Express ERP MCP Server
Enables AI agents to verify orders in an ERP system through Supabase API, checking order existence and retrieving details.
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:
-
Zaloguj się do Railway
- Przejdź na railway.app
- Zaloguj się przez GitHub
-
Utwórz nowy projekt
- Kliknij "New Project"
- Wybierz "Deploy from GitHub repo"
- Wybierz repozytorium Express_ERP_MCP
-
Skonfiguruj zmienne środowiskowe
- W panelu projektu przejdź do zakładki "Variables"
- Dodaj następujące zmienne:
SUPABASE_URLSUPABASE_BEARER_TOKENNODE_ENV=production
-
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
gcloudCLI
Kroki:
- Zaloguj się do Google Cloud
gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
- Włącz wymagane API
gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com
gcloud services enable run.googleapis.com
- Zbuduj i wyślij obraz do Container Registry
gcloud builds submit --tag gcr.io/YOUR_PROJECT_ID/express-erp-mcp
- 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"
- 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:
- Nigdy nie commituj tokenu do repozytorium Git
- Używaj zmiennych środowiskowych dla wrażliwych danych
- Regularnie rotuj tokeny (co 90 dni)
- Monitoruj logi pod kątem nieautoryzowanego dostępu
- 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:
- Sprawdź czy wszystkie zależności są zainstalowane:
npm install - Zbuduj projekt ponownie:
npm run build - 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
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.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
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.