GDG Store MCP Server

GDG Store MCP Server

MCP server for the fictional GDG Store, providing tools, resources, and prompts to interact with the store's REST API and enable AI assistants to access product data.

Category
Visit Server

README

Zbuduj własny serwer MCP w TypeScript

Repozytorium do spotkania GDG. Teza przewodnia: MCP to USB-C dla narzędzi AI — narzędzie napisane raz działa w każdym kliencie (Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI, VS Code, Twój własny agent). Zamiast M aplikacji × N integracji piszemy M + N.

Przechodzimy cały protokół od zera: minimalny serwer → prawdziwe narzędzia z walidacją → resources i prompts → transport HTTP → własny klient. Do checkpointów 01–05 nie potrzebujesz żadnego klucza API — testujemy przez MCP Inspector i własnego klienta.

Wymagania

  • Node.js 20+
  • Edytor (VS Code / Cursor / cokolwiek)
  • (Tylko do teasera) klucz Gemini z darmowego tieru: https://aistudio.google.com/apikey

Architektura

Serwery MCP w tym repo nie trzymają danych — są cienkimi adapterami nad lokalnym REST API (dokładnie tak, jak produkcyjne serwery MCP opakowują istniejące systemy):

host (Claude/Inspector) → klient MCP → serwer MCP → backend REST (:4000) → data/*.json

Backend czyta pliki data/*.json przy każdym requeście — możesz edytować dane na żywo, bez restartu.

Setup

git clone <adres-repo>
cd gdg-agent-workshop
npm install

Terminal 1 — backend (potrzebny do checkpointów 02-05 i teasera):

npm run api
# 🗄️ GDG Store API: http://localhost:4000
# szybki test na Windows: curl.exe http://localhost:4000/products/KB-MECH-75

Gotowe zapytania do skopiowania: curl-requests.md.

Sprawdzenie, że wszystko działa (odpala serwer 01 w GUI Inspectora):

npx @modelcontextprotocol/inspector npx tsx src/01-minimal/server.ts

Checkpointy

Scenariusz: budujemy serwer MCP fikcyjnego sklepu GDG Store. Dane serwuje lokalny backend REST (npm run api, dane w data/*.json) — w realnym projekcie w jego miejscu stałyby Medusa/WooCommerce i API InPost/DPD.

# Uruchomienie Co pokazuje
01 Inspector (komenda wyżej) Minimalny serwer: 1 narzędzie, stdio, ~25 linijek. Anatomia: nazwa + opis + schemat + handler. Jedyny checkpoint bez backendu.
02 npx @modelcontextprotocol/inspector npx tsx src/02-store/server.ts 4 narzędzia sklepu jako adaptery nad REST API. Walidacja zod (regex na SKU!), błędy domenowe przez isError (404 z backendu ORAZ padnięty backend), annotations.
03 npx @modelcontextprotocol/inspector npx tsx src/03-resources-prompts/server.ts Resources (statyczny + template z list) i Prompts — pozostałe 2/3 protokołu.
04 npm run 04, potem Inspector → Streamable HTTP → http://localhost:3000/mcp Ten sam protokół zdalnie po HTTP. Tryb stateless. Komendy curl w komentarzu na dole pliku.
05 npm run 05 Własny klient MCP w ~50 linijkach: handshake, odkrywanie, wywołania. Zero LLM-a.
teaser npm run teaser (wymaga klucza w .env) Klient z 05 + Gemini = pętla agentowa. Temat następnego spotkania 😉

Podpięcie serwera do prawdziwych hostów

Ten sam serwer (checkpoint 02), zero zmian w kodzie:

Claude Desktopclaude_desktop_config.json (Settings → Developer):

{
  "mcpServers": {
    "gdg-store": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/ABSOLUTNA/SCIEZKA/DO/repo/src/02-store/server.ts"]
    }
  }
}

Gemini CLI~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "gdg-store": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/ABSOLUTNA/SCIEZKA/DO/repo/src/02-store/server.ts"]
    }
  }
}

Cursor — Settings → MCP → Add new global MCP server (ta sama struktura).

Po restarcie hosta zapytaj: „Czy klawiatura mechaniczna 75% jest dostępna w GDG Store?”

Trzy prymitywy MCP (jeśli zapamiętasz jedną tabelkę)

Prymityw Kto decyduje o użyciu Analogia
Tools model „model sam sięga po dane / wykonuje akcję”
Resources aplikacja / user „załącz plik do rozmowy”
Prompts user „slash-command przygotowany przez autora serwera”

Kluczowe wnioski

  1. Opis narzędzia to interfejs użytkownika dla modelu. LLM widzi tylko nazwę, opis i schemat — jakość opisów decyduje o tym, czy narzędzie w ogóle zostanie sensownie użyte.
  2. Serwer stdio nie może pisać na stdout. stdout to kanał protokołu; logi zawsze na stderr (console.error).
  3. Błąd domenowy ≠ błąd protokołu. isError: true wraca do modelu jako treść, żeby mógł zareagować; wyjątek JSON-RPC to sprawa między klientem a serwerem.
  4. Klient to nie magia. Handshake + tools/list + tools/call — Claude Desktop robi dokładnie to samo, co nasz 50-linijkowy klient z checkpointu 05.

Co dalej

  • Dodaj do backendu endpoint GET /orders (lista wszystkich), a potem użyj go w resource template zamiast zahardkodowanych ID (patrz komentarz w checkpoincie 03)
  • Dołóż własne narzędzie do serwera 02 (np. create_return — zgłoszenie zwrotu; uwaga: POST do backendu i to już nie jest readOnlyHint!)
  • Dodaj resource template gdg-store://products/{sku}
  • Podepnij serwer 02 do swojego ulubionego hosta i używaj na co dzień
  • Przeczytaj o autoryzacji zdalnych serwerów (OAuth 2.1) w spec: https://modelcontextprotocol.io
  • Przyjdź na następne spotkanie: pętla agentowa od zera — jak hosty naprawdę używają tych narzędzi (npm run teaser to zapowiedź)

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
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
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
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