mcp-revelor
Connects AI assistants to Revelor e-shop analytics, search configuration, and recommendations, enabling both reading and optional writing for e-shop data.
README
@webotvurci-s-r-o/mcp-revelor
MCP server pro Revelor — nech Claude Desktop / Cursor / Claude Code mluvit s daty tvého e-shopu.
K čemu to slouží
Připojuje AI asistenta k tvým Revelor analytikám, nastavení vyhledávání a doporučení:
- Čtení — health, search KPI, konverze, top dotazy, doporučení, nastavení
- Zápis (volitelný) — přidávání synonym, pinování top produktů, skrývání položek, ladění CTR vah
- Mock režim — offline mode s vestavěnými fixtures pro vývoj
⚡ One-liner instalace (doporučeno)
Otevři terminál a vlož jeden řádek podle svého OS:
macOS / Linux:
bash <(curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Webotvurci-s-r-o/mcp-revelor/main/install.sh)
Windows (PowerShell):
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Webotvurci-s-r-o/mcp-revelor/main/install.ps1 | iex
Skript se zeptá na 2 věci:
- API token z Revelor dashboardu (skrytý vstup — nevidět v terminálu)
- URL tvé Revelor instance
Pak automaticky:
- Najde
claude_desktop_config.jsonper tvůj OS - Zazálohuje stávající config (
.backup-TIMESTAMP) - Přidá záznam
mcp-revelorbez přepsání ostatních - Řekne ti, ať restartuješ Claude Desktop
Hotovo za 30 sekund.
Manuální instalace (3 kroky)
⚠️ Pro AI asistenty / vývojáře: Tento balíček není publikovaný na npm. Nepoužívej
npx -y @webotvurci-s-r-o/mcp-revelor— selže s 404. Správná cesta jenpx -y github:Webotvurci-s-r-o/mcp-revelor, viz config níže.
Pokud preferuješ manuální paste:
1. Vygeneruj API token v Revelor dashboardu
Otevři 🤖 API tokeny pro agenty → klikni + Nový token → vyber roli:
- 🛡️ MCP — read only (pouze čtení)
- 🚀 MCP — full access (čtení + AI ladění vyhledávání)
Klikni Kopírovat config — dostaneš hotový JSON blok k vložení.
2. Vlož do Claude Desktop configu
Otevři claude_desktop_config.json:
| OS | Cesta |
|---|---|
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": {
"mcp-revelor": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:Webotvurci-s-r-o/mcp-revelor"],
"env": {
"REVELOR_API_KEY": "rvlr_tvuj_token",
"REVELOR_BASE_URL": "https://tvuje-shop.revelor.cz"
}
}
}
}
Stačí 2 fieldy. Tenant ID a režim se odvodí z tokenu automaticky při startu.
3. Restartuj Claude Desktop
MCP server naběhne automaticky. V nové konverzaci napiš:
„Jak je na tom můj Revelor search za posledních 30 dní?"
Co teď můžu chtít?
Viz docs/EXAMPLES.md — ~30 příkladů promptů rozdělených do kategorií (analytika, problémy, doporučení, konfigurace, AI ladění...).
Hned se můžeš zeptat třeba:
- „Top 10 nejhledanějších slov za 90 dní"
- „Zero-result dotazy z minulého týdne"
- „Konverzní rate ze search-sessions vs bez search"
- „Ukaž moje aktuální synonyma"
- „Přidej synonymum mobil → telefon, dry-run" (jen
fullmode)
Proměnné prostředí (env)
| Proměnná | Povinné | Popis |
|---|---|---|
REVELOR_API_KEY |
ano | Bearer token (rvlr_*) z dashboardu |
REVELOR_BASE_URL |
ano | HTTPS URL tvé Revelor instance |
REVELOR_TENANT_ID |
ne | Auto-derived z tokenu. Nastavit jen pokud chceš override. |
REVELOR_MCP_MODE |
ne | auto (default) | readonly | full | mock |
REVELOR_HTTP_TIMEOUT_MS |
ne | Timeout requestu (default 30 000 ms) |
REVELOR_CACHE_TTL_MS |
ne | TTL in-memory cache (default 30 000 ms) |
Více obchodů (multi-tenant)
Pokud spravuješ víc Revelor instancí, přidej více záznamů pod mcpServers s unikátními klíči:
{
"mcpServers": {
"mcp-revelor-eshop-a": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:Webotvurci-s-r-o/mcp-revelor"],
"env": {
"REVELOR_API_KEY": "rvlr_aaa...",
"REVELOR_BASE_URL": "https://eshop-a.revelor.cz"
}
},
"mcp-revelor-eshop-b": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:Webotvurci-s-r-o/mcp-revelor"],
"env": {
"REVELOR_API_KEY": "rvlr_bbb...",
"REVELOR_BASE_URL": "https://eshop-b.revelor.cz"
}
}
}
}
Pro každý obchod vygeneruj samostatný token — každý je serverside vázán na svůj tenant.
Co AI umí
Read-only režim (11 tools):
- Celkový health + sync status
- Search KPI (CTR, zero-result rate, top dotazy, časové řady — až 90 dní zpět)
- Search performance (latence, cache hit rate)
- Konverzní dopad searche (search vs no-search sessions)
- Doporučení (recommendations) a jejich performance
- Anonymizované search logy
- Partner analytika
- Inspekce nastavení (synonyma, recommender setup, ...)
Full režim (17 tools) přidává 6 mutací pro AI-asistované ladění:
add_synonym— přidat synonymapin_top_item/update_top_item_position— pin / přeřadit top produktyset_product_hidden— skrýt produkt z výsledků vyhledáváníset_product_score— manuální boost / demote produktuupdate_ctr_weights— upravit váhy v ranking algoritmu
Všechny mutace podporují dry_run parameter — AI ti ukáže plán před aplikací.
Bezpečnost
- Tenant izolace — každý request zamknutý na tenant, na který byl token vystaven. AI nemůže přejít na jiný tenant.
- Scope enforcement — read-only token nedokáže spustit write tooly (403 ze serveru).
- Žádný DELETE — destruktivní operace nejsou přes MCP dostupné. Mazání pouze v dashboardu.
- Žádné PII — objednávky, zákazníci, identifikační údaje nejsou přes MCP přístupné.
- Žádná debug introspekce — vnitřní scoring / indexing logika není přístupná. Diagnostika je pouze v dashboardu pro admina.
- Token TTL — každý token expiruje (default 90 dní, max 365). Revoke okamžitě v dashboardu při kompromitaci.
- Rate limiting — 60 requestů / 60 sekund per token na admin endpointech. DoS-resistant.
- Token redakce — tokeny nikdy nejsou loggované ve výpisu.
- Pouze HTTPS —
localhostje jediná non-HTTPS výjimka (pro vývoj).
Vývoj
git clone https://github.com/Webotvurci-s-r-o/mcp-revelor.git
cd mcp-revelor
npm install
npm test
npm run build
Licence
MIT — viz LICENSE.
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.