Amazon Product Research MCP Server

Сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет AI-ассистенту (например, Claude Code) инструменты для поиска и просмотра данных о товарах Amazon через stdio.

Возможности

• search_products — поиск товаров по ключевому слову.

• get_product — получение полных сведений о товаре по ID.

• Написан на строгом TypeScript с валидацией во время выполнения с помощью Zod.

• Покрыт модульными тестами на Vitest.

• Линтуется с помощью ESLint (typescript-eslint) и форматируется с помощью Prettier.

Related MCP server: Amazon Product Intelligence Agent

Структура проекта

src/
├── index.ts              # Entry point: wires the server to a stdio transport
├── server.ts              # Registers MCP tools on the McpServer instance
├── types/
│   └── product.ts         # Shared Product type
└── tools/
    ├── product-data.ts     # In-memory product catalog (mock data)
    ├── search-products.ts  # search_products tool: input schema + handler
    └── get-product.ts      # get_product tool: input schema + handler
tests/
├── search-products.test.ts
└── get-product.test.ts

Требования

• Node.js 20+

• npm

Начало работы

npm install
npm run dev

Это запускает сервер через stdio с помощью tsx, готовый к подключению MCP-клиентом.

Подключение из Claude Code

claude mcp add amazon-research -- npx tsx /absolute/path/to/amazon-product-research-mcp/src/index.ts

Скрипты

Справочник по инструментам

search_products

Поиск товаров Amazon по ключевому слову (сопоставление с названием товара без учёта регистра).

Входные данные

{ "query": "kindle" }

Выходные данные

[
  {
    "id": "kindle-paperwhite",
    "name": "Kindle Paperwhite",
    "price": 169.99,
    "currency": "USD",
    "rating": 4.7,
    "reviewCount": 12543,
    "description": "A high-resolution e-reader designed for reading comfortably indoors and outdoors."
  }
]

get_product

Получение полных сведений о товаре по его ID.

Входные данные

{ "product_id": "kindle-paperwhite" }

Выходные данные: один объект Product или null, если подходящего товара нет.

Данные

Данные о товарах сейчас хранятся в небольшом имитированном каталоге в памяти (src/tools/product-data.ts), а не берутся из реального Amazon API — это делает проект самодостаточным и безопасным для запуска без каких-либо учётных данных. В .env.example описаны переменные окружения, которые понадобятся для реальной интеграции с API.

Лицензия

MIT © Ludovic Delot Bravo