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.
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
- Откройте Settings → Security and login и включите Developer mode.
- В Settings → Plugins нажмите
+и создайте developer-mode app. - Укажите MCP URL:
https://ваш-домен/mcp. - При первом подключении введите
ACCESS_CODE. - 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_avitoс запросом «книга невероятная история о гигантской груше»,max_price_rub=2000иonly_new=true. Сообщай только элементы изitems. Еслиshould_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
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
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.
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.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
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.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.