Preismonitor MCP-Server

Gliederung

Bei diesem Projekt handelt es sich um einen Preisüberwachungsserver, der auf dem Model Context Protocol (MCP) basiert. Vergleichen Sie den DB-Standardpreis und den Gmarket-Echtzeitpreis nach Produktcode und senden Sie eine Benachrichtigung über Slack, wenn der Preis sinkt.

• Server-/Tool-/Prompt-Struktur gemäß MCP-Standards

• Automatisieren Sie den gesamten Prozess des Crawlens, des Preisvergleichs und der Benachrichtigungen

• Unterstützt die Slack-Webhook- Integration

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Hauptmerkmale

1. DB-Standardpreissuche : Suchen Sie anhand des Produktcodes den Standardpreis in der DB

2. Gmarket Echtzeit-Preis-Crawling : Verwenden der Firecrawl-API

3. Preise vergleichen und Rabattsätze berechnen

4. Senden Sie Slack-Benachrichtigungen, wenn der Preis sinkt

5. Bietet ein Tool zur Automatisierung des gesamten Workflows

Ordnerstruktur

price_monitor_mcp/
├── src/
│   └── price_monitor_mcp.py   # MCP 서버 메인 코드
├── mcp_client.py              # MCP 클라이언트 코드
├── README.md                  
└── .env                       # 환경변수

Wie man läuft

Installation über Smithery

So installieren Sie Price Monitor Server für Claude Desktop automatisch über Smithery :

npx -y @smithery/cli install @moongzee/mcp-price-monitor --client claude

1. Virtuelle Umgebung vorbereiten und Paket installieren

conda activate price_monitor_mcp
pip install -r requirements.txt
# 또는 필요한 경우
pip install mcp firecrawl requests python-dotenv psycopg2-binary pydantic

2. Umgebungsvariablen festlegen

Legen Sie Umgebungsvariablen wie Slack-Webhooks in .env Datei wie folgt fest.

SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/...
DB_HOST=...
DB_PORT=...
DB_NAME=...
DB_USER=...
DB_PASSWORD=...

3. Führen Sie den MCP-Server aus

mcp run src/price_monitor_mcp.py

• Oder führen Sie es mit Devtools aus: mcp dev src/price_monitor_mcp.py

• Oder aktivieren Sie die Conda-Umgebung mit einem Shell-Skript und führen Sie dann

MCP-Tools/Eingabeaufforderungsliste

• get_db_price(product_code) : DB-Standardpreisabfrage

• crawl_gmarket_price(product_code) : Gmarket-Preis-Crawling in Echtzeit

• send_slack_alert(message) : Slack-Benachrichtigung senden

• monitor_price_workflow(product_code) : Den gesamten Prozess automatisch ausführen (empfohlen)

• monitor_price(product_code) : Eingabeaufforderung (für LLM)

Automatisieren Sie den gesamten Prozess (empfohlen)

Beispiel für den Aufruf eines Workflow-Tools

In den MCP-Entwicklertools/-Client:

• Wählen Sie das Tool monitor_price_workflow aus, geben Sie product_code ein und führen Sie es aus.

• Ergebnisse: Gibt DB-Preis, niedrigsten Preis, Preisdifferenz, Rabattsatz, Slack-Benachrichtigung usw. zurück.

Python-Clientbeispiel

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    server_params = StdioServerParameters(
        command="python",
        args=["src/price_monitor_mcp.py"],
    )
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            result = await session.call_tool("monitor_price_workflow", arguments={"product_code": "ULCK25151"})
            print("워크플로우 결과:", result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Slack-Benachrichtigungstest

• Wenn Ihr Slack-Webhook richtig eingerichtet ist, werden Sie automatisch benachrichtigt, wenn ein Preis sinkt.

• Das Nachrichtenformat kann in send_slack_alert frei geändert werden.

LLM-Verknüpfung (Claude, GPT usw.)

• Claude, GPT usw. können Eingabeaufforderungen/Tools in natürlicher Sprache ausführen, sobald die MCP-Serververbindung offiziell unterstützt wird

• Derzeit werden die Ergebnisse über den MCP-Clientcode empfangen und zur Anforderung einer Zusammenfassung/Analyse in LLM eingefügt.

Referenzen/Dokumente

• Offizielle Dokumentation zum MCP Python SDK

• Firecrawl, Slack API, DB usw. müssen für jede Umgebung eingerichtet werden.

Kontakt/Beitrag

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