关于 cobroya
cobroya 是面向 AI Agent、聊天机器人和自动化工作流的开源 Mercado Pago 支付服务,提供支付链接、支付查询、退款及商户信息,并支持多种聊天和自动化平台。
主要功能
- 01创建结账支付链接
- 02查询和搜索支付
- 03办理全额或部分退款
- 04查看商户资料
- 05支持 Telegram 和 WhatsApp
- 06提供自动化平台适配器
适用场景
- 01通过 AI 助手创建支付链接
- 02查看已批准或待处理的支付
- 03为客户支付办理退款
- 04通过聊天发送支付指令
MCP 相关
cobroya 是 MCP 服务,提供五种工具,用于创建支付链接、查询和搜索支付、办理退款及查看商户信息。
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。
工具
5收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| title | string | 是 | |
| currency | string | 是 | |
| quantity | number | 是 | |
| back_urls | object | 否 | |
| back_urls.failure | string | 否 | |
| back_urls.pending | string | 否 | |
| back_urls.success | string | 否 | |
| unit_price | number | 是 | |
| notification_url | string | 否 |
详细介绍
CobroYa
使用 Mercado Pago 收款,只需 10 秒。
CobroYa 是一款开源的 Mercado Pago 支付工具,适用于 AI Agent、Telegram、WhatsApp 和自动化平台。可创建支付链接、搜索付款、发起退款——全部通过 AI 助手或聊天机器人完成。
快速开始:与 AI 搭配使用
CobroYa 是一个 MCP(Model Context Protocol)服务。只需一步即可将其添加到 AI 工具中——无需克隆,无需构建。只要提供你的 Mercado Pago 访问令牌。
Claude Desktop
添加到你的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"cobroya": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "cobroya"],
"env": {
"MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN": "APP_USR-..."
}
}
}
}
Claude Code
claude mcp add cobroya -- npx -y cobroya \
--env MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN=APP_USR-...
Cursor
在项目根目录的 .cursor/mcp.json 中添加:
{
"mcpServers": {
"cobroya": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "cobroya"],
"env": {
"MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN": "APP_USR-..."
}
}
}
}
Windsurf
添加到 Windsurf MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"cobroya": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "cobroya"],
"env": {
"MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN": "APP_USR-..."
}
}
}
}
配置完成后,可以向 AI 助手提出这类请求:“为 Python 课程创建一个金额为 $5000 的支付链接”,或 “显示今天已批准的付款”。
可用工具
CobroYa 提供 5 个 MCP 工具,任何已连接的 AI Agent 都可以调用:
| 工具 | 说明 |
|---|---|
create_payment_preference | 创建 Mercado Pago 结账支付链接。返回一个可分享给买家的 init_point URL。支持 back_urls 和 notification_url。 |
get_payment | 按 ID 获取付款的完整详情,包括状态、金额和付款人信息。 |
search_payments | 使用筛选条件搜索付款:status(已批准、待处理、已拒绝等)、排序方式和分页。 |
create_refund | 为付款发起全额或部分退款。全额退款时省略 amount。 |
get_merchant_info | 获取已认证商家的资料:用户 ID、昵称和站点。 |
Telegram 机器人
CobroYa 内置了一个可直接使用的 Telegram 机器人:@CobroYa_bot
自托管机器人
- 通过 @BotFather 创建机器人并获取令牌。
- 设置环境变量:
export MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN="APP_USR-..."
export TELEGRAM_BOT_TOKEN="your-telegram-bot-token"
- 运行:
npx cobroya-telegram
或从源代码运行:
npm run bot
CobroYa 支持 WhatsApp Business Cloud API,可用于接收命令和发送付款通知。
- 在 Meta for Developers 创建 Meta 应用,并启用 WhatsApp Business API。
- 设置环境变量:
export WHATSAPP_ACCESS_TOKEN="your-meta-graph-api-token"
export WHATSAPP_PHONE_NUMBER_ID="your-phone-number-id"
export WHATSAPP_VERIFY_TOKEN="your-webhook-verify-token"
- 运行 webhook 服务:
npm run whatsapp
# Starts on http://localhost:3000/webhook
- 使用 ngrok(
ngrok http 3000)公开服务,并在 Meta Dashboard 中配置 webhook URL。
有关支持的命令和付款通知的完整详情,请参阅 WhatsApp 文档。
自动化平台
packages/ 目录中提供了适用于常见自动化平台的预构建程序包:
- n8n --
packages/n8n-nodes-mercadopago - Zapier --
packages/zapier-mercadopago - Make --
packages/make-mercadopago - Pipedream --
packages/pipedream-mercadopago
每个程序包都将 CobroYa 核心功能封装为平台专用配置。有关设置说明,请参阅各程序包中的 README。
AI 框架适配器
LangChain(Python)
pip install langchain-mercadopago
from langchain_mercadopago import create_mercadopago_tools
tools = create_mercadopago_tools("APP_USR-...")
# Use with any LangChain agent
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain_openai import ChatOpenAI
agent = initialize_agent(
tools=tools,
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
)
agent.run("Create a payment link for $5000 for a Python course")
OpenAI 函数调用(TypeScript)
npm install openai-mercadopago
import { createMercadoPagoExecutor } from "openai-mercadopago";
const executor = createMercadoPagoExecutor(process.env.MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN!);
// Pass executor.definitions to OpenAI's tools parameter
const response = await openai.chat.completions.create({
model: "gpt-4",
messages,
tools: executor.definitions,
});
// Execute the tool call
const result = await executor.handleToolCall(
toolCall.function.name,
JSON.parse(toolCall.function.arguments),
);
编程方式使用
作为依赖项安装:
npm install cobroya
import { createMercadoPagoTools } from "cobroya";
const mp = createMercadoPagoTools(process.env.MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN!);
// Create a payment link
const pref = await mp.tools.create_payment_preference({
title: "Premium Plan",
quantity: 1,
currency: "ARS",
unit_price: 5000,
});
console.log(pref.init_point); // Checkout URL to share with the buyer
// Search approved payments
const payments = await mp.tools.search_payments({ status: "approved", limit: 10 });
// Get payment details
const payment = await mp.tools.get_payment({ payment_id: "123456789" });
// Full refund
await mp.tools.create_refund({ payment_id: "123456789" });
// Partial refund
await mp.tools.create_refund({ payment_id: "123456789", amount: 500 });
// Merchant profile
const merchant = await mp.tools.get_merchant_info();
错误处理
import { MercadoPagoError } from "cobroya";
try {
await mp.tools.get_payment({ payment_id: "invalid" });
} catch (err) {
if (err instanceof MercadoPagoError) {
console.log(err.status); // 404
console.log(err.isNotFound); // true
console.log(err.isUnauthorized); // false
console.log(err.isRateLimited); // false
}
}
环境变量
| 变量 | 必需 | 描述 |
|---|---|---|
MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN | 是 | Mercado Pago API 访问令牌(在此获取) |
TELEGRAM_BOT_TOKEN | 用于 Telegram | 从 @BotFather 获取的 Telegram 机器人令牌 |
WHATSAPP_ACCESS_TOKEN | 用于 WhatsApp | Meta Graph API 令牌 |
WHATSAPP_PHONE_NUMBER_ID | 用于 WhatsApp | WhatsApp Business 电话号码 ID |
WHATSAPP_VERIFY_TOKEN | 用于 WhatsApp | Webhook 验证令牌 |
WA_NOTIFY_PHONE | 否 | 用于接收 WhatsApp 付款通知的电话号码 |
MERCADO_PAGO_WEBHOOK_SECRET | 否 | 用于验证 Mercado Pago webhook 签名的 HMAC 密钥 |
MP_CURRENCY | 否 | 默认货币(默认为 ARS) |
MP_SUCCESS_URL | 否 | 付款偏好的默认成功跳转 URL |
开发
# Install dependencies
npm install
# Build
npm run build
# Run all tests
npm test
# Run tests with coverage
npm run test:coverage
# Watch mode
npm run test:watch
# Type-check without emitting
npx tsc --noEmit
# Integration test against real Mercado Pago API
MERCADO_PAGO_ACCESS_TOKEN=APP_USR-... npm run integration
# Start the unified server (Telegram + WhatsApp + webhooks)
npm start
# Dev mode with auto-reload
npm run dev:server
# Docker
docker compose up -d
许可证
评论
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。