Zenrus MCP

Zenrus MCP

Provides real-time currency exchange rates for USD and EUR against the Russian Ruble, along with Brent crude oil prices sourced from zenrus.ru. It includes tools for fetching live financial data and calculating oil purchasing power based on current market rates.

Category
Visit Server

README

Zenrus MCP Server

npm version License: MIT

MCP-сервер для получения актуальных курсов валют и цен на нефть с сайта zenrus.ru.

Возможности

Сервер предоставляет следующие инструменты:

Базовые инструменты (получение данных)

  • get_usd_rate - Get current USD/RUB exchange rate
  • get_eur_rate - Get current EUR/RUB exchange rate
  • get_brent_usd_rate - Get current Brent crude oil price in USD per barrel
  • get_brent_rub_rate - Get current Brent crude oil price in RUB per barrel

Расчетные инструменты (вычисления)

  • calculate_barrels_for_rub - Calculate how many barrels can be purchased for given amount in RUB
  • calculate_barrels_for_usd - Calculate how many barrels can be purchased for given amount in USD
  • calculate_barrels_for_eur - Calculate how many barrels can be purchased for given amount in EUR

Формат возвращаемых данных

Все инструменты возвращают структурированные JSON данные с числовыми значениями, которые могут быть использованы в вычислениях:

Курсы валют (get_usd_rate, get_eur_rate):

{
  "rate": 81.08,
  "currency": "USD/RUB",
  "description": "US Dollar to Russian Ruble exchange rate"
}

Цены на нефть (get_brent_usd_rate, get_brent_rub_rate):

{
  "price": 62.17,
  "commodity": "Brent Crude Oil",
  "currency": "USD",
  "unit": "per barrel"
}

Расчеты (calculate_barrels_for_rub, calculate_barrels_for_usd, calculate_barrels_for_eur):

{
  "amount": 100000,
  "currency": "RUB",
  "barrels": 19.8374,
  "pricePerBarrel": 5041,
  "commodity": "Brent Crude Oil"
}

Такой подход позволяет AI-модели:

  • Использовать данные в математических вычислениях
  • Форматировать вывод по своему усмотрению
  • Легко парсить и обрабатывать результаты
  • Сохранять семантику данных

Примеры использования

Для расчетных инструментов передавайте параметр amount:

{
  "name": "calculate_barrels_for_usd",
  "arguments": {
    "amount": 1000
  }
}

Результат покажет, сколько баррелей можно купить:

{
  "amount": 1000,
  "currency": "USD",
  "barrels": 16.0848,
  "pricePerBarrel": 62.17,
  "commodity": "Brent Crude Oil"
}

Установка

Из npm (рекомендуется)

Пакет будет автоматически загружен при первом использовании с npx:

npx -y zenrus-mcp

Для разработки

git clone https://github.com/DarkGenius/zenrus-mcp.git
cd zenrus-mcp
npm install
npm run build

Использование

Конфигурация

Добавьте следующую конфигурацию в файл настроек ваших AI-инструментов:

{
  "mcpServers": {
    "zenrus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "zenrus-mcp"]
    }
  }
}

Запуск сервера вручную

npm start

Разработка

# Сборка проекта
npm run build

# Режим разработки с автоматической пересборкой
npm run dev

# Запуск тестов
npm test

# Запуск тестов в watch-режиме
npm run test:watch

# Отладка (выполняет запрос к API и выводит данные)
npm run debug

Отладка

Для проверки работоспособности сервера используйте команду:

npm run debug

Этот скрипт выполнит реальный запрос к zenrus.ru и выведет:

  • Полученные данные в JSON формате
  • Результаты работы каждого MCP-инструмента
  • Статистику выполнения

Структура проекта

zenrus-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts              # Основной код MCP сервера
│   ├── api.ts                # API модуль с кешированием
│   ├── debug.ts              # Скрипт для отладки
│   └── __tests__/
│       └── parser.test.ts    # Тесты парсинга данных
├── dist/                     # Скомпилированные файлы
├── package.json
├── tsconfig.json
├── vitest.config.ts
└── README.md

Как это работает

Получение данных

Сервер получает данные с zenrus.ru из JavaScript файла currents.js, который содержит актуальные курсы в формате:

var current = {0:81.08,1:94.15,2:62.17,...}

Где:

  • 0 - курс USD в рублях
  • 1 - курс EUR в рублях
  • 2 - цена Brent в долларах

Цена Brent в рублях вычисляется автоматически: USD * Brent(USD)

Кеширование

Данные кешируются на 60 минут для снижения нагрузки на удаленный API. При каждом запросе:

  1. Проверяется наличие и актуальность кешированных данных
  2. Если данные устарели (прошло > 60 минут), выполняется новый запрос
  3. Новые данные сохраняются в кеш

URL использует Unix timestamp для cache busting: currents.js?v1234567890

Технологии

Лицензия

MIT

Recommended Servers

playwright-mcp

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.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured