一个基于 Python 的后端服务器，演示了如何使用 Model Context Protocol (MCP) 部署自定义业务工具。该项目利用 Anthropic 的 FastMCP 框架，将标准企业数据源（订单、库存和供应商）轻松暴露为可供 LLM 消费的结构化工具。
出于演示目的，它被设计为读取本地化的模拟数据库，并通过符合 MCP 规范的传输层无缝托管它们。
FastMCP 集成： 使用高级 FastMCP 包装器自动生成模式，并将函数暴露为可供 LLM 调用的工具。
细粒度 ERP 模块： 独立的端点用于拉取订单、库存数量和供应商元数据的独立隔离数据集。
JSON 支持的持久化： 使用轻量级、可预测的 JSON 平面文件模拟生产数据库交互。
健壮的错误处理： 返回格式良好的 JSON 错误模式，以便在查找失败时优雅地告知 LLM。
Related MCP server: Small Business MCP Server
服务器会向任何连接的客户端动态广播四个主要的开发者工具：
get_sales_order(order_id: int)：获取精确的销售订单数据，包括状态、定价和交易行。
get_stock(product_id: int)：检查库存表以获取实时库存水平和补货参数。
get_vendor(vendor_id: int)：查找单个合作伙伴的明确业务凭证、风险概况和付款周期。
get_vendors_information()：拉取所有活跃供应商的完整注册表，用于广泛的分析概览。
使用 uv 单独添加所需的依赖项（这将自动获取最新版本）：
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.
