
Price Monitor MCP Server
Monitors product prices by comparing database reference prices with real-time G-Market prices and sends Slack notifications when prices drop.
README
Price Monitor MCP 서버
개요
이 프로젝트는 Model Context Protocol(MCP) 기반의 가격 모니터링 서버입니다. 상품 코드로 DB 기준가와 G마켓 실시간 가격을 비교하고, 가격 하락 시 슬랙으로 알림을 전송합니다.
- MCP 표준을 따르는 서버/툴/프롬프트 구조
- 크롤링, 가격비교, 알림 전체 프로세스 자동화
- 슬랙 웹훅 연동 지원
주요 기능
- DB 기준가 조회: 상품코드로 DB에서 기준 가격을 조회
- G마켓 실시간 가격 크롤링: Firecrawl API 활용
- 가격 비교 및 할인율 계산
- 가격 하락 시 슬랙 알림 전송
- 전체 워크플로우 자동 실행 툴 제공
폴더 구조
price_monitor_mcp/
├── src/
│ └── price_monitor_mcp.py # MCP 서버 메인 코드
├── mcp_client.py # MCP 클라이언트 코드
├── README.md
└── .env # 환경변수
실행 방법
1. 가상환경 준비 및 패키지 설치
conda activate price_monitor_mcp
pip install -r requirements.txt
# 또는 필요한 경우
pip install mcp firecrawl requests python-dotenv psycopg2-binary pydantic
2. 환경 변수 설정
.env
파일에 아래와 같이 슬랙 웹훅 등 환경변수를 설정하세요.
SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/...
DB_HOST=...
DB_PORT=...
DB_NAME=...
DB_USER=...
DB_PASSWORD=...
3. MCP 서버 실행
mcp run src/price_monitor_mcp.py
- 또는 dev툴로 실행:
mcp dev src/price_monitor_mcp.py
- 또는 쉘 스크립트로 conda 환경 활성화 후 실행
MCP 툴/프롬프트 목록
get_db_price(product_code)
: DB 기준가 조회crawl_gmarket_price(product_code)
: G마켓 실시간 가격 크롤링send_slack_alert(message)
: 슬랙 알림 전송monitor_price_workflow(product_code)
: 전체 프로세스 자동 실행 (추천)monitor_price(product_code)
: 프롬프트(LLM용)
전체 프로세스 자동 실행 (추천)
워크플로우 툴 호출 예시
MCP dev툴/클라이언트에서:
monitor_price_workflow
툴을 선택,product_code
입력 후 실행- 결과: DB 가격, 최저가, 가격차, 할인율, 슬랙 알림 여부 등 반환
파이썬 클라이언트 예제
import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
async def main():
server_params = StdioServerParameters(
command="python",
args=["src/price_monitor_mcp.py"],
)
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
result = await session.call_tool("monitor_price_workflow", arguments={"product_code": "ULCK25151"})
print("워크플로우 결과:", result)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
슬랙 알림 테스트
- 슬랙 웹훅이 올바르게 설정되어 있으면, 가격 하락 시 자동으로 알림이 전송됩니다.
- 메시지 포맷은
send_slack_alert
함수에서 자유롭게 수정 가능
LLM(Claude, GPT 등) 연동
- Claude, GPT 등에서 MCP 서버 연결 기능이 공식 지원되면 자연어로 프롬프트/툴 실행 가능
- 현재는 MCP 클라이언트 코드로 결과를 받아 LLM에게 붙여넣어 요약/분석 요청
참고/문서
- MCP Python SDK 공식 문서
- Firecrawl, Slack API, DB 등은 각 환경에 맞게 설정 필요
문의/기여
- 궁금한 점, 버그, 확장 요청은 이슈로 남겨주세요!
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.