Amazon製品インテリジェンスエージェント

Amazonの製品詳細とレビューをスクレイピングし、ローカルのJSONデータベースストレージを管理し、リッチなPrefab UIダッシュボードを使用してインテリジェンスデータを可視化する自律型Model Context Protocol (MCP) サーバーです。

機能

• 非同期スクレイピング: httpx と BeautifulSoup4 を使用して、製品メタデータ（価格、タイトル、レビュー数、平均評価）とAmazonのトップカスタマーレビューを並行して取得します。

• ローカル永続化: ローカルのJSONデータベースで製品インテリジェンスデータを管理するための完全なCRUD操作を提供します。

• リッチなダッシュボード: 収集したインテリジェンスを可視化するための美しいPrefab UIダッシュボードを生成します。

• MCP標準: fastmcp を使用して、あらゆるModel Context Protocolクライアントと完全に互換性があります。

前提条件

• Python 3.12以上（64ビット推奨）

• Node.js（MCP Inspector用）

インストール

ローカルセットアップ

1. リポジトリをクローンまたはダウンロードします。

2. プロジェクトディレクトリでターミナルを開きます。

3. 仮想環境を作成して有効化します：

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

4. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt

オンラインセットアップ (Replit / GitHub Codespaces)

ローカルに依存関係をインストールできない場合は、クラウドIDEを使用できます：

1. ファイルをReplitまたはGitHub Codespaceにアップロードします。

2. 提供されたターミナルでインストールコマンドを実行します： pip install -r requirements.txt。

使用方法とテスト

エージェントの機能をテストする最も簡単な方法は、公式のMCP Inspectorを使用することです。

1. インスペクターを起動します：

   npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

2. ブラウザで提供されたlocalhost URLを開きます。

3. Tools タブに移動して、以下の機能をテストします：

   • fetch_amazon_product: ASIN（例: B08N5WRWNW）を使用してデータをスクレイピングします。

   • manage_product_database: スクレイピングしたJSONデータをローカルデータベースに保存します。

   • show_product_dashboard: 保存したASINの生成されたUIを表示します。

例: 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

ASINは B0821PN8L4 です

LLMクライアントとの統合

MCP互換クライアント（例: Claude Desktop）の設定にサーバーを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "amazon-intelligence": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/server.py"]
    }
  }
}