Mcp4amazon

🚀 MCP4Amazon

このプロジェクトは主にアマゾン運用者向けで、大規模言語モデルによるアマゾンデータの直接解析を可能にします。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、大規模言語モデルを使ってアマゾンのデータを直接解析できるようにするものです。以下に、主要な機能、環境構築、設定方法、使用方法などを説明します。

✨ 主な機能

get_product_info

この機能は、指定したASINの商品情報を取得します。取得する情報には、商品タイトル、商品説明、すべてのバリエーション情報が含まれます。

• パラメータ：
  • asin：アマゾンのASINコード

get_product_review

この機能は、指定したASINのレビュー情報を取得します。取得するレビューの文字数は、max_lengthを超えないように制限されます。

• パラメータ：
  • asin：アマゾンのASINコード
  • max_length：文字数の上限

📦 インストール

Pythonとgit cloneのインストール

Pythonのインストールとgit cloneの操作については説明を省略します。このプロジェクトではPython 3.11を使用しています。

uvのインストール

CMDを開き、以下のコマンドを実行します。

pip install uv

仮想環境の作成

以下のコマンドを実行して、仮想環境を作成します。E:\MyProject\MCP4Amazonは、実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

cd E:\MyProject\MCP4Amazon
uv venv
.\.venv\Scripts\activate

依存関係のインストール

仮想環境をアクティブにした状態で、以下のコマンドを実行して、依存関係をインストールします。

uv pip install -r requirements.txt

🔧 設定

グーグルChromeの設定

このプロジェクトでは、Playwrightを使用して、9222ポートでグーグルChromeを操作してデータを取得します。以下の手順でChromeを設定してください。

1. デスクトップ上のChromeのショートカットを右クリックし、「プロパティ」を選択します。
2. 「ターゲット」欄に、--remote-debugging-port=9222を追加します。 例："D:\Program Files\chrome-win64\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222
3. 変更を保存し、ショートカットをダブルクリックしてChromeを起動します。

Cherry Studioの設定

無料で使用できるモデルの中で、Claude DesktopのみがMCPのインターフェイスを公開していますが、国内では使用できません。現在の解決策は、Cherry Studioを使用して大規模言語モデルのAPIを呼び出す（有料）か、Ollamaを使用することです。

MCPサーバーの設定

以下のJSONをコピーし、Cherry Studioでサーバーを追加し、JSONからインポートします。argsの2行目は、実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

{
    "mcpServers": {
        "MCP4Amazon": {
            "type": "stdio",
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "E:\\MyProject\\MCP4Amazon",
                "run",
                "mcp4amazon.py"
            ]
        }
    }
}

設定を保存します。

大規模言語モデルAPIまたはOllamaの設定

具体的な操作方法は、Cherry Studioのチュートリアルを参照してください。

📚 ドキュメント

効果