Python ベースのバックエンドサーバーで、Model Context Protocol (MCP) を使用したカスタムビジネスツールのデプロイを実証します。このプロジェクトは、Anthropic の FastMCP フレームワークを活用して、標準的なエンタープライズデータソース（Orders、Inventory、Vendors）を LLM が利用可能な構造化ツールとして簡単に公開します。
デモンストレーション用に、ローカルのモックデータベースを読み取り、MCP 準拠のトランスポート層上でシームレスにホストするように設計されています。
FastMCP 統合: 高レベルな FastMCP ラッパーを使用して、スキーマを自動生成し、関数を LLM が呼び出し可能なツールとして公開します。
細分化された ERP モジュール: Orders、Inventory 数量、Vendor メタデータの個別かつ分離されたデータセットを取得するための独立したエンドポイントを提供します。
JSON ベースの永続化: 軽量で予測可能な JSON フラットファイルを使用して、本番データベースとのやり取りをシミュレートします。
堅牢なエラー処理: ルックアップが失敗したときに、整形式の JSON エラースキーマを返して LLM に適切に通知します。
Related MCP server: Small Business MCP Server
サーバーは、接続された任意のクライアントに 4 つの主要な開発者ツールを動的にブロードキャストします。
get_sales_order(order_id: int): ステータス、価格、取引明細を含む正確な受注データを取得します。
get_stock(product_id: int): 在庫テーブルをチェックして、リアルタイムの在庫レベルと再発注パラメータを確認します。
get_vendor(vendor_id: int): 単一のパートナーについて、明示的なビジネス資格情報、リスクプロファイル、支払いサイクルを検索します。
get_vendors_information(): すべてのアクティブなベンダーの包括的なレジストリを取得し、広範な分析概要を提供します。
uv を使用して必要な依存関係を個別に追加します（最新バージョンが自動的に取得されます）。
uv add gradio
uv add "mcp[cli]"
uv add openaiuv run mcp run server.py --transport streamable-http
This server cannot be deployed
Let AI agents query data and act across all your business apps via MCP.
MCP server unifying ERPs, CRMs, APIs and knowledge base for Claude, ChatGPT and Gemini.
Hosted MCP for e-commerce: live product catalog, stock, and pricing for AI agents.
Unified MCP Server is a remote MCP connector for AI agents and vertical AI products that provides access to 22,000+ authorized SaaS tools across 400+ integrations and 24 categories directly inside LLMs (Claude, GPT, Gemini, Cohere). Tools operate only on explicitly authorized customer connections, enabling agents to safely read and write against live third-party systems.
