odoo-mcp
Enables LLM agents to interact with Odoo 17 ERP via external API, providing tools for inventory management, sales order processing, and customer management through natural language.
README
Odoo 17 – MCP-Server (Proof of Concept)
Ein schlanker MCP-Server, der ausgewählte Odoo-17-Geschäftsprozesse als Tools kapselt. Ein LLM-Agent (z.B. OpenClaw) kann diese Tools auswählen und ausführen, ohne Odoo selbst zu verändern. Die Anbindung erfolgt entkoppelt über die externe Odoo-API (XML-RPC)
Tools
| Bereich | Tool | Zweck |
|---|---|---|
| Read | odoo_search_read |
Flexibles Lesen beliebiger Odoo-Modelle |
| Inventory | search_products |
Verkaufsfähige Produkte suchen (inkl. Bestand) |
| Inventory | check_stock_level |
Verfügbaren Lagerbestand eines Produkts prüfen |
| Sales | find_or_create_customer |
Kunden über E-Mail finden oder neu anlegen |
| Sales | create_sale_order |
Verkaufsauftrag (Angebot) anlegen |
| Sales | confirm_sale_order |
Angebot bestätigen → Verkaufsauftrag |
1. Odoo lokal starten
docker compose up -d
Dann http://localhost:8069 öffnen und beim ersten Start eine Datenbank
namens odoo mit Demodaten anlegen (liefert Beispielprodukte/-kunden).
Das Master-Passwort wird in config/odoo.conf gesetzt; dazu die Vorlage
kopieren und ein eigenes Passwort eintragen:
cp config/odoo.conf.example config/odoo.conf # admin_passwd anpassen
config/odoo.confist bewusst per.gitignoreausgeschlossen und darf nicht mit echtem Passwort/Hash veröffentlicht werden.
2. MCP-Server einrichten
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # ggf. Zugangsdaten anpassen
3. Server testen
.venv/bin/python main.py # startet den MCP-Server über stdio
Der Server kommuniziert über stdio (JSON-RPC) und wird normalerweise vom MCP-Client/Agenten gestartet, nicht direkt im Terminal bedient.
4. In einem MCP-Client registrieren
Beispielkonfiguration (z.B. für OpenClaw / kompatible Clients):
{
"mcpServers": {
"odoo": {
"command": "/ABSOLUTER/PFAD/zu/odoo-mcp/.venv/bin/python",
"args": ["/ABSOLUTER/PFAD/zu/odoo-mcp/main.py"]
}
}
}
Pfade an den eigenen Projektordner anpassen (absolute Pfade zum venv-Python und zu
main.py).
Beispiel-Ablauf (typische Tool-Kette eines Agenten)
search_products("Desk")→ Produkt-ID ermittelncheck_stock_level(product_id)→ Bestand prüfenfind_or_create_customer("Muster GmbH", "info@muster.de")→ Kunden-IDcreate_sale_order(customer_id, [{"product_id": 42, "quantity": 2}])→ Angebotconfirm_sale_order(order_id)→ bestätigter Verkaufsauftrag
Konfiguration
Über Umgebungsvariablen bzw. .env:
| Variable | Default | Bedeutung |
|---|---|---|
ODOO_URL |
http://localhost:8069 |
Basis-URL der Instanz |
ODOO_DB |
odoo |
Datenbankname |
ODOO_USER |
admin |
Benutzer |
ODOO_PASSWORD |
admin |
Passwort / API-Key |
Governance-Schicht
| Kontrolle | Umsetzung | Policy-Schlüssel |
|---|---|---|
| Capability-Scoping | Nur freigegebene Tools werden registriert (für den Agenten unsichtbar) | allowed_tools |
| Eingabevalidierung | Generisches Read-Tool nur auf erlaubte Modelle beschränkbar | allowed_models |
| Audit-Log | Jeder Tool-Aufruf als JSON-Zeile (Agent, Parameter, Ergebnis-/Fehler-Referenz, Dauer) | audit.log_file, agent_id |
Ein leerer/fehlender allowed_*-Eintrag bedeutet „keine Einschränkung". Den
Policy-Pfad kann man über die Umgebungsvariable ODOO_MCP_POLICY überschreiben.
Beispielzeile aus dem Audit-Log:
{"ts": "2026-06-22T12:55:52Z", "agent_id": "openclaw-poc", "tool": "create_sale_order",
"params": {"customer_id": 7, "order_lines": [{"product_id": 42, "quantity": 2}]},
"status": "ok", "result_ref": 15, "duration_ms": 38.4}
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.