Skip to main content
Glama
futureofworktraining

Express ERP MCP Server

Express ERP MCP Server

Serwer MCP (Model Context Protocol) dla systemu ERP umożliwiający agentom AI weryfikację zamówień poprzez API Supabase.

Funkcje

  • ✅ Weryfikacja istnienia zamówień w systemie ERP

  • ✅ Pobieranie szczegółowych informacji o zamówieniach

  • ✅ Obsługa błędów i retry logic

  • ✅ Timeout handling

  • ✅ Wsparcie dla deploymentu lokalnego i w chmurze (Railway, Google Cloud Run)

Related MCP server: MCP Server for Odoo

Wymagania

  • Node.js 18 lub nowszy

  • npm lub yarn

  • Dostęp do API Supabase ERP

Instalacja Lokalna

1. Sklonuj repozytorium

git clone <repository-url>
cd Express_ERP_MCP

2. Zainstaluj zależności

npm install

3. Konfiguracja

Skopiuj plik .env.example do .env:

cp .env.example .env

Edytuj plik .env i uzupełnij wymagane dane:

SUPABASE_URL=https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification
SUPABASE_BEARER_TOKEN=twój_token_tutaj
NODE_ENV=development
API_TIMEOUT=5000
LOG_LEVEL=info

4. Zbuduj projekt

npm run build

5. Uruchom serwer

npm start

Lub w trybie developerskim z hot reload:

npm run dev

Konfiguracja w Claude Desktop

Aby używać serwera MCP z Claude Desktop, dodaj konfigurację do claude_desktop_config.json:

Dla serwera lokalnego

{
  "mcpServers": {
    "express-erp": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/path/to/Express_ERP_MCP/dist/index.js"],
      "env": {
        "SUPABASE_URL": "https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification",
        "SUPABASE_BEARER_TOKEN": "twój_token_tutaj"
      }
    }
  }
}

Dla serwera w chmurze (Railway/Google Cloud Run)

{
  "mcpServers": {
    "express-erp": {
      "url": "https://your-server-url.app/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

Deployment

Opcja A: Railway

Railway oferuje najprostszy deployment z automatyczną integracją GitHub.

Kroki:

  1. Zaloguj się do Railway

  2. Utwórz nowy projekt

    • Kliknij "New Project"

    • Wybierz "Deploy from GitHub repo"

    • Wybierz repozytorium Express_ERP_MCP

  3. Skonfiguruj zmienne środowiskowe

    • W panelu projektu przejdź do zakładki "Variables"

    • Dodaj następujące zmienne:

      • SUPABASE_URL

      • SUPABASE_BEARER_TOKEN

      • NODE_ENV=production

  4. Deploy

    • Railway automatycznie zbuduje i wdroży aplikację

    • Otrzymasz publiczny URL

Automatyczne deploymenty

Railway automatycznie deployuje przy każdym push do głównej gałęzi.

Opcja B: Google Cloud Run

Google Cloud Run oferuje serverless deployment z auto-scalingiem.

Wymagania:

  • Konto Google Cloud

  • Zainstalowane gcloud CLI

Kroki:

  1. Zaloguj się do Google Cloud

gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
  1. Włącz wymagane API

gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com
gcloud services enable run.googleapis.com
  1. Zbuduj i wyślij obraz do Container Registry

gcloud builds submit --tag gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/express-erp-mcp
  1. Wdróż na Cloud Run

gcloud run deploy express-erp-mcp \
  --image gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/express-erp-mcp \
  --platform managed \
  --region europe-central2 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-env-vars SUPABASE_URL="https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification" \
  --set-env-vars SUPABASE_BEARER_TOKEN="your_token_here" \
  --set-env-vars NODE_ENV="production"
  1. Otrzymasz URL

    • Cloud Run zwróci publiczny URL serwisu

    • Np. https://express-erp-mcp-xxxxx-uc.a.run.app

Narzędzia MCP

verify_order

Weryfikuje istnienie zamówienia w systemie ERP i pobiera szczegóły.

