MCP製品検索サーバー

Model Context Protocol (MCP) に基づいた製品検索サーバーです。Claudeがキーワードに基づいて製品カタログを検索し、構造化データを取得できるようにします。

機能

Claudeが呼び出せる3つのツールを提供します：

ツール	説明
`search`	キーワードで製品を検索。カテゴリ、価格、評価によるフィルタリングをサポート
`list_categories`	すべての製品カテゴリと件数を一覧表示
`get_product`	IDを指定して単一製品の完全な情報を取得

クイックスタート

1. プロジェクトのクローン

git clone <your-repo-url>
cd mcp-product-search

2. 仮想環境の作成と依存関係のインストール

macOS / Linux：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install "mcp[cli]"

Windows：

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install "mcp[cli]"

Python 3.10以上が必要です。python3 --version で確認してください。

3. ブラウザでのテスト

mcp dev server.py

ブラウザが自動的にMCP Inspectorを開きます。開かない場合は、ターミナルに出力されたアドレス（通常は http://localhost:6274）に手動でアクセスしてください。

接続手順：

左側の Command を仮想環境内のPythonの絶対パスに変更します：
- macOS/Linux：/絶対パス/mcp-product-search/.venv/bin/python
- Windows：C:\絶対パス\mcp-product-search\.venv\Scripts\python.exe
Arguments に server.py を入力します
Connect をクリックし、左下に Connected と表示されれば成功です
上部の Tools タブをクリックし、ツールを選択してパラメータを入力し、Run Tool をクリックします

4. Claude Desktopへの接続

設定ファイルを見つけます：

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

以下の内容を追加します（実際の絶対パスに置き換えてください）：

{
  "mcpServers": {
    "product-search": {
      "command": "/绝对路径/mcp-product-search/.venv/bin/python",
      "args": ["/绝对路径/mcp-product-search/server.py"]
    }
  }
}

現在のディレクトリの絶対パスを確認する方法：

# macOS / Linux
pwd

# Windows
cd

設定ファイルを保存した後、Claude Desktopを完全に終了して再起動してください。

5. Claude Code（コマンドライン）への接続

claude mcp add product-search \
  /绝对路径/mcp-product-search/.venv/bin/python \
  /绝对路径/mcp-product-search/server.py

使用例

Claudeに接続後、以下のように質問できます：

帮我搜索苹果品牌的笔记本电脑
找一款评分 4.8 以上、价格不超过 300 美元的耳机
列出所有产品分类
查询产品 P003 的详细信息

Claudeは自動的にどのツールを呼び出すべきか判断し、返された構造化データに基づいて回答します。

ツールパラメータの説明

`search`

パラメータ	型	必須	デフォルト値	説明
`keyword`	string	はい	—	製品名、説明、ブランド、カテゴリ、タグをマッチング
`category`	string	いいえ	—	カテゴリでフィルタリング（例: `"Laptops"`, `"Headphones"`）
`max_price`	float	いいえ	—	最高価格（USD）
`min_rating`	float	いいえ	—	最低評価（0–5）
`limit`	int	いいえ	`10`	結果の最大件数（最大50）

結果は評価の高い順、価格の安い順にソートされます。

戻り値の例：

{
  "keyword": "apple",
  "filters": { "category": "Laptops", "max_price": null, "min_rating": null },
  "total_results": 1,
  "products": [
    {
      "id": "P001",
      "name": "Apple MacBook Pro 14-inch M3",
      "category": "Laptops",
      "brand": "Apple",
      "price": 1999.0,
      "currency": "USD",
      "stock": 42,
      "rating": 4.8,
      "description": "14-inch Liquid Retina XDR display, M3 chip, 18GB RAM, 512GB SSD.",
      "tags": ["laptop", "apple", "macbook", "m3", "professional", "portable"]
    }
  ]
}

`list_categories`

パラメータなし。すべてのカテゴリ名と対応する製品数を返します。

`get_product`

パラメータ	型	必須	説明
`product_id`	string	はい	製品ID（例: `"P001"`、大文字小文字を区別しない）

プロジェクト構造

mcp-product-search/
├── server.py        # MCP 服务器，定义工具
├── products.py      # 产品目录与搜索逻辑
├── pyproject.toml   # 项目依赖
└── README.md

製品データの拡張

現在の製品カタログは products.py に記述された12件のサンプルデータです。実際のデータに置き換えるには search_products() 関数を修正するだけでよく、server.py を変更する必要はありません。

データソース	修正方法
ローカル JSON/CSV	起動時にファイルを読み込んで `CATALOG` を埋める
SQLite / PostgreSQL	ループ処理をSQLクエリに置き換える
EC API	関数内でHTTPリクエストを送信する
Elasticsearch	ESの全文検索インターフェースを呼び出す

MCP Product Search Server