关于 ReplenishRadar
通过 MCP 进行 Shopify 与 Amazon 库存规划、预测和补货(49 个工具)。
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。
mcp.json · 通用配置
启动命令
npx -y @replenishradar/mcp-server需要配置的环境变量
REPLENISHRADAR_API_KEY密钥ReplenishRadar API key with the rr_sk_ prefix.REPLENISHRADAR_API_URLOptional API base URL. Defaults to https://api.replenishradar.com.本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。
工具
49收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| sku | string | 否 | 按 SKU 筛选 |
| limit | integer | 否 | 最大结果数(默认 100,最多 500) |
| store_id | string | 否 | 按商店 ID 筛选 |
| risk_level | string | 否 | 按风险级别筛选(critical、high、medium、low) |
详细介绍
维护者还没有提供详细介绍,可以先查看代码仓库中的 README。
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支持 Markdown
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。