E-Commerce Presentation & Insights MCP Server

English | Türkçe

An MCP server for Claude Desktop that scrapes e-commerce product pages and category links to generate structured presentation payloads, product comparisons, and market insights.

---

English

A Model Context Protocol (MCP) server built with Python (FastMCP) that lets Claude Desktop scrape and clean e-commerce product and category pages into structured JSON, enabling Claude to build presentation slides, market analysis reports, and competitive product comparisons.

Features

1. extract_product_presentation_data(url: str) Fetches a single product page and returns:

• Page title (<title>)
• Product images — up to 6 <img> tags whose src contains cdn.dsmcdn.com, product, images, or mnresize; protocol-relative URLs (//...) are normalized to https:
• Clean text with script, style, header, footer, nav, noscript tags stripped, lines shorter than 3 characters removed, capped at the first 150 lines

2. get_category_presentation_data(url: str) Fetches a category/listing page and returns:

• Page title
• Up to 8 unique products from links whose href contains -p- or /product/, with link text longer than 10 characters (name + full URL)

Both tools return {"error": "Hata oluştu: ..."} on failure instead of raising an exception.

Known Limitations

This version is optimized for Trendyol, not a generic e-commerce scraper:

• The image filter relies on cdn.dsmcdn.com (Trendyol's CDN) — it may not find product images on other sites.
• Relative (/-prefixed) links in get_category_presentation_data are hardcoded to resolve against https://www.trendyol.com{href} — this will produce incorrect URLs on other sites.
• Uses a single fixed User-Agent; sites with bot protection may reject requests.
• No robots.txt check or rate limiting between requests.

Adapt these parts before using it on Hepsiburada or other platforms.

Requirements

• Python 3.10+
• Claude Desktop

Dependencies (requirements.txt):

fastmcp
httpx
beautifulsoup4

Installation

git clone https://github.com/odrdgi-create/ecommerce-insight-mcp.git
cd ecommerce-insight-mcp
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Claude Desktop Setup

Add the following block to your Claude Desktop config file (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "ecommerce-insight": {
      "command": "python",
      "args": ["/full/path/to/ecommerce-insight-mcp/ecommerce_mcp.py"]
    }
  }
}

If using a venv, point "command" to the venv's Python binary (e.g. /full/path/to/ecommerce-insight-mcp/venv/bin/python).

Save the file and restart Claude Desktop. The "E-Commerce HTML Summarizer" server should appear in the tools list.

Usage Example

Ask Claude something like:

"Analyze this product page for a presentation: https://www.trendyol.com/..."

Claude calls extract_product_presentation_data and receives:

{
  "type": "single_product_presentation",
  "url": "https://www.trendyol.com/...",
  "title": "Product Name",
  "product_images": ["https://cdn.dsmcdn.com/..."],
  "extracted_content": "Clean product description, specs, etc..."
}

For a category page:

"Compare the featured products in this category: https://www.trendyol.com/..."

{
  "type": "category_showcase_presentation",
  "category_title": "Category Name",
  "category_url": "https://www.trendyol.com/...",
  "top_products": [
    {"name": "Product 1", "url": "https://www.trendyol.com/..."}
  ]
}

Project Structure

ecommerce-insight-mcp/
├── ecommerce_mcp.py     # MCP server and tool definitions
├── requirements.txt     # Python dependencies
├── .gitignore
└── README.md

Roadmap (suggested)

• [ ] Platform-agnostic scraping (separate parsers for Hepsiburada, N11, etc.)
• [ ] Dynamic relative-URL resolution based on target domain
• [ ] robots.txt compliance and request throttling
• [ ] Unit tests
• [ ] Pin dependency versions in requirements.txt

License

Not specified — consider adding an open-source license (e.g. MIT).

---

Türkçe

Python (FastMCP) ile yazılmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusu. Claude Desktop'ın e-ticaret ürün ve kategori sayfalarındaki ham HTML'i temizleyip yapılandırılmış JSON verisine dönüştürmesini sağlar; bu sayede Claude sunum slaytları, pazar analizi raporları ve rakip ürün karşılaştırmaları üretebilir.

