oskelly-mcp
MCP server for browsing the public oskelly.ru catalog using 14 anonymous read-only tools to search products, apply filters, explore categories/brands, and fetch product details.
README
oskelly-mcp
MCP-сервер для публичного каталога oskelly.ru. 14 инструментов, только анонимные read-only операции, все проверены на живом сайте.
Неофициальный проект, не аффилирован с Oskelly. Читает ровно то, что видит любой посетитель без регистрации. Товарные знаки принадлежат их владельцам.
License
Installation
Node.js 22+.
git clone https://github.com/ihavealotofguap/oskelly-mcp.git
cd oskelly-mcp
npm ci
npm run build
npm run verify
-
Claude Desktop —
claude_desktop_config.json(Settings → Developer → Edit Config), путь обязан быть абсолютным:{ "mcpServers": { "oskelly": { "command": "node", "args": ["/abs/path/oskelly-mcp/dist/index.js"] } } }spawn node ENOENTна Windows → замените"node"на выводwhere node, слэши экранируются.- После правки полностью перезапустите приложение, включая иконку в трее.
-
Claude Code —
claude mcp add oskelly -- node /abs/path/oskelly-mcp/dist/index.js -
Отладка —
npm run inspector
Tools
| Tool | Что делает |
|---|---|
oskelly_describe_filters |
Шпаргалка по модели фильтров: коды, форматы, чем резолвить имя в id |
oskelly_search_products |
Поиск: запрос, фасеты, цена, булевы теги, пагинация, сортировка |
oskelly_search_facets |
Тот же запрос, но отдаёт счётчик и доступные фасеты вместо товаров |
oskelly_filter_values |
Значения одного фасета с id (brand, category, size, condition, …) |
oskelly_search_suggestions |
Автокомплит запроса |
oskelly_category_tree |
Дерево категорий, обрезка по rootId / depth |
oskelly_list_brands |
Бренды с id, поиск по подстроке, пагинация |
oskelly_list_conditions |
Состояния товара с описаниями |
oskelly_list_attributes |
Словарь атрибутов (материал, цвет, …) |
oskelly_get_product |
Карточка по id или URL: описание, атрибуты, размеры, фото, продавец |
oskelly_seller_products |
Товары продавца |
oskelly_seller_filters |
Что реально есть в ассортименте продавца |
oskelly_home_banners |
Баннеры главной (FEMALE/MALE/KIDS/LIFESTYLE) |
oskelly_banner_catalog |
Разворачивает баннер-подборку в пресет фильтров + товары |
Поток: describe_filters → list_brands/category_tree/filter_values → search_products → get_product.
Scope
Нет и не может быть логина, кук, корзины, избранного, сообщений, заказов. Это свойство кода:
credentials: "omit", никакихAuthorization/Cookie.- POST разрешён только на три read-only search-эндпоинта — allow-list
assertReadOnlyPostвsrc/client.ts. - Все tools:
readOnlyHint: true,destructiveHint: false. - Smoke-тест проверяет, что в списке tools нет имён с
login/cart/favourite/order/checkout/message/account.
Notes
- Карточка товара парсится из
__NUXT_DATA__. Публичного JSON-эндпоинта для одного товара нет (GET /api/v2/products/{id}→ 404), страница рендерится Nuxt 3 на сервере. Payload декодируется официальным пакетомdevalue— той же библиотекой, которой Nuxt его и сериализует; кастомные типы подключены через штатные revivers (src/nuxt.ts). Не Playwright: ~150 МБ Chromium и 3–5 с против одного GET за ~150 мс. - Слаг в URL игнорируется — значение имеет только числовой id в конце, tool принимает и то и другое.
- Формат фильтров в теле
/products/search*: мульти-выбор — массив id ({"brand": [675]}), булев — голый boolean ({"sale": true}), цена — объект ({"price": {"lower": 50000}}).{"brand": "675"}и{"sale": [true]}молча игнорируются,{"price": [a, b]}даётsuccess: false. - Цена фильтруется по размеру-SKU, не по цене карточки — товар может попасть в выдачу с ценой
карточки ниже границы, поэтому каждый ответ несёт
sizePriceRange: {min, max}. - Счётчики апстрима переименованы:
totalAmount→totalMatches,itemsCount→itemsOnPage. - Сегменты (
baseCategory) — id узлов дерева: Женское=2, Мужское=105, Детское=188, Лайфстайл=366. - WAF: кириллица в query обязана быть percent-encoded, иначе 403.
- Контекст: сырые ответы огромные (дерево ~1 МБ, бренды ~750 КБ), поэтому по умолчанию отдаётся
компактная проекция;
verbose: trueвозвращает нетронутый ответ.
Testing
npm run verify # офлайн: сервер стартует, 14 tools, все read-only
node smoke-test.mjs # живой end-to-end по MCP против oskelly.ru
Smoke-тест поднимает скомпилированный сервер отдельным процессом по stdio и дёргает каждый tool
против живого сайта — без моков. Параметры выстроены в цепочку из предыдущих ответов
(бренд → поиск → productId → sellerId → баннер), и каждый вызов проходит содержательную проверку:
PRICE_DESC действительно даёт убывающие цены, conditionIds: [1] — действительно только состояние 1,
фильтры сужают выдачу монотонно. Последний прогон — SMOKE-TEST-OUTPUT.txt
(23 вызова, 14/14 tools, 0 падений).
CI собирает проект на Node 22/24/26 и гоняет npm run verify. Живой smoke-тест вынесен в ручной
запуск (Actions → CI → Run workflow → run_smoke_test), чтобы не долбить чужой сайт с раннеров.
Structure
src/client.ts HTTP-клиент, конверт, allow-list на POST
src/nuxt.ts извлечение и декодирование SSR-payload (devalue)
src/search.ts схема и сборка тела запроса для /products/search*
src/format.ts компактные проекции ответов
src/tools.ts определения 14 инструментов
src/index.ts точка входа, stdio-транспорт
scripts/verify-server.mjs офлайн-проверка поверхности tools (CI)
smoke-test.mjs живой end-to-end тест по протоколу MCP
Contributing
PR приветствуются. Перед отправкой — npm run build, npm run verify, node smoke-test.mjs.
Самые ломкие места, если oskelly обновится: формат __NUXT_DATA__ (упадёт с явной ошибкой,
указывающей добавить reviver в src/nuxt.ts), коды фасетов, id сегментов. Rate-limiting
не тестировался; таймаут 45 с, ретраев нет — сознательно.
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.
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.
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.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.