Mercadona Skill MCP
Enables personalized Mercadona grocery orders via natural language, with Nutri-Score prioritization and supervised cart execution (no payment). Supports user intake, product search, and integration with external menu systems.
README
Mercadona Skill (MCP) — compra personalizada con Nutri-Score
Servidor MCP para montar pedidos de Mercadona desde lenguaje natural, con onboarding de usuarios nuevos (intake), priorización de Nutri-Score y ejecución en tu carrito real supervisada (nunca paga).
- Inteligencia (catálogo, precios, Nutri-Score, alérgenos): APIs públicas de solo lectura — Mercadona + Open Food Facts.
- Carrito: navegador visible con tu sesión (Playwright sobre tu Chrome/Edge).
- Pago: NO existe herramienta de pago. El flujo termina en el carrito; pagas tú.
Instalación
pip install -r requirements.txt # mcp + playwright (usa tu Chrome/Edge)
Registra el MCP en Claude Code: copia .mcp.json a la raíz de tu proyecto (o usa
claude mcp add). Si la ruta relativa server.py no resuelve, pon la ruta
absoluta en args. Copia commands/mercadona-pedido.md a .claude/commands/
para tener el comando /mercadona-pedido.
Onboarding (intake)
Un usuario nuevo responde un breve intake (código postal, nº de personas, alergias,
dieta, umbral de Nutri-Score para avisos, marca blanca, ingredientes a evitar). Se
guarda en profile.json y personaliza el resto: avisos, alérgenos y precios.
Herramientas del MCP (mercadona)
| Capa | Herramientas |
|---|---|
| Intake | get_profile, save_profile |
| Catálogo | search_products, build_order, set_postal_code |
| Integración | import_menu (menú de tu sistema → pedido) |
| Nutri-Score | nutri_report, suggest_healthier |
| Carrito (navegador) | open_session, add_to_cart, add_order_to_cart, substitute_in_cart, view_cart, close_session |
⛔ Sin checkout ni pay: por diseño no se puede pagar desde el MCP.
Integración con tu sistema (menús)
Tu generador de menús (p.ej. dietas diabéticas) alimenta la skill vía import_menu:
- Contrato JSON (recomendado):
items=[{"id": 30006, "qty": 1, "name": "...", "note": "..."}]. - HTML:
html_path/htmlde un menú con tablaSección | ID | Producto | Cantidad | ….
Devuelve los productos con Nutri-Score y avisos, listos para add_order_to_cart.
Así tu sistema produce el menú y la skill lo ejecuta en el carrito (supervisado).
Nutri-Score
Mercadona no publica Nutri-Score; se obtiene cruzando su ean con Open Food
Facts. La skill prioriza el mejor grado entre variantes equivalentes,
avisa en el umbral del perfil o peor (nutri_warnings) y propone
alternativas más sanas (suggest_healthier) que puedes aplicar con
substitute_in_cart.
Seguridad y honestidad
- Nunca paga: el agente para en el carrito; el cobro lo confirma una persona.
- Cobertura parcial: si Open Food Facts no tiene el EAN (muchos Hacendado y
todo el fresco/peso variable), el grado es
?= "sin dato". No se asume nada. - API no oficial: Mercadona puede cambiarla sin aviso. Cachea (
catalog.json) y respeta sus Términos. Apta para automatización personal, no producción crítica. - Verificación robusta: el carrito se valida leyendo su estado real, no fiándose del clic; reintenta lo que falte; lee siempre desde página válida.
Ficheros
server.py— el MCP (FastMCP). 14 herramientas.mercadona_api.py— cliente del catálogo: descarga cacheada + matcher difuso.nutriscore.py— Nutri-Score + alérgenos vía EAN→Open Food Facts (cacheado).intake.py— perfil de usuario (onboarding) y umbral de avisos.menu.py— ingesta de menús de tu sistema (HTML o JSON) → pedido.commands/mercadona-pedido.md— el comando/skill para Claude Code.requirements.txt,.mcp.json
Ficheros generados en uso (no se distribuyen): catalog.json, nutri_cache.json,
profile.json, .mcp-chrome-profile/.
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.