BuyWhere MCP

BuyWhere MCP Server — 面向 AI Agent 的商品搜索与价格比较

AI Agent 使用 BuyWhere 实时搜索商品、比较价格，并在新加坡和美国商家中发现优惠。

30 秒完成安装

export BUYWHERE_API_KEY=bw_live_xxxx
npx -y @buywhere/mcp-server

可与 Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilot、Cline、Windsurf、OpenCode、Codex、Continue.dev 以及任何兼容 MCP 的客户端搭配使用。

• npm：https://www.npmjs.com/package/@buywhere/mcp-server
• GitHub：https://github.com/BuyWhere/buywhere-mcp
• MCP Registry：https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=io.github.BuyWhere%2Fbuywhere-mcp

_{或者 3 秒即可获取，无需注册、无需邮箱：POST /v1/auth/register · 旧版表单：buywhere.ai/api-keys}

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AI Agent：使用此软件包即可

• 搜索商品：按关键词、类别或价格范围搜索新加坡、美国、马来西亚、泰国和越南市场的商品
• 比较商品：通过单次查询比较 Lazada、Shopee、Amazon 和本地零售商的商品
• 查找优惠：发现优惠并跟踪实时价格，支持多种货币
• 构建购物 Agent：以编程方式推荐、比较商品并提供商品链接
• 探索商品目录：查看面向受支持市场的结构化分类体系

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通过 Model Context Protocol 为 AI Agent 提供商品搜索 API。专为 AI Agent 电商场景打造，而非店铺管理。

官方 MCP Registry 条目：io.github.BuyWhere/buywhere-mcp

可与 Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilot、Cline、Windsurf、OpenCode、Codex、Continue.dev 以及任何兼容 MCP 的客户端搭配使用。还支持 Agent-to-Agent (A2A) 协议。

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演示

44 秒演示：商品搜索、优惠发现、价格比较和多地区支持。

User:   "Find me wireless earbuds under $50 available in Singapore"
Agent:  [calls search_products → returns 5 matching products]

User:   "Compare the top 3"
Agent:  [calls compare_products → side-by-side with best-value pick]

快速开始

3 秒即可获取密钥——无需注册、无需邮箱：

# 1. Register (one call, returns api_key instantly)
curl -X POST https://api.buywhere.ai/v1/auth/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent_name":"your-agent"}'
# → {"api_key":"bw_...","tier":"unverified","rate_limit":{"rpm":20,"daily":1000}}

# 2. Use the key
export BUYWHERE_API_KEY=bw_...
npx -y @buywhere/mcp-server

旧版邮箱注册（60 秒，需手动审批）→ buywhere.ai/api-keys

教程

• 第 1 部分：电商领域的 MCP——AI Agent 购物缺失的基础设施层 — 架构，以及 Agent 为什么需要商品目录 API
• 第 2 部分：15 分钟内构建一个真正的购物 Agent — 实践：设置 MCP 服务、搜索商品、比较价格并构建可运行的 Agent

博客文章

阅读 BuyWhere 工程博客，深入了解 MCP 架构、Agent 商务和生态系统。

也可以关注 BuyWhere 的 Hashnode 博客镜像，在 Hashnode 上阅读相同的工程内容。

• 2026 年电商领域的 MCP — AI Agent 如何搜索真实商品、比较不同市场的价格，以及 MCP 为何是标准
• 构建生产级 MCP 服务 — 架构、工具设计模式和分发（经验证，每月约 1,050 次 npm 下载）
• 2026 年 MCP 服务生态系统 — MCP 的所有类别一览（40 多个领域中的 4,800 多个服务）
• AI Agent 商务：缺失的基础设施 — 为什么购物是 Agent 原生经济中最后一个尚未构建的层
• 跨境比价教程 — 使用 BuyWhere MCP，10 分钟内构建购物 Agent

工具

工具	描述
search_products	按关键词、类别、价格和国家搜索目录
get_product	按 ID 获取完整商品详情（价格、规格、图片）
compare_products	并排比较 2–10 件商品
find_best_price	查找不同商家中可配送该商品的最低价商品列表
get_deals	获取价格大幅下降的商品
list_categories	可用商品类别分类体系
find_similar	通过向量相似度查找相似商品
ingest_products	提交商品 URL 以导入目录（Agent/商家）
search_products_v2	v2 搜索；需要 deliver_to（ISO 国家代码）
get_product_v2	按 ID 获取 v2 商品详情
compare_products_v2	v2 比较；deliver_to 为可选项
get_deals_v2	v2 优惠；需要 deliver_to
find_best_price_v2	v2 最优价格；需要 deliver_to

远程 MCP：POST https://api.buywhere.ai/mcp（JSON-RPC 2.0，protocolVersion 2024-11-05，13 个工具）。Glama 列表：https://glama.ai/mcp/servers/BuyWhere/buywhere-mcp

MCP 客户端配置

框架快速入门：

• CrewAI：API 密钥 · BuyWhere 快速入门
• Mastra：API 密钥 · BuyWhere 快速入门

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "buywhere": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@buywhere/mcp-server"],
      "env": { "BUYWHERE_API_KEY": "bw_live_xxxx" }
    }
  }
}

Cursor / VS Code / Cline

添加到 MCP 设置文件：

{
  "mcpServers": {
    "buywhere": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@buywhere/mcp-server"],
      "env": { "BUYWHERE_API_KEY": "bw_live_xxxx" }
    }
  }
}

Windsurf

添加到 ~/.windsurf/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "buywhere": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@buywhere/mcp-server"],
      "env": { "BUYWHERE_API_KEY": "bw_live_xxxx" }
    }
  }
}

OpenCode / Codex

添加到 opencode.json：

{
  "mcpServers": {
    "buywhere": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@buywhere/mcp-server"],
      "env": { "BUYWHERE_API_KEY": "bw_live_xxxx" }
    }
  }
}

Continue.dev (VS Code / JetBrains)

添加到 ~/.continue/config.json：

{
  "experimental": {
    "mcpServers": {
      "buywhere": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@buywhere/mcp-server"],
        "env": { "BUYWHERE_API_KEY": "bw_live_xxxx" }
      }
    }
  }
}

Mastra

Mastra 是一个以 TypeScript 为先、原生支持 MCP 的 AI Agent 框架。

npm install @mastra/core @mastra/mcp

import { Mastra } from '@mastra/core';
import { MastraMCPClient } from '@mastra/mcp';

const buywhere = new MastraMCPClient({
  name: 'buywhere',
  server: {
    url: new URL('https://api.buywhere.ai/mcp'),
    requestInit: {
      headers: { 'Authorization': `Bearer ${process.env.BUYWHERE_API_KEY}` },
    },
  },
});

const agent = new Mastra({
  agents: {
    shoppingAgent: {
      instructions: 'You are a shopping assistant. Use BuyWhere to find and compare products.',
      tools: await buywhere.tools(),
    },
  },
});

const result = await agent.agents.shoppingAgent.generate(
  'Find me the best deal on a Sony WH-1000XM5 in Singapore'
);

完整指南：BuyWhere + Mastra 集成

LangChain

通过 MCP 适配器在 LangChain Agent 中使用 BuyWhere 工具：

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

async def main():
    async with MultiServerMCPClient({
        "buywhere": {
            "url": "https://api.buywhere.ai/mcp",
            "transport": "streamable_http",
            "headers": {"Authorization": f"Bearer {BUYWHERE_API_KEY}"},
        }
    }) as client:
        tools = await client.get_tools()
        agent = create_react_agent(ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-5"), tools)
        result = await agent.ainvoke({"messages": [("user", "Find the cheapest Sony headphones in Singapore")]})

LlamaIndex

通过 LlamaIndex MCP 客户端连接 BuyWhere：

from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec
from llama_index.agent.openai import OpenAIAgent

async def main():
    mcp_client = BasicMCPClient(
        command_or_url="https://api.buywhere.ai/mcp",
        headers={"Authorization": f"Bearer {BUYWHERE_API_KEY}"},
    )
    mcp_tool_spec = McpToolSpec(client=mcp_client)
    tools = mcp_tool_spec.to_tool_list()
    agent = OpenAIAgent.from_tools(tools)
    response = await agent.achat("Compare prices for iPhone 16 Pro across Singapore and US")

CrewAI

通过 MCP 工具集成，在 CrewAI Agent 中使用 BuyWhere：

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import MCPServerAdapter

buywhere_server = MCPServerAdapter(
    server_params={
        "url": "https://api.buywhere.ai/mcp",
        "headers": {"Authorization": f"Bearer {BUYWHERE_API_KEY}"},
        "transport": "streamable-http",
    }
)

shopping_agent = Agent(
    role="Shopping Research Analyst",
    goal="Find the best deals across Singapore and US markets",
    tools=[buywhere_server],
)

task = Task(
    description="Find the best price for Sony WH-1000XM5 headphones across all available markets",
    agent=shopping_agent,
    expected_output="Product comparison with prices and merchant links",
)

crew = Crew(agents=[shopping_agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()

配置

变量	默认值	描述
BUYWHERE_API_KEY	（必需）	API 密钥（无需注册：POST /v1/auth/register {"agent_name":"<name>"}）— 即时返回，无需邮箱验证
BUYWHERE_API_URL	https://api.buywhere.ai/mcp	自定义 API 基础 URL

安装

# Run directly (no install)
npx -y @buywhere/mcp-server

# Install globally
npm install -g @buywhere/mcp-server
buywhere-mcp

使用场景

• 购物 Agent — 构建可跨市场搜索、比较和推荐商品的 AI Agent
• 价格比较 — 通过单次查询比较 Lazada、Shopee、Amazon 和本地零售商的多市场价格
• 发现优惠 — 实时查找性价比最高的商品及其价格和库存
• 电商自动化 — 将商品搜索集成到任何兼容 MCP 的应用中
• 跨境商务 — 比较新加坡、美国、马来西亚、泰国和越南市场的价格
• Agent 间商务 — 通过 A2A 协议在 Agent 之间委派购物任务

架构

Developer's AI Agent (Claude, Cursor, etc.)
  │
  ├── MCP Protocol (stdio)
  │
  ├── @buywhere/mcp-server
  │     ├── search_products(q, category, min_price, max_price, country_code, deliver_to)
  │     ├── get_product(product_id)
  │     ├── compare_products(product_ids[])
  │     ├── find_best_price(product_name, country_code, deliver_to)
  │     ├── get_deals(country_code, deliver_to, category)
  │     ├── list_categories()
  │     ├── find_similar(product_id)
  │     └── ingest_products(urls[])
  │
  └── BuyWhere API (api.buywhere.ai)
        └── Product catalog across SG, US, MY, TH, and VN merchants

开发

git clone https://github.com/BuyWhere/buywhere-mcp.git
cd buywhere-mcp
npm install
npm run build
npm start

为什么选择 BuyWhere？

BuyWhere 是面向 AI Agent 的商品搜索 API。我们将来自新加坡、美国、马来西亚、泰国和越南商家的商品数据汇总到一个适用于 Agent 的界面中 — 无需管理店铺，也无需集成 Shopify。只需实时搜索和比较商品。

• 一个 API — 覆盖所有市场和零售商
• 原生支持 Agent — 从第一天起就为 MCP 构建
• 实时数据 — 实时价格和库存情况
• 开发者优先 — 无需 SDK，只需添加服务即可

搭配使用效果出色

这些互补的 MCP 软件包可将 BuyWhere 扩展为强大的多工具工作流：

• @modelcontextprotocol/server-filesystem — 将购物结果和商品调研保存到本地文件系统。与 BuyWhere 搭配使用，可将优惠清单、价格比较和商品规格导出为结构化文件。
• @supabase/mcp-server-supabase — 在 Supabase 中存储收藏商品、用户偏好和价格提醒。跨 Agent 会话保留购物历史记录。
• n8n-mcp — 自动化价格监控工作流。构建无代码流程，监控 BuyWhere 价格，并在降价时触发通知。
• tavily-mcp — 购买前调研商品。使用 Tavily 查找评价和比较信息，再使用 BuyWhere 获取当前价格和购买链接。
• @playwright/mcp — 对购物 Agent 交互进行端到端测试。在浏览器自动化中验证商品搜索、价格比较和结账流程是否正常运行。

协议

协议	支持情况
MCP（Model Context Protocol）	完全支持 — 10 个工具，stdio 传输
A2A（Agent-to-Agent）	多 Agent 任务委派 — Agent 卡片

参与贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md，了解如何报告问题、提交 PR 和提出功能建议。

博客文章

进一步了解 MCP 服务和 BuyWhere 生态系统：

• MCP 服务发现 — 了解 MCP 服务发现方面的不足
• 构建生产级 MCP 服务 — MCP 服务的生产实践
• 值得占用上下文窗口的 MCP 服务 — 最大化上下文窗口价值的 MCP 服务
• MCP 电商指南 — MCP 电商权威指南
• BuyWhere MCP 发布 — 宣布 BuyWhere MCP 服务正式发布
• 2026 年 MCP 服务生态系统 — MCP 服务生态系统完整指南

支持

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许可证

MIT