Parametry:

  • numer_zamowienia (string, wymagany) - Numer zamówienia do weryfikacji (np. "OP1001")

Przykład użycia w Claude:

Sprawdź zamówienie OP1001

Odpowiedź dla istniejącego zamówienia:

✓ Zamówienie zostało znalezione w systemie

📦 SZCZEGÓŁY ZAMÓWIENIA
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• Numer zamówienia: OP1001
• ID zamówienia: 1a2b7eaa-fbae-46a0-b3ce-896654acb814
• Status: dostarczone
• Wartość całkowita: 1476 PLN

👤 DANE KLIENTA
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• Imię i nazwisko: Anna Kowalska
• Email: anna.k101@example.com

Odpowiedź dla nieistniejącego zamówienia:

✗ Zamówienie "OP9999" nie zostało znalezione w systemie

Możliwe przyczyny:
• Numer zamówienia został wpisany nieprawidłowo
• Zamówienie nie istnieje w systemie
• Zamówienie zostało usunięte

API Reference

Struktura odpowiedzi API

interface OrderVerificationResponse {
  zamowienieIstnieje: boolean;
  daneZamowienia: {
    id_zamowienia: string;
    numer_zamowienia: string;
    status: string;
    wartosc_calkowita: number;
    klient: {
      imie: string;
      nazwisko: string;
      email: string;
    };
  } | null;
}

Obsługa błędów

Serwer obsługuje następujące typy błędów:

  • 400 - Nieprawidłowe żądanie (błędny format numeru)

  • 401 - Błąd autoryzacji (nieprawidłowy token)

  • 408 - Timeout (przekroczono limit czasu)

  • 429 - Rate limiting (zbyt wiele żądań)

  • 500+ - Błędy serwera API

Wszystkie błędy są automatycznie retry'owane z exponential backoff dla błędów przejściowych.

Bezpieczeństwo

Najlepsze praktyki:

  1. Nigdy nie commituj tokenu do repozytorium Git

  2. Używaj zmiennych środowiskowych dla wrażliwych danych

  3. Regularnie rotuj tokeny (co 90 dni)

  4. Monitoruj logi pod kątem nieautoryzowanego dostępu

  5. Używaj HTTPS w produkcji

Rate Limiting

API może mieć limity żądań. Serwer automatycznie obsługuje retry w przypadku kodu 429.

Troubleshooting

Problem: "SUPABASE_URL environment variable is required"

Rozwiązanie: Upewnij się, że ustawiłeś zmienną środowiskową SUPABASE_URL w pliku .env lub w konfiguracji cloud providera.

Problem: "Błąd autoryzacji - nieprawidłowy token"

Rozwiązanie: Sprawdź czy token Bearer w zmiennej SUPABASE_BEARER_TOKEN jest poprawny.

Problem: "Przekroczono limit czasu żądania"

Rozwiązanie: Sprawdź połączenie sieciowe lub zwiększ wartość API_TIMEOUT w konfiguracji.

Problem: Serwer nie odpowiada

Rozwiązanie:

  1. Sprawdź czy wszystkie zależności są zainstalowane: npm install

  2. Zbuduj projekt ponownie: npm run build

  3. Sprawdź logi błędów w konsoli

Rozwój

Uruchomienie w trybie developerskim

npm run dev

Linting

npm run lint

Czyszczenie buildu

npm run clean

Struktura projektu

Express_ERP_MCP/
├── src/
│   ├── index.ts              # Główny serwer MCP
│   ├── config/
│   │   └── index.ts          # Konfiguracja
│   ├── services/
│   │   └── apiClient.ts      # Klient API
│   ├── tools/
│   │   └── orderVerification.ts  # Narzędzie MCP
│   └── types/
│       └── index.ts          # Typy TypeScript
├── dist/                     # Zbudowane pliki (generowane)
├── tests/                    # Testy (przyszłe)
├── .env.example             # Przykładowa konfiguracja
├── .gitignore
├── Dockerfile               # Dla Google Cloud Run
├── railway.json             # Konfiguracja Railway
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

Zmienne środowiskowe

Zmienna

Wymagana

Domyślna

Opis

SUPABASE_URL

-

URL endpointu API Supabase

SUPABASE_BEARER_TOKEN

-

Token autoryzacyjny Bearer

NODE_ENV

development

Środowisko (development/production)

API_TIMEOUT

5000

Timeout API w milisekundach

LOG_LEVEL

info

Poziom logowania

PORT

3000

Port dla HTTP transport (cloud)

Licencja

MIT

Wsparcie

W przypadku problemów lub pytań, utwórz issue w repozytorium GitHub.


Wersja: 1.0.0 Ostatnia aktualizacja: 2025-01-06

F
license - not found
-
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/futureofworktraining/Express_ERP_MCP'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server