Özellikler

1. extract_product_presentation_data(url: str) Tek bir ürün sayfasını çeker ve şunları döndürür:

• Sayfa başlığı (<title>)
• Ürün görselleri — cdn.dsmcdn.com, product, images, mnresize gibi anahtar kelimeleri içeren <img> etiketlerinden en fazla 6 tanesi, protokolsüz (//...) linkler otomatik https: ile tamamlanır
• script, style, header, footer, nav, noscript etiketleri ayıklanmış, 3 karakterden uzun satırlarla sınırlı, ilk 150 satıra kırpılmış temiz metin

2. get_category_presentation_data(url: str) Bir kategori/liste sayfasını çeker ve şunları döndürür:

• Sayfa başlığı
• href içinde -p- veya /product/ geçen linklerden, metni 10 karakterden uzun olan ve tekrar etmeyen ilk 8 ürün (isim + tam URL)

Her iki tool da hata durumunda {"error": "Hata oluştu: ..."} formatında JSON döndürür, exception fırlatmaz.

Bilinen Sınırlamalar

Bu sürüm Trendyol'a göre optimize edilmiştir, genel bir e-ticaret scraper'ı değildir:

• Görsel filtresi cdn.dsmcdn.com (Trendyol CDN'i) anahtar kelimesine dayanır — başka sitelerde ürün görseli bulamayabilir.
• get_category_presentation_data içinde relative (/ ile başlayan) linkler otomatik olarak https://www.trendyol.com{href} ile tamamlanır — başka bir sitede relative link gelirse hatalı URL üretir.
• Tek bir sabit User-Agent kullanılır; bot koruması olan sitelerde istek reddedilebilir.
• robots.txt kontrolü veya istekler arası gecikme (rate limiting) yoktur.

Hepsiburada veya diğer platformlarda kullanmadan önce bu kısımları platforma göre uyarlamanız gerekir.

Gereksinimler

• Python 3.10+
• Claude Desktop

Bağımlılıklar (requirements.txt):

fastmcp
httpx
beautifulsoup4

Kurulum

git clone https://github.com/odrdgi-create/ecommerce-insight-mcp.git
cd ecommerce-insight-mcp
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Claude Desktop Entegrasyonu

Claude Desktop'ın konfigürasyon dosyasına (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) aşağıdaki bloğu ekleyin:

{
  "mcpServers": {
    "ecommerce-insight": {
      "command": "python",
      "args": ["/tam/yol/ecommerce-insight-mcp/ecommerce_mcp.py"]
    }
  }
}

venv kullanıyorsanız "command" alanına venv içindeki Python'un tam yolunu (örn. /tam/yol/ecommerce-insight-mcp/venv/bin/python) yazın.

Dosyayı kaydedip Claude Desktop'ı yeniden başlatın. Araç çubuğunda "E-Commerce HTML Summarizer" sunucusunu görmelisiniz.

Kullanım Örneği

Claude'a şu şekilde bir istekte bulunabilirsiniz:

"Şu ürün sayfasını analiz edip sunum için özetler misin: https://www.trendyol.com/..."

Claude, extract_product_presentation_data tool'unu çağırır ve şuna benzer bir payload alır:

{
  "type": "single_product_presentation",
  "url": "https://www.trendyol.com/...",
  "title": "Ürün Adı",
  "product_images": ["https://cdn.dsmcdn.com/..."],
  "extracted_content": "Ürün özellikleri, açıklama vb. temiz metin..."
}

Kategori sayfası için:

"Bu kategorideki öne çıkan ürünleri karşılaştır: https://www.trendyol.com/..."

{
  "type": "category_showcase_presentation",
  "category_title": "Kategori Adı",
  "category_url": "https://www.trendyol.com/...",
  "top_products": [
    {"name": "Ürün 1", "url": "https://www.trendyol.com/..."}
  ]
}

Proje Yapısı

ecommerce-insight-mcp/
├── ecommerce_mcp.py     # MCP sunucu ve iki tool tanımı
├── requirements.txt     # Python bağımlılıkları
├── .gitignore
└── README.md

Yol Haritası (öneri)

• [ ] Platform-agnostik hale getirme (Hepsiburada, N11 vb. için ayrı parser'lar)
• [ ] Relative URL tamamlamayı hedef domain'e göre dinamikleştirme
• [ ] robots.txt kontrolü ve istekler arası gecikme
• [ ] Birim testleri
• [ ] requirements.txt içinde sürüm pinleme

Lisans

Belirtilmemiş — bir açık kaynak lisansı (örn. MIT) eklemeniz önerilir.