminal en el directorio del proyecto.

  3. Cree y active un entorno virtual:

    python -m venv venv
    source venv/Scripts/activate  # On Windows Git Bash
    # OR: .\venv\Scripts\activate # On Windows PowerShell
  4. Instale las dependencias:

    pip install -r requirements.txt

Configuración en Línea (Replit / GitHub Codespaces)

Si no puede instalar las dependencias localmente, puede usar un IDE en la nube:

  1. Suba los archivos a Replit o a un GitHub Codespace.

  2. Ejecute el comando de instalación en la terminal proporcionada: pip install -r requirements.txt.

Uso y Pruebas

La forma más fácil de probar las capacidades del agente es utilizando el Inspector MCP oficial.

  1. Inicie el inspector:

    npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py
  2. Abra la URL de localhost proporcionada en su navegador.

  3. Navegue a la pestaña Tools para probar las siguientes funciones:

    • fetch_amazon_product: Utilice un ASIN (como B08N5WRWNW) para extraer datos.

    • manage_product_database: Guarde los datos JSON extraídos en su base de datos local.

    • show_product_dashboard: Vea la interfaz de usuario generada para su ASIN guardado.

Ej: https://www.amazon.in/Amazon-Brand-Presto-Oxo-Biodegradable-Garbage/dp/B0821PN8L4/ref=zg\\\\_bs\\\\_c\\\\_kitchen\\\\_d\\\\_sccl\\\\_1/259-9731870-4167526?pd\\\\_rd\\\\_w=cfXa7\\\\&content-id=amzn1.sym.b908f532-cbe7-4274-8b24-b671acc58bd2\\\\&pf\\\\_rd\\\\_p=b908f532-cbe7-4274-8b24-b671acc58bd2\\\\&pf\\\\_rd\\\\_r=F8ZX5X2ZT11NKKGT6PXC\\\\&pd\\\\_rd\\\\_wg=wuSNK\\\\&pd\\\\_rd\\\\_r=b24b1a45-e140-4aad-bc3c-4f47f6ec477e\\\\&pd\\\\_rd\\\\_i=B0821PN8L4\\\\&th=1

El ASIN es B0821PN8L4

Integración con un Cliente LLM

Agregue el servidor a la configuración de su cliente compatible con MCP (por ejemplo, Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "amazon-intelligence": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/server.py"]
    }
  }
}
F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

Resources

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