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Medusa Mcp

Medusa Mcp

本地服务
github.com/SGFGOV商业与营销7029 周前更新

关于 Medusa Mcp

Medusa Mcp 是面向 Medusa JavaScript SDK 的 MCP 服务,可将 AI 和自动化工作流连接到 Medusa 商务数据与操作。它采用可扩展的插件架构,并支持通过 Admin 和 Store OpenAPI 定义进行定制。

主要功能

  1. 01集成 Medusa JavaScript SDK
  2. 02可扩展的插件架构
  3. 03定制 Admin 和 Store OpenAPI 定义
  4. 04自动化库存与定价工作流

适用场景

  1. 01通过 AI 工作流调整库存
  2. 02更新商务定价
  3. 03将 Medusa 操作连接到外部工具

MCP 相关

它通过 MCP 服务向 MCP 客户端提供基于 Medusa 的能力。README 介绍了使用它与 Medusa JS 配合进行数据访问、工作流自动化和服务集成。

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
{
"mcpServers": {
"medusa": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/inspector"
]
}
}
}
启动命令npx -y @modelcontextprotocol/inspector

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。

安装包
npm@modelcontextprotocol/inspector

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

MseeP.ai 安全评估徽章

medusa-mcp

概述

medusa-mcp 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务,专为与 Medusa JavaScript SDK 集成而设计。它提供了一个可扩展的后端层,用于管理和交互 Medusa 的数据模型,从而实现自动化、编排和智能服务扩展。


🧩 什么是 MCP 服务?

MCP 服务是一种模块化、可扩展的后端,它:

  • 支持实时服务编排
  • 支持标准化、高吞吐量的通信
  • 充当 AI/自动化工具与现实世界系统之间的桥梁

这些服务被用于 AI、IoT 和企业软件等领域,通过 JSON-RPC 等标准化协议连接各种服务并自动化任务。

🔑 关键特性
  • 模块化架构 – 可组合的服务,灵活性强
  • 高效率 – 针对速度和规模进行优化
  • 可扩展设计 – 轻松添加新能力
  • 跨环境部署 – 云端、本地或混合
  • AI 就绪接口 – 无缝集成大模型和工具
🧠 在 AI 系统中的角色

MCP 服务让 AI Agent 能够:

  • 从 API、文件或数据库访问实时数据
  • 自动化业务流程(例如订单履行、价格更新)
  • 以安全可控的方式与外部服务交互


🚀 Medusa JS + MCP

使用 medusa-mcp,Medusa JS 可以:

  • 自动化工作流(例如库存或价格调整)
  • 与外部工具连接(电子邮件、分析等)
  • 使用 AI Agent 分析趋势并触发操作
  • 为商务平台启用可扩展的模块化架构

✨ 特性

  • ✅ 支持 Model Context Protocol (MCP)
  • 📈 可扩展的基础设施
  • 🧱 可扩展的插件架构
  • 🔗 与 Medusa JS SDK 集成

🛠️ 安装

克隆仓库并安装依赖:

npm install

构建项目:

npm run build

▶️ 用法

启动服务:

npm start

使用 MCP Inspector 进行测试:

npx @modelcontextprotocol/inspector ./dist/index.js

注意: 每次重新构建后,请重启 Inspector 和浏览器。


🛠️ 从此 MCP 服务生成 Claude Skill

你可以使用 mcp-to-skill-converter 项目中的 mcp-to-skill.py 脚本将此 MCP 服务转换为 Claude Skill,该脚本已作为 mcp-to-skill.py 包含在本仓库中。

  1. 构建 MCP 服务(以便配置中的命令可以正常工作):

    npm run build
    
  2. 确保 Python 和 mcp 包可用:

    pip install mcp
    
  3. 使用提供的 mcp-to-skill.json 配置为此服务生成 Skill:

    python mcp-to-skill.py --mcp-config mcp-to-skill.json --output-dir ./skills/medusa-mcp
    

    这将创建:

    • SKILL.md – 面向 Claude 的说明
    • executor.py – MCP 通信处理器
    • mcp-config.json – MCP 服务配置
    • package.json – 该 Skill 的最小依赖项
  4. 为 Claude 安装该 Skill:

    cd skills/medusa-mcp
    pip install mcp
    cp -r . ~/.claude/skills/medusa-mcp
    

Claude 将在下次启动时自动发现新的 Skill。


🌍 环境变量

变量描述
MEDUSA_BACKEND_URL你的 Medusa 后端 URL
PUBLISHABLE_KEY你的 Medusa 可发布 API 密钥
MEDUSA_USERNAMEMedusa 管理员用户名(用于管理员)
MEDUSA_PASSWORDMedusa 管理员密码(用于管理员)

服务运行于:http://localhost:3000


🧠 架构图

以下是 medusa-mcp 服务如何融入 Medusa JS 和外部系统的典型设置:


       +-------------------------+
       |     AI Assistant /      |
       |     LLM / Automation    |
       +-----------+-------------+
                   |
                   v
    +--------------+--------------+
    |     MCP Server (medusa-mcp) |
    |-----------------------------|
    | - JSON-RPC Communication    |
    | - AI-Ready Interface        |
    | - Plugin Support            |
    +------+----------------------+
                   |                             
                   +
                   |                                                         
                   v                                                         
         +-------------------+
         | Medusa Backend    |
         | (Products, Orders)|
         +-------------------+
                   |
                   |
                   v
           +--------------+
           | Medusa Store |
           | Frontend     |
           +--------------+
                   |
                   |
                   v
      +-------------------------+
      | External Services / API |
      | (e.g., Payments, Email) |
      +-------------------------+

🧪 自定义

要将该服务调整适配你的 Medusa 配置:

将 admin.json 和 store.json 替换为你自己的 OAS 定义,以实现精细化控制。

  • 替换 oas/ 文件夹中的 OpenAPI schema:
    • admin.json – Admin 端点
    • store.json – Storefront 端点

使用 @medusajs/medusa-oas-cli 重新生成这些文件。

你也可以 fork 此项目,构建你自己的、由 MCP 驱动的自定义 Medusa 集成。


🤝 贡献

我们欢迎贡献!请参阅我们的 CONTRIBUTING.md 指南。


📄 许可证

本项目基于 MIT License 授权。详情请参阅 LICENSE 文件。

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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。