关于 Shopify MCP Server
Shopify MCP Server 将 Shopify 订单操作提供给大模型 Agent。它支持通过易读订单号或 Shopify ID 查找订单,并避免请求客户个人身份信息。
主要功能
- 01获取订单详情和活跃订单
- 02请求履行订单
- 03添加履行跟踪信息
- 04归档订单
- 05解析易读订单号
适用场景
- 01使用展示的订单号查询订单
- 02履行订单并添加跟踪信息
- 03处理前查看活跃订单
- 04归档已完成的订单
MCP 相关
它通过 MCP 工具提供 Shopify 订单检索,以及履行、跟踪和归档操作。MCP 客户端可使用易读订单号或 Shopify ID 调用这些操作。
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。
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。
工具
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
Shopify MCP 服务
用于将 Shopify 操作与大模型 Agent 集成的模型上下文协议(MCP)服务。此服务提供了一组用于处理 Shopify 订单的工具,包括履行订单、跟踪、归档和检索。
功能
- 请求履行订单
- 为订单添加跟踪信息
- 归档订单
- 获取特定订单的详细信息
- 列出所有有效订单
设置
前提条件
- Node.js 18 或更高版本
- 具有 API 访问权限的 Shopify 商店
安装
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/yourusername/shopify-mcp-server.git cd shopify-mcp-server -
安装依赖:
npm install -
根据
.env.example创建.env文件,并添加 Shopify API 凭据:SHOPIFY_API_KEY=your_api_key SHOPIFY_API_SECRET=your_api_secret SHOPIFY_SCOPES=write_orders,read_orders SHOPIFY_SHOP=your-shop.myshopify.com SHOPIFY_ACCESS_TOKEN=your_access_token
构建和运行
-
构建项目:
npm run build -
启动服务:
npm start -
在开发过程中自动重新构建:
npm run dev
与大模型 Agent 配合使用
此服务实现了模型上下文协议(MCP),并提供以下工具:
get-order-details:获取特定订单的详细信息(接受类似 "#1001" 的易读订单编号)get-active-orders:获取所有有效订单的列表request-fulfillment:履行订单,可选填写跟踪信息(接受易读订单编号)add-tracking:为已履行的订单添加跟踪信息archive-order:归档订单(接受易读订单编号)
使用易读订单编号
现在,所有需要订单 ID 的工具都接受易读订单编号:
#1001- 带 # 前缀的订单编号1001- 不带 # 前缀的订单编号- 完整的 Shopify ID(gid://shopify/Order/12345)- 仍受支持
当你提供易读订单编号时,系统会自动查找对应的 Shopify ID。
更新跟踪信息
要更新订单的跟踪信息,请按以下步骤操作:
- 首先,使用订单编号(例如
#1001)调用get-order-details获取订单详情 - 在响应的“履行记录”部分找到履行 ID
- 使用
add-tracking工具和履行 ID 及跟踪信息:{ "fulfillmentId": "gid://shopify/Fulfillment/123456789", "trackingNumber": "1Z999AA10123456789", "trackingCompany": "UPS", "trackingUrl": "https://www.ups.com/track?tracknum=1Z999AA10123456789", "notifyCustomer": true }
技术详情
API 版本管理
此服务使用 Shopify 的 LATEST_API_VERSION 常量(目前为 2025-01),以确保兼容最新的 API 功能。这种做法有助于让应用面向未来,但 Shopify 对其 API 进行不兼容变更时,可能偶尔需要调整架构。
PII 处理
为了支持使用所有 Shopify 套餐的商店,此服务不会请求个人身份信息(PII),例如客户详情、电子邮件和地址,因为这些信息仅对更高级别的 Shopify 套餐开放。
许可证
ISC
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。