Amazon 제품 인텔리전스 에이전트

Amazon 제품 세부 정보와 리뷰를 스크랩하고, 로컬 JSON 데이터베이스 스토리지를 관리하며, 풍부한 Prefab UI 대시보드를 사용하여 인텔리전스 데이터를 시각화하는 자율형 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

주요 기능

• 비동기 스크래핑: httpx와 BeautifulSoup4를 사용하여 Amazon에서 제품 메타데이터(가격, 제목, 리뷰 수, 평균 평점)와 주요 고객 리뷰를 동시에 가져옵니다.

• 로컬 지속성: 로컬 JSON 데이터베이스에서 제품 인텔리전스 데이터를 관리하기 위한 전체 CRUD 작업을 제공합니다.

• 풍부한 대시보드: 수집된 인텔리전스를 시각화하기 위한 아름다운 Prefab UI 대시보드를 생성합니다.

• MCP 표준: fastmcp를 사용하는 모든 Model Context Protocol 클라이언트와 완벽하게 호환됩니다.

사전 요구 사항

• Python 3.12+ (64비트 권장)

• Node.js (MCP Inspector용)

설치

로컬 설정

1. 저장소를 복제하거나 다운로드합니다.

2. 프로젝트 디렉토리에서 터미널을 엽니다.

3. 가상 환경을 생성하고 활성화합니다:

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

4. 종속성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

온라인 설정 (Replit / GitHub Codespaces)

로컬에 종속성을 설치할 수 없는 경우 클라우드 IDE를 사용할 수 있습니다:

1. 파일을 Replit 또는 GitHub Codespace에 업로드합니다.

2. 제공된 터미널에서 설치 명령을 실행합니다: pip install -r requirements.txt.

사용 및 테스트

에이전트의 기능을 테스트하는 가장 쉬운 방법은 공식 MCP Inspector를 사용하는 것입니다.

1. 인스펙터를 시작합니다:

   npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

2. 브라우저에서 제공된 localhost URL을 엽니다.

3. Tools 탭으로 이동하여 다음 기능을 테스트합니다:

   • fetch_amazon_product: ASIN(예: B08N5WRWNW)을 사용하여 데이터를 스크랩합니다.

   • manage_product_database: 스크랩된 JSON 데이터를 로컬 데이터베이스에 저장합니다.

   • show_product_dashboard: 저장된 ASIN에 대해 생성된 UI를 확인합니다.

예시: 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

ASIN은 B0821PN8L4입니다.

LLM 클라이언트와 통합

MCP 호환 클라이언트(예: Claude Desktop) 구성에 서버를 추가합니다:

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