Avito Monitor MCP

Avito Monitor MCP

A remote MCP server that searches Avito for new classified ads, filtering by price and returning only previously unseen listings. Designed for scheduled monitoring via ChatGPT tasks.

Category
Visit Server

README

Avito Monitor MCP

Удалённый MCP-сервер с одним инструментом search_avito. Он ищет объявления, фильтрует цену и возвращает только объявления, которых не было в предыдущих вызовах того же поиска. Рассчитан на ChatGPT Scheduled Tasks.

Важное ограничение

У Avito нет публичного buyer API для такого поиска. Сервер читает публичную HTML-страницу. Avito может изменить разметку или защитить выдачу на уровне провайдера. Текущая реализация не гарантирует прохождение QRATOR/CAPTCHA, поэтому выбранный хостинг нужно проверять реальным запросом.

Обычные httpx и Linux curl из Docker получали HTTP 429 от QRATOR, хотя браузер с того же внешнего IP открывал поиск. Поэтому запросы к Avito выполняются через curl_cffi с браузерным TLS/JA3/HTTP2 fingerprint. Это повысило шанс успешного ответа в тестах, но не устранило блокировку стабильно: Avito всё равно может вернуть 429. При 401/403/429 активный профиль делает не более трёх повторов в той же сессии с backoff, jitter и поддержкой Retry-After, сохраняя выданные QRATOR cookies. Если это не помогло, клиент последовательно создаёт чистые сессии Chrome, Firefox, Brave-compatible Chromium, Safari и Opera-compatible Chromium. Ошибка возвращается только после проверки всех пяти профилей. Cookies существуют только в памяти процесса и на диск не записываются.

Что хранится

В SQLite сохраняется только история поиска:

  • запрос, ценовой предел и область поиска;
  • время и счётчики запусков;
  • непрозрачные ID уже встреченных объявлений.

Заголовки, цены, описания и HTML Avito не сохраняются. ACCESS_CODE и TOKEN_SECRET существуют как deployment secrets/environment, но не попадают в SQLite. OAuth-коды живут в памяти до пяти минут, а bearer-токены самодостаточны и на сервере не сохраняются. По умолчанию bearer действует 365 дней.

Почему не обычный API key

ChatGPT не передаёт произвольные API keys удалённому MCP. Поэтому подключение использует стандартный OAuth 2.1 Authorization Code + PKCE: вы один раз вводите общий ACCESS_CODE, после чего сервер выдаёт долгоживущий bearer. Это не система пользователей; постоянных auth-данных в БД нет.

Локальный запуск

cp .env.example .env
python -c 'import secrets; print(secrets.token_urlsafe(24))'  # ACCESS_CODE
python -c 'import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))'  # TOKEN_SECRET
python -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e '.[dev]'
set -a; source .env; set +a
.venv/bin/python -m avito_mcp

Docker Compose

Минимальный Compose запускает только MCP-сервис, публикует его порт 8000 и хранит SQLite в именованном Docker volume. Reverse proxy и TLS в него не входят.

cp .env.example .env
# Замените ACCESS_CODE, TOKEN_SECRET и PUBLIC_BASE_URL в .env.
docker compose up -d --build
curl http://127.0.0.1:8000/healthz

Сервис доступен на host-порту 8000; внутри контейнера он также слушает 8000. PUBLIC_BASE_URL должен содержать фактический внешний HTTPS origin без /mcp. Если TLS и домен обслуживаются отдельным проектом, он должен проксировать трафик на http://127.0.0.1:8000.

Если IP хостинга отклоняется, можно задать AVITO_PROXY_URL и вывести только Avito-трафик через контролируемый вами HTTP proxy, например домашний egress. Сторонний residential proxy становится отдельной стороной, видящей факт трафика, и может нарушать правила площадки — не подключайте его автоматически.

Используйте один worker. OAuth handshake находится в памяти, а SQLite рассчитан на один экземпляр приложения. Для этого персонального hourly monitor несколько worker-ов не дают пользы.

Подключение к ChatGPT

  1. Откройте Settings → Security and login и включите Developer mode.
  2. В Settings → Plugins нажмите + и создайте developer-mode app.
  3. Укажите MCP URL: https://ваш-домен/mcp.
  4. При первом подключении введите ACCESS_CODE.
  5. Сначала выполните ручной вызов и убедитесь, что облачный IP не блокируется Avito. Затем создавайте Scheduled Task.

Пример задачи:

Каждый час используй Avito Monitor и вызывай search_avito с запросом «книга невероятная история о гигантской груше», max_price_rub=2000 и only_new=true. Сообщай только элементы из items. Если should_notify=false, не присылай объявлений.

Первый успешный вызов считает все текущие подходящие объявления новыми. После этого сервер возвращает только ранее не встречавшиеся ID. Область по умолчанию задаётся через AVITO_DEFAULT_SEARCH_URL; туда можно положить URL сохранённого поиска, а q, pmax и сортировку сервер заменит параметрами инструмента.

API и эксплуатация

  • MCP: /mcp
  • Health check: /healthz
  • Privacy statement: /privacy
  • OAuth metadata: /.well-known/oauth-authorization-server
  • Protected resource metadata: /.well-known/oauth-protected-resource

Ротация TOKEN_SECRET немедленно инвалидирует все bearer-токены. Ротация только ACCESS_CODE запрещает новые подключения, но уже выданные токены продолжат работать до истечения срока.

Проверка

.venv/bin/ruff check .
.venv/bin/pytest

Для полного smoke-теста контейнера используйте scripts/smoke_remote.py: он проверяет health, OAuth, MCP initialize, tools/list и реальный вызов search_avito через HTTP.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured