Сервер MCP для мониторинга цен

контур

Данный проект представляет собой сервер мониторинга цен на основе Model Context Protocol (MCP). Сравните стандартную цену DB и цену Gmarket в реальном времени по коду продукта и отправьте уведомление через Slack, когда цена снизится.

• Структура сервера/инструмента/подсказки в соответствии со стандартами MCP

• Автоматизируйте весь процесс сканирования, сравнения цен и уведомлений

• Поддерживает интеграцию Slack WebHook

Related MCP server: BigGo MCP Server

Основные характеристики

1. Поиск стандартной цены в базе данных : Поиск стандартной цены в базе данных с использованием кода продукта

2. Отслеживание цен в реальном времени на Gmarket : использование API Firecrawl

3. Сравните цены и рассчитайте ставки скидок

4. Отправляйте уведомления в Slack, когда цена падает

5. Предоставляет инструмент для автоматизации всего рабочего процесса

Структура папок

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

Как бегать

Установка через Smithery

Чтобы автоматически установить Price Monitor Server для Claude Desktop через Smithery :

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

1. Подготовьте виртуальную среду и установите пакет

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

2. Установка переменных среды

Задайте переменные среды, такие как Slack webhooks, в файле .env следующим образом.

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

3. Запустите MCP-сервер.

mcp run src/price_monitor_mcp.py

• Или запустите его с помощью devtools: mcp dev src/price_monitor_mcp.py

• Или активируйте среду conda с помощью скрипта оболочки, а затем запустите

Список инструментов/подсказок MCP

• get_db_price(product_code) : стандартный запрос цены в базе данных

• crawl_gmarket_price(product_code) : сканирование цен Gmarket в реальном времени

• send_slack_alert(message) : Отправить уведомление Slack

• monitor_price_workflow(product_code) : автоматически запустить весь процесс (рекомендуется)

• monitor_price(product_code) : подсказка (для LLM)

Автоматизировать весь процесс (рекомендуется)

Пример вызова инструмента рабочего процесса

В инструментах разработки/клиенте MCP:

• Выберите инструмент monitor_price_workflow , введите product_code и запустите его.

• Результаты: возвращает цену БД, самую низкую цену, разницу в цене, ставку скидки, уведомление Slack и т. д.

Пример клиента Python

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())

Тест уведомлений Slack

• Если ваш вебхук Slack настроен правильно, вы автоматически получите уведомление, когда цена снизится.

• Формат сообщения можно свободно изменять в функции send_slack_alert .

Связь LLM (Клод, GPT и т.д.)

• Claude, GPT и т. д. смогут запускать подсказки/инструменты на естественном языке, как только подключение к серверу MCP будет официально поддерживаться.

• В настоящее время результаты принимаются через клиентский код MCP и вставляются в LLM для запроса сводки/анализа.

Ссылки/Документы

• Официальная документация MCP Python SDK

• Для каждой среды необходимо настроить Firecrawl, Slack API, DB и т. д.

Контакты/Вклад

• Пожалуйста, оставляйте любые вопросы, сообщения об ошибках или запросы на расширение как проблемы!