Express ERP MCP Server

Express ERP MCP Server

Enables AI agents to verify orders in an ERP system through Supabase API, checking order existence and retrieving details.

Category
Visit Server

README

Express ERP MCP Server

Serwer MCP (Model Context Protocol) dla systemu ERP umożliwiający agentom AI weryfikację zamówień poprzez API Supabase.

Funkcje

  • ✅ Weryfikacja istnienia zamówień w systemie ERP
  • ✅ Pobieranie szczegółowych informacji o zamówieniach
  • ✅ Obsługa błędów i retry logic
  • ✅ Timeout handling
  • ✅ Wsparcie dla deploymentu lokalnego i w chmurze (Railway, Google Cloud Run)

Wymagania

  • Node.js 18 lub nowszy
  • npm lub yarn
  • Dostęp do API Supabase ERP

Instalacja Lokalna

1. Sklonuj repozytorium

git clone <repository-url>
cd Express_ERP_MCP

2. Zainstaluj zależności

npm install

3. Konfiguracja

Skopiuj plik .env.example do .env:

cp .env.example .env

Edytuj plik .env i uzupełnij wymagane dane:

SUPABASE_URL=https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification
SUPABASE_BEARER_TOKEN=twój_token_tutaj
NODE_ENV=development
API_TIMEOUT=5000
LOG_LEVEL=info

4. Zbuduj projekt

npm run build

5. Uruchom serwer

npm start

Lub w trybie developerskim z hot reload:

npm run dev

Konfiguracja w Claude Desktop

Aby używać serwera MCP z Claude Desktop, dodaj konfigurację do claude_desktop_config.json:

Dla serwera lokalnego

{
  "mcpServers": {
    "express-erp": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/path/to/Express_ERP_MCP/dist/index.js"],
      "env": {
        "SUPABASE_URL": "https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification",
        "SUPABASE_BEARER_TOKEN": "twój_token_tutaj"
      }
    }
  }
}

Dla serwera w chmurze (Railway/Google Cloud Run)

{
  "mcpServers": {
    "express-erp": {
      "url": "https://your-server-url.app/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

Deployment

Opcja A: Railway

Railway oferuje najprostszy deployment z automatyczną integracją GitHub.

Kroki:

  1. Zaloguj się do Railway

  2. Utwórz nowy projekt

    • Kliknij "New Project"
    • Wybierz "Deploy from GitHub repo"
    • Wybierz repozytorium Express_ERP_MCP
  3. Skonfiguruj zmienne środowiskowe

    • W panelu projektu przejdź do zakładki "Variables"
    • Dodaj następujące zmienne:
      • SUPABASE_URL
      • SUPABASE_BEARER_TOKEN
      • NODE_ENV=production
  4. Deploy

    • Railway automatycznie zbuduje i wdroży aplikację
    • Otrzymasz publiczny URL

Automatyczne deploymenty

Railway automatycznie deployuje przy każdym push do głównej gałęzi.

Opcja B: Google Cloud Run

Google Cloud Run oferuje serverless deployment z auto-scalingiem.

Wymagania:

  • Konto Google Cloud
  • Zainstalowane gcloud CLI

Kroki:

  1. Zaloguj się do Google Cloud
gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
  1. Włącz wymagane API
gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com
gcloud services enable run.googleapis.com
  1. Zbuduj i wyślij obraz do Container Registry
gcloud builds submit --tag gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/express-erp-mcp
  1. Wdróż na Cloud Run
gcloud run deploy express-erp-mcp \
  --image gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/express-erp-mcp \
  --platform managed \
  --region europe-central2 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-env-vars SUPABASE_URL="https://qqlfyuhupuqcingumhqm.supabase.co/functions/v1/order-verification" \
  --set-env-vars SUPABASE_BEARER_TOKEN="your_token_here" \
  --set-env-vars NODE_ENV="production"
  1. Otrzymasz URL
    • Cloud Run zwróci publiczny URL serwisu
    • Np. https://express-erp-mcp-xxxxx-uc.a.run.app

Narzędzia MCP

verify_order

Weryfikuje istnienie zamówienia w systemie ERP i pobiera szczegóły.

Parametry:

  • numer_zamowienia (string, wymagany) - Numer zamówienia do weryfikacji (np. "OP1001")

Przykład użycia w Claude:

Sprawdź zamówienie OP1001

Odpowiedź dla istniejącego zamówienia:

✓ Zamówienie zostało znalezione w systemie

📦 SZCZEGÓŁY ZAMÓWIENIA
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• Numer zamówienia: OP1001
• ID zamówienia: 1a2b7eaa-fbae-46a0-b3ce-896654acb814
• Status: dostarczone
• Wartość całkowita: 1476 PLN

👤 DANE KLIENTA
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• Imię i nazwisko: Anna Kowalska
• Email: anna.k101@example.com

Odpowiedź dla nieistniejącego zamówienia:

✗ Zamówienie "OP9999" nie zostało znalezione w systemie

Możliwe przyczyny:
• Numer zamówienia został wpisany nieprawidłowo
• Zamówienie nie istnieje w systemie
• Zamówienie zostało usunięte

API Reference

Struktura odpowiedzi API

interface OrderVerificationResponse {
  zamowienieIstnieje: boolean;
  daneZamowienia: {
    id_zamowienia: string;
    numer_zamowienia: string;
    status: string;
    wartosc_calkowita: number;
    klient: {
      imie: string;
      nazwisko: string;
      email: string;
    };
  } | null;
}

Obsługa błędów

Serwer obsługuje następujące typy błędów:

  • 400 - Nieprawidłowe żądanie (błędny format numeru)
  • 401 - Błąd autoryzacji (nieprawidłowy token)
  • 408 - Timeout (przekroczono limit czasu)
  • 429 - Rate limiting (zbyt wiele żądań)
  • 500+ - Błędy serwera API

Wszystkie błędy są automatycznie retry'owane z exponential backoff dla błędów przejściowych.

Bezpieczeństwo

Najlepsze praktyki:

  1. Nigdy nie commituj tokenu do repozytorium Git
  2. Używaj zmiennych środowiskowych dla wrażliwych danych
  3. Regularnie rotuj tokeny (co 90 dni)
  4. Monitoruj logi pod kątem nieautoryzowanego dostępu
  5. Używaj HTTPS w produkcji

Rate Limiting

API może mieć limity żądań. Serwer automatycznie obsługuje retry w przypadku kodu 429.

Troubleshooting

Problem: "SUPABASE_URL environment variable is required"

Rozwiązanie: Upewnij się, że ustawiłeś zmienną środowiskową SUPABASE_URL w pliku .env lub w konfiguracji cloud providera.

Problem: "Błąd autoryzacji - nieprawidłowy token"

Rozwiązanie: Sprawdź czy token Bearer w zmiennej SUPABASE_BEARER_TOKEN jest poprawny.

Problem: "Przekroczono limit czasu żądania"

Rozwiązanie: Sprawdź połączenie sieciowe lub zwiększ wartość API_TIMEOUT w konfiguracji.

Problem: Serwer nie odpowiada

Rozwiązanie:

  1. Sprawdź czy wszystkie zależności są zainstalowane: npm install
  2. Zbuduj projekt ponownie: npm run build
  3. Sprawdź logi błędów w konsoli

Rozwój

Uruchomienie w trybie developerskim

npm run dev

Linting

npm run lint

Czyszczenie buildu

npm run clean

Struktura projektu

Express_ERP_MCP/
├── src/
│   ├── index.ts              # Główny serwer MCP
│   ├── config/
│   │   └── index.ts          # Konfiguracja
│   ├── services/
│   │   └── apiClient.ts      # Klient API
│   ├── tools/
│   │   └── orderVerification.ts  # Narzędzie MCP
│   └── types/
│       └── index.ts          # Typy TypeScript
├── dist/                     # Zbudowane pliki (generowane)
├── tests/                    # Testy (przyszłe)
├── .env.example             # Przykładowa konfiguracja
├── .gitignore
├── Dockerfile               # Dla Google Cloud Run
├── railway.json             # Konfiguracja Railway
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

Zmienne środowiskowe

Zmienna Wymagana Domyślna Opis
SUPABASE_URL ✅ - URL endpointu API Supabase
SUPABASE_BEARER_TOKEN ✅ - Token autoryzacyjny Bearer
NODE_ENV ❌ development Środowisko (development/production)
API_TIMEOUT ❌ 5000 Timeout API w milisekundach
LOG_LEVEL ❌ info Poziom logowania
PORT ❌ 3000 Port dla HTTP transport (cloud)

Licencja

MIT

Wsparcie

W przypadku problemów lub pytań, utwórz issue w repozytorium GitHub.


Wersja: 1.0.0 Ostatnia aktualizacja: 2025-01-06

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
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

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