Mercari Jp Mcp について
日本の Mercari から商品情報や価格を取得する Python 製 MCP サーバーです。マーケットプレイスのデータを LLM で分析する用途を想定しています。
主な機能
- 01商品情報の取得
- 02商品価格の取得
- 03検索語と除外語による絞り込み
- 04価格の下限と上限の指定
活用シーン
- 01LLM による Mercari 商品情報の分析
- 02キーワードと価格帯による検索の絞り込み
MCP 対応
MCP クライアントに Mercari の商品情報と価格を提供し、分析に利用できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
デモ
要件
- Python 3.11 以降
pyproject.tomlに記載されている依存関係(以下を含む):- mcp
- mercari
- pydantic
事前準備
-
Microsoft C++ Build Tools(Windows の場合) https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
セットアップ
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このリポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/msr2903/mercari-jp-mcp.git cd mercari-jp-mcp -
仮想環境を作成して有効化し、依存関係をインストールします:
uv venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate uv pip install -e .
使用方法
開発モード
以下を実行すると、MCP Inspector でサーバーをテストできます:
uv run server.py
以下を実行すると、クエリ、除外キーワード、最小価格、最大価格を手動で入力してテストすることもできます:
uv run check_server.py
これによりサーバーが起動し、利用可能なツールをテストできます。
Claude for Desktop との連携
このサーバーを Claude for Desktop と連携するには:
-
Claude for Desktop をローカルマシンにインストールします。
-
VS Code をローカルマシンにインストールします。次に、以下のコマンドを実行して
claude_desktop_config.jsonファイルを開きます:- MacOS:
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
code $env:AppData\Claude\claude_desktop_config.json
- MacOS:
-
次の場所にある Claude for Desktop の設定ファイルを編集します:
-
macOS:
{ "mcpServers": { "mercari": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/mercari-jp-mcp", "run", "server.py" ] } } } -
Windows:
{ "mcpServers": { "mercari": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "C:\\ABSOLUTE\\PATH\\TO\\PARENT\\FOLDER\\mercari-jp-mcp", "run", "server.py" ] } } } -
注:command フィールドには uv の完全なパスを指定する必要がある場合があります。MacOS/Linux では
which uv、Windows ではwhere uvを実行すると確認できます。
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Claude for Desktop を再起動します。
謝辞
以下を含む(ただしこれらに限らない)素晴らしいオープンソースプロジェクトなしには、この成果を実現できませんでした:
- jlowin/fastmcp (https://github.com/jlowin/fastmcp)
- marvinody/mercari (https://github.com/marvinody/mercari/)
これらのプロジェクトをコミュニティに公開してくださった作者の皆様に感謝します!
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。