orange_island_commerce_data
README.md
# 橙岛跨境电商数据 MCP
读取卖家明确授权并导入的 JSON 报表,使用确定性公式完成订单、商品、库存、利润、广告、达人和客服分析。
## 当前能力
- 版本:0.1.0
- 传输:本地 stdio
- 存储:SQLite
- 工具:12 个
- 外部平台写操作:无
- 实时 API:未连接
## 工具
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| `report_import` | 导入卖家授权的标准化 JSON 报表 |
| `report_list` | 查看已经导入的报表 |
| `product_metrics_get` | 按 SKU 汇总曝光、点击、订单、收入等指标 |
| `order_summary_get` | 汇总订单、销量、退款、客单价和国家 |
| `inventory_risk_detect` | 计算库存覆盖天数和补货风险 |
| `profit_calculate` | 计算贡献利润并指出缺少的成本字段 |
| `listing_audit` | 检查标题、图片、描述、价格和状态 |
| `ad_anomaly_detect` | 检测烧钱无收入、高 ACOS、低 CTR |
| `creator_performance_get` | 计算达人 ROAS 和单均成本 |
| `customer_service_issue_summary` | 汇总客服类别、响应、解决时间和 CSAT |
| `daily_operation_brief` | 使用各类最新报表生成每日经营简报 |
| `evidence_export` | 导出可交给经营底座 MCP 保存的证据结构 |
字段规范可通过 MCP Resource `oi-commerce://schema` 获取。
## 使用顺序
1. 调用 `report_import` 导入一种标准化报表。
2. 保存返回的 `report_id`。
3. 将正确类型的报表交给对应分析工具。
4. 检查返回结果中的 warning、null 和边界说明。
5. 调用 `evidence_export`。
6. 把返回结果交给 `orange_island_core.evidence_add` 长期留档。
7. 改价、上架、投放、退款和采购仍需人工确认,并由获得平台授权的执行系统完成。
## 支持的报表
- `orders`
- `products`
- `inventory`
- `ads`
- `creators`
- `service`
详细字段见 [报表字段文档](docs/REPORT-SCHEMA.md)。
## 运行与测试
```bash
npm ci
npm run check
node dist/index.js
```
默认数据库:`data/commerce.sqlite`。
## 安装到 Codex
```bash
codex mcp add orange_island_commerce_data -- \
/usr/local/bin/node \
/Users/borytan/Documents/Codex/proj_018_mcp_橙岛跨境电商数据/dist/index.js
```
安装后新开 Codex 任务。
## 边界
这个版本处理用户导入的数据,不等于已经连接 TikTok Shop、Amazon、Shopify、Shopee、Ozon 或其他平台。分析结果不能自动修改店铺、广告或订单。缺少字段时保留缺口,不补造成本和收入。
TDQS
B3.2/5.0
Scored across 12 tools
Disambiguation4/5
每个工具大致针对不同方面,如报表导入/列表、产品指标、订单汇总、库存风险、利润计算、listing审计、广告异常、达人绩效、客服汇总、简报和证据导出,区分度较高。但 inventory_risk_detect 与 daily_operation_brief 可能都涉及库存,product_metrics_get 与 order_summary_get 在订单/销量上有轻微重叠,不过描述清晰,总体可辨。
Naming Consistency3/5
所有工具采用蛇形命名,但动词风格不统一,混合使用 get、detect、calculate、audit、summary、brief、export 等,且 daily_operation_brief 为名词短语,缺乏统一的 verb_noun 模式。虽可读,但一致性中等。
Tool Count4/5
12个工具对于电商数据分析服务器而言数量适中,每个工具都有明确职责,无冗余。范围涵盖导入、分析、导出等,没有过度膨胀或不足,处于合理区间。
Completeness4/5
覆盖了电商数据的核心领域:报表管理、产品/订单指标、库存风险、利润、listing审计、广告异常、达人绩效、客服汇总和简报,以及证据导出。缺少报表更新/删除或更细粒度的操作,但服务器定位为只读分析,核心流程完整,无重大缺口。
Maintenance
ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues