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Braintree MCP Server

Braintree MCP Server

本地服务
github.com/QuentinCody金融数据475 周前更新

关于 Braintree MCP Server

Braintree MCP Server 是一个非官方服务,通过 GraphQL API 将 Braintree 支付处理能力提供给 AI 系统。它支持交易与客户相关操作,并提供 STDIO 和 SSE 两种传输方式。

主要功能

  1. 01执行 Braintree GraphQL 查询
  2. 02检查凭据连接状态
  3. 03支持 STDIO 传输
  4. 04支持 SSE 多客户端连接

适用场景

  1. 01查询交易或客户信息
  2. 02创建支付交易
  3. 03验证 Braintree 凭据
  4. 04为多个客户端部署支付接口

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供连通性检查和 GraphQL 执行工具,以访问 Braintree 支付处理功能。可通过 STDIO 或 SSE 连接。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Braintree MCP 服务

一个非官方的 Model Context Protocol(MCP)服务,用于与 PayPal Braintree 支付处理服务交互。

许可证与引用

本项目采用 MIT 许可证,并附带学术引用要求。这意味着你可以自由使用、修改和分发代码,但任何使用本软件的学术或科学出版物都必须提供适当的署名。

用于学术/研究:

如果你在最终产出出版物、演示文稿或报告的研究项目中使用本软件,必须按照 CITATION.md 中提供的格式引用本作品。

用于商业/非学术用途:

商业和非学术用途遵循标准 MIT 许可证条款,无需引用。

使用本软件即表示你同意这些条款。完整的许可证文本请参阅 LICENSE.md。

服务版本

Braintree MCP 服务有两个版本:

1. STDIO 传输服务(braintree_server.py)
  • 使用标准输入/输出(STDIO)进行通信
  • 专为与 Claude Desktop 及其他支持 STDIO 的 MCP 客户端集成而设计
  • 每个客户端会话都会启动一个新的服务进程
  • 客户端断开连接时,服务会终止

在 Claude Desktop 中使用:

  1. 配置 claude_desktop_config.json,使其指向此服务
  2. 打开 Claude Desktop 并选择 Braintree 工具
2. SSE 传输服务(braintree_sse_server.py)
  • 使用 Server-Sent Events(SSE)进行通信
  • 设计为可处理多个客户端连接的独立 Web 服务
  • 服务会持续运行,直到手动停止
  • 默认绑定到 127.0.0.1:8001(可配置)

手动使用:

python braintree_sse_server.py

连接到 SSE 服务: 使用支持 SSE 传输的 MCP 客户端,并连接到 http://127.0.0.1:8001/sse

概述

此服务实现了 Model Context Protocol(MCP)规范,通过 GraphQL API 为 AI 助手模型提供对 Braintree 支付处理功能的直接、结构化访问。它支持 AI 系统通过 MCP 工具执行支付操作,例如获取交易、创建付款和管理客户数据。

安装

  1. 克隆此仓库
git clone https://github.com/yourusername/braintree-mcp-server.git
cd braintree-mcp-server
  1. 设置 Python 3.13+ 环境
# If using pyenv
pyenv install 3.13.0
pyenv local 3.13.0

# Or using another method to ensure Python 3.13+
  1. 安装依赖项
pip install -e .

配置

在项目根目录中创建一个 .env 文件,并填入你的 Braintree 凭据:

BRAINTREE_MERCHANT_ID=your_merchant_id
BRAINTREE_PUBLIC_KEY=your_public_key
BRAINTREE_PRIVATE_KEY=your_private_key
BRAINTREE_ENVIRONMENT=sandbox  # or production

你可以从 Braintree 控制面板获取这些凭据。

使用方法

运行服务
默认 STDIO 传输
python braintree_server.py

服务默认使用 stdio 传输运行,适合与支持 MCP 的 AI 助手系统集成。

Server-Sent Events(SSE)传输
python braintree_sse_server.py

SSE 服务提供基于 Web 的传输层,允许多个客户端建立持久连接。这适用于独立部署场景,让多个客户端都能访问 Braintree 功能。

默认配置:

  • 主机:127.0.0.1(localhost)
  • 端口:8001
  • 环境:在你的 .env 文件中定义

所需依赖项请参阅 requirements.txt。

可用的 MCP 工具
braintree_ping

简单的连通性测试,用于检查你的 Braintree 凭据是否有效。

response = await braintree_ping()
# Returns "pong" if successful
braintree_execute_graphql

对 Braintree API 执行任意 GraphQL 查询。

query = """
query GetTransactionDetails($id: ID!) {
  node(id: $id) {
    ... on Transaction {
      id
      status
      amount {
        value
        currencyCode
      }
      createdAt
    }
  }
}
"""

variables = {"id": "transaction_id_here"}

response = await braintree_execute_graphql(query, variables)
# Returns JSON response from Braintree

常见 GraphQL 操作

获取客户
query GetCustomer($id: ID!) {
  node(id: $id) {
    ... on Customer {
      id
      firstName
      lastName
      email
      paymentMethods {
        edges {
          node {
            id
            details {
              ... on CreditCardDetails {
                last4
                expirationMonth
                expirationYear
                cardType
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
创建交易
mutation CreateTransaction($input: ChargePaymentMethodInput!) {
  chargePaymentMethod(input: $input) {
    transaction {
      id
      status
      amount {
        value
        currencyCode
      }
    }
  }
}

变量示例:

{
  "input": {
    "paymentMethodId": "payment_method_id_here",
    "transaction": {
      "amount": "10.00",
      "orderId": "order123",
      "options": {
        "submitForSettlement": true
      }
    }
  }
}

故障排除

  • 确保 .env 文件中的 Braintree 凭据正确
  • 确认网络连接可以访问 Braintree 的 API 端点
  • 检查 Braintree 账户是否存在速率限制或权限问题

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。