Shop MCP Server

Локальный MCP-сервер для аналитики SQLite-базы интернет-магазина. AI-агент вызывает MCP-инструмент, сервер преобразует запрос в безопасный SQL SELECT, напрямую читает shop.db и возвращает структурированный результат.

Host-приложение
├── AI-агент / LLM
└── MCP-клиент
        │ JSON-RPC / stdio
        ▼
    Shop MCP Server
        │ read-only SQLite
        ▼
    data/shop.db

Возможности

прямое подключение к SQLite без HTTP и отдельного DB-сервера;
MCP-транспорт stdio;
обнаружение query_shop и inspect_database через tools/list;
восемь примеров задания в описании и JSON Schema инструмента;
обычный текст, JSON intent или готовый безопасный SELECT;
исключение заказов cancelled из всей аналитики;
пагинация и ограничение результата;
многоуровневая read-only защита.

Установка

Требуется Python 3.11 или новее.

python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -e '.[dev]'

Подготовленная база уже находится в data/shop.db. В ней 150 клиентов, поле customers.country заполнено у всех клиентов, а 45 клиентов относятся к Germany.

Повторная подготовка базы

Исходная база не изменяется. Команда создаёт новую рабочую копию и добавляет country TEXT NOT NULL с воспроизводимыми синтетическими значениями:

.venv/bin/shop-prepare-db /path/to/original/shop.db ./data/shop.db

Распределение зависит только от customers.id, поэтому повторная подготовка даёт те же значения. Страны являются тестовыми данными и не описывают реальное местонахождение клиентов.

Настройка пути

Путь определяется в таком порядке:

SHOP_DB_PATH;
JSON-файл из SHOP_MCP_CONFIG или config/shop_mcp.json;
data/shop.db относительно рабочей директории.

Пример переменной окружения находится в .env.example, а конфигурация MCP-клиента — в config/mcp.example.json. Замените /absolute/path/to/MCPDeveloper на абсолютный путь к проекту.

Запуск

Обычно сервер запускает MCP-клиент из своей конфигурации. Для ручного запуска процесса:

SHOP_DB_PATH=./data/shop.db .venv/bin/python -m shop_mcp.server

stdout зарезервирован для MCP JSON-RPC. Диагностика не выводится в протокольный поток.

Инструменты

`inspect_database`

Аргументы:

{"action": "list_tables"}

или:

{"action": "describe_table", "table": "customers"}

`query_shop`

Аргументы:

{
  "request": "Сколько клиентов из Германии?",
  "limit": 100,
  "offset": 0
}

Примеры, объявляемые через tools/list:

Какие таблицы есть в базе и какие в них поля?
Сколько клиентов из Германии?
В какой стране больше всего клиентов?
Какой клиент потратил больше всего? Верни имя, email и общую сумму.
Покажи топ-5 товаров по проданному количеству и выручке.
Покажи топ-3 категории по выручке.
Какая выручка была в 2025 году?
Какой клиент сделал больше всего заказов?

Можно передать структурированный intent:

{
  "request": "{\"intent\": \"revenue_by_year\", \"year\": 2025}"
}

Или готовый запрос:

{
  "request": "SELECT name, category FROM products ORDER BY name"
}

Бизнес-правила

orders.status = 'cancelled' не участвует в метриках.
Расходы клиентов и годовая выручка считаются по orders.total_amount.
Выручка товаров и категорий считается как quantity * unit_price.
Интервал года полуоткрытый: от 1 января включительно до 1 января следующего года исключительно.
В поставленной базе все заказы относятся к 2026 году, поэтому выручка за 2025 год равна 0.

Безопасность

Сервер открывает SQLite через mode=ro, включает query_only, устанавливает SQLite authorizer, запрещает несколько выражений, DML, DDL, ATTACH, изменяющие PRAGMA, загрузку расширений и ограничивает время выполнения.

Любая попытка выполнить операцию, отличную от SELECT, возвращает точный ответ:

Не доступный вариант запроса

Внутренние ошибки SQLite, stack trace и локальные пути клиенту не возвращаются.

Проверка

.venv/bin/pytest
.venv/bin/ruff check .
.venv/bin/ruff format --check .

Тесты включают реальный запуск MCP-сервера как subprocess, подключение ClientSession через stdio, tools/list, вызов обоих инструментов, аналитические сценарии и попытки изменения базы.

Полная утверждённая спецификация находится в docs/specification.md.

MCPDeveloper

PLUG IN